大數(shù)據(jù)分析不是巨大的負(fù)擔(dān)，而是潛在的黃金

大數(shù)據(jù)分析是對海量數(shù)據(jù)的分析技術(shù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代中，大數(shù)據(jù)的處理流程包含了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)步驟，大數(shù)據(jù)分析是讓無用數(shù)據(jù)提現(xiàn)價(jià)值的關(guān)鍵一步。

大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)分析是利用多種手段從海量數(shù)據(jù)之中獲取智能化、深入化而且更有價(jià)值的信息。

大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘有著本質(zhì)的區(qū)別，大數(shù)據(jù)分析需要大量的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)量越大算法要求則越低。用于數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)類型并無固定要求，多為動(dòng)態(tài)增量數(shù)據(jù)以及存儲數(shù)據(jù)。在技術(shù)上，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)比較穩(wěn)定，目前不存在太多突破點(diǎn)。

數(shù)據(jù)挖掘又名資料探勘、數(shù)據(jù)采礦則是更深層次的理念，其為數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)的一個(gè)步驟。雖然也需要利用算法從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息，但數(shù)據(jù)挖掘算法與數(shù)據(jù)大小無關(guān)，復(fù)雜度較大要求更高；而且數(shù)據(jù)挖掘需要基于結(jié)構(gòu)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行，其算法需要不斷探索和演進(jìn)。

大數(shù)據(jù)分析幫數(shù)據(jù)提現(xiàn)價(jià)值

由于大數(shù)據(jù)存在5V的特點(diǎn)，即數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價(jià)值（Value）和真實(shí)性(Veracity)。這些特性的存在再加上大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，必須要有可靠的分析方法來剝離無用數(shù)據(jù)的干擾，尋找到有價(jià)值的關(guān)鍵信息。

大數(shù)據(jù)分析的方法

大數(shù)據(jù)分析最常見的方法有五種，可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析、語義引擎以及數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。

可視化分析是讓大數(shù)據(jù)更貼近普通用戶的一種手段。大數(shù)據(jù)分析的最終服務(wù)客戶一般都是不懂大數(shù)據(jù)分析的人，對于他們來講，大數(shù)據(jù)分析最重要也是最基礎(chǔ)的就是可視化分析。借助可視化分析，普通用戶可以直觀的洞悉大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，簡單獲取大數(shù)據(jù)分析成果。可視化分析降低了大數(shù)據(jù)分析的門檻，也增加了大數(shù)據(jù)的適用性。

大數(shù)據(jù)分析的方法

數(shù)據(jù)挖掘算法是大的數(shù)據(jù)分析的理論核心。數(shù)據(jù)挖掘算法基于各種不同類型和格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，讓數(shù)據(jù)體現(xiàn)出本身所具有的特點(diǎn)。其可以深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出最具有公共價(jià)值的部分。而且，數(shù)據(jù)挖掘算法使得大數(shù)據(jù)處理的速度得到了質(zhì)的提升，在保障大數(shù)據(jù)時(shí)效性的同時(shí)將結(jié)論盡早的提供給用戶。

預(yù)測性分析是大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一。大數(shù)據(jù)的最終目標(biāo)之一是進(jìn)行市場及行為預(yù)測，幫助企業(yè)或個(gè)人用戶能夠把握相關(guān)領(lǐng)域動(dòng)向。預(yù)測性分析正式利用大數(shù)據(jù)中挖掘出的特點(diǎn)，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型，然后把新的數(shù)據(jù)代入模型，預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)建模 合理預(yù)測

語義引擎被用來應(yīng)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多元化給數(shù)據(jù)分析帶來的挑戰(zhàn)。當(dāng)前大數(shù)據(jù)的增長速度達(dá)到了一個(gè)新高度，其中絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)分析工具拿非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)束手無策的情況下，基于人工智能的語義引擎可以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)提取有效信息，提煉數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析會更為快捷有效。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和管理是大數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一部分。在大數(shù)據(jù)分析中，一般會采用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行管理，多維分析及多角度展示的數(shù)據(jù)按照特定模式進(jìn)行存儲并建立關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，無論在學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域都能夠保障分析結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值。

大數(shù)據(jù)分析還有很多方法，其最終目的是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值，利用大數(shù)據(jù)分析的手段讓大數(shù)據(jù)不再是巨大的負(fù)擔(dān)，而是潛在的黃金。