
大數(shù)據(jù)分析的5個基本方面
1、可視化分析
大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析,因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù),如果一個算法得花上好幾年才能得出結論,那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點,通過科學的建立模型,之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù),從而預測未來的數(shù)據(jù)。
4、語義引擎
大數(shù)據(jù)分析廣泛應用于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘,可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義,分析,判斷用戶需求,從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理
大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理,高質量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面,當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話,還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
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