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數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法及理論有哪些?-數(shù)據(jù)分析師
2014-11-26
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數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法及理論有哪些?-數(shù)據(jù)分析師

現(xiàn)在越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù),只有通過對大數(shù)據(jù)的分析才能獲取智慧、深入及具價(jià)值的信息。大數(shù)據(jù)擁有四個(gè)V的特點(diǎn):數(shù)量(Volume)、速度(Velocity)、多樣性(Variety)及價(jià)值(Value),呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性。究竟現(xiàn)在大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法及理論有哪些?

Analytic Visualizations 可視化分析

    看到大數(shù)據(jù)的特點(diǎn),同時(shí)能夠非常容易被用戶所理解及接受,就如同看圖說字一樣簡單易明。

Data Mining Algorithms 數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)算法

    數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)算法各有不同,不少依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法,基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加深入呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn),挖掘價(jià)值。此外,有這些數(shù)據(jù)挖掘的運(yùn)算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù),即時(shí)取得結(jié)論,方便進(jìn)行業(yè)務(wù)決策。

Predictive Analytic Capabilities 預(yù)測性分析能力

    預(yù)測性分析是大數(shù)據(jù)分析的首要目標(biāo),從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn),通過建立分析模型,之后便可以通過模型載入新的數(shù)據(jù),從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

Semantic Engines 語義引擎

    大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘,可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)籤關(guān)鍵詞、或其他輸入語義、分析、判斷用戶需求,從而提供更好的用戶體驗(yàn)和廣告用途。

Data Quality and Master Data Management 數(shù)據(jù)質(zhì)量和管理

由于數(shù)據(jù)量大及繁雜,因此高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理便顯得十分重要,無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)

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