
要說(shuō)時(shí)下最熱的行業(yè)詞匯,IT行業(yè)的大數(shù)據(jù)分析無(wú)疑是其中最占分量的一員。很多人可能之前并沒(méi)有聽(tīng)說(shuō)過(guò)大數(shù)據(jù)分析這個(gè)名詞,相信對(duì)于這次詞感到陌生的群體也不在少數(shù)。根據(jù)百度官方給出的定義我們知道,大數(shù)據(jù)其實(shí)可以理解為數(shù)據(jù)量巨大,合起來(lái)大數(shù)據(jù)分析,我們就可以簡(jiǎn)單地理解為一種對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的操作。
大數(shù)據(jù)有四個(gè)特點(diǎn),從英文詞匯來(lái)看,可以將它的特點(diǎn)概括為4個(gè)V。即:數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類(lèi)型多(Variety)、價(jià)值(Value)。在聊完了大數(shù)據(jù)的概念以及特點(diǎn)之后,我們就來(lái)從操作步驟方面看看大數(shù)據(jù)分析,大數(shù)據(jù)分析一共包含5個(gè)基本方面,它們分別是可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測(cè)性分析能力、語(yǔ)義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。下面讓我們來(lái)學(xué)習(xí)一下這5個(gè)方面。
第一方面,可視化分析。使用大數(shù)據(jù)分析的群體十分廣泛,這其中既包括大數(shù)據(jù)分析師當(dāng)然也包含對(duì)于大數(shù)據(jù)分析一竅不通的普通人??梢暬治龅囊缶褪遣还苊鎸?duì)的群體是誰(shuí),不管讀者的文化程度是否達(dá)到一定要求,都可以讓所有讀者都可以一看就懂。
第二方面,數(shù)據(jù)挖掘算法。如果說(shuō),可視化分析的面向?qū)ο笫侨耍敲?a href='/map/shujuwajue/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)挖掘算法所面向的對(duì)象就是機(jī)器。數(shù)據(jù)挖掘算法可以看作是一組試探法和計(jì)算,它的依據(jù)是數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型。
第三方面,預(yù)測(cè)性分析能力。預(yù)測(cè)性分析可以說(shuō)是大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一。預(yù)測(cè)性分析的重要性在于,它可以讓分析員根據(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,也就是說(shuō)想要做好預(yù)測(cè)性分析就一定要將前兩個(gè)步驟的基礎(chǔ)打扎實(shí),否則會(huì)一步錯(cuò)步步錯(cuò)。
第四方面,語(yǔ)義引擎。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)分析,可從用戶(hù)的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語(yǔ)義,分析,判斷用戶(hù)需求,從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶(hù)體驗(yàn)和廣告匹配。
第五方面,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)管理是大數(shù)據(jù)分析的左膀右臂,它們是大數(shù)據(jù)分析的得力幫手。只有擁有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理,才能保證大數(shù)據(jù)分析的價(jià)值。
現(xiàn)在的社會(huì)是大數(shù)據(jù)的時(shí)代,我們生活中的方方面面都和大數(shù)據(jù)有著緊密的聯(lián)系。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)衍生了大數(shù)據(jù)分析。在這個(gè)用數(shù)據(jù)說(shuō)話(huà)的時(shí)代,多了解一些大數(shù)據(jù)相關(guān)的知識(shí),小編認(rèn)為無(wú)論是對(duì)于個(gè)人生活還是對(duì)于您的職業(yè)生涯都是有所幫助的。今天的內(nèi)容只是大數(shù)據(jù)相關(guān)概念的一角,上面關(guān)于大數(shù)據(jù)的五個(gè)基本方面以及大數(shù)據(jù)的概念還有特點(diǎn)的知識(shí),大家一定要記住哦。
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