大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面?

    1.可視化分析

    不管是對數(shù)據(jù)分析*還是普通用戶,數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具較基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結(jié)果。

    2.數(shù)據(jù)挖掘算法

    可視化是給人看的,數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘**。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量,也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

    3.預(yù)測性分析能力

    數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員較好的理解數(shù)據(jù),而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

    4.語義引擎

    我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn),我們需要一系列的工具去解析,提取,分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

    5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

    數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的較佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

    假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話,我們較好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,而不僅僅是挑戰(zhàn)。

    6.數(shù)據(jù)存儲,數(shù)據(jù)倉庫

    數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲所建立起來的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵,是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ),承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù),為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL),并按主題對數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問,為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。


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