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大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 你知道多少-大數(shù)據(jù),分析方式
2016-03-03
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大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 你知道多少-大數(shù)據(jù),分析方式

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)現(xiàn)在還是一種傳統(tǒng)的技術(shù)分析模型，主要還是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、過(guò)濾之后進(jìn)行分析。

   大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面 
    1. Analytic Visualizations（可視化分析） 
　　不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。
    2. Data Mining Algorithms（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，挖掘價(jià)值。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. Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力） 
　　數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)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(cè)性的判斷。  
    4. Semantic Engines（語(yǔ)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(lái)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(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。 
    5. Data Quality and Master Data Management（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最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)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。

   隨著銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)，電子商務(wù)的不斷發(fā)展，非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)量越來(lái)越多，增加了大數(shù)據(jù)分析的難度，對(duì)于大數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)模型提出了挑戰(zhàn)，那么大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的進(jìn)展該何去何從?

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)


大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

第一、軟件和硬件相結(jié)合

    基于客戶現(xiàn)有的基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，因?yàn)殡S著數(shù)據(jù)的發(fā)展，硬件基礎(chǔ)在一定程度上有了很多的局限性，對(duì)于客戶行為的了解，將本來(lái)我們成熟的業(yè)務(wù)從成熟的領(lǐng)域推向更多的領(lǐng)域，隨著基礎(chǔ)架構(gòu)的不斷完善，我們的解決方案也會(huì)隨著客戶的需要不斷的發(fā)生變化，可以更好的和客戶之間進(jìn)行合作。

    第二、大數(shù)據(jù)分析方式的不斷改變

    減少了對(duì)固有數(shù)據(jù)的依賴性，現(xiàn)有階段對(duì)于大數(shù)據(jù)的討論一般都是在數(shù)據(jù)規(guī)模怎么處理的，對(duì)于數(shù)據(jù)分析方式的改變方面的討論。隨著自我校正方式的發(fā)展，服務(wù)的渠道在發(fā)生不斷的變化，這些大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)的不斷改變，對(duì)于傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析方式的不足之處做了一些彌補(bǔ)，一些數(shù)據(jù)的自我調(diào)整已經(jīng)可以取代傳統(tǒng)的技術(shù)模式。

    第三、機(jī)器學(xué)習(xí)的模型得到發(fā)展

    機(jī)器學(xué)習(xí)的模型是基于假設(shè)的模型，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型應(yīng)為數(shù)據(jù)量的不斷增加，為了更好的為這些數(shù)據(jù)作出更好的分析和決策，機(jī)器學(xué)習(xí)的模型會(huì)得到不斷的發(fā)展和應(yīng)用。雖然現(xiàn)階段機(jī)器學(xué)習(xí)還處在展示的階段，但是這個(gè)技術(shù)可以不斷的完善，并且也可以最中國(guó)客戶降低很大的風(fēng)險(xiǎn)，舉個(gè)例子，對(duì)于銀行業(yè)的數(shù)據(jù)分析，怎么很快的保護(hù)數(shù)據(jù)的安全，發(fā)現(xiàn)壞賬，這都是需要大數(shù)據(jù)分析的模型進(jìn)行調(diào)整。對(duì)于大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可以不斷的增加變量，可以幫助數(shù)據(jù)分析者作出更快的分析決策，這也是機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，在以后的很長(zhǎng)的發(fā)展階段內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)的模型可能會(huì)取代傳統(tǒng)的模型

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