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大數(shù)據(jù)預測分析的四個關(guān)鍵因素_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-16
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大數(shù)據(jù)預測分析的四個關(guān)鍵因素_數(shù)據(jù)分析師


大數(shù)據(jù)預測分析（Big Data Predictive Analytics）可謂是大數(shù)據(jù)的圣杯，也是眾多數(shù)據(jù)分析人士的終極夢想。誰不想幫助企業(yè)做出英明的業(yè)務決策、賣出更多商品和服務、讓客戶更開心同時避免災難的發(fā)生呢？但是預測分析同時也是一個極端困難的任務，實施成功的預測分析有賴于以下四大關(guān)鍵因素：

 

一、數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)是預測分析的血液。數(shù)據(jù)通常來自內(nèi)部數(shù)據(jù)如客戶交易數(shù)據(jù)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)。但我們還需要補充外部數(shù)據(jù)源，如行業(yè)市場數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和其他統(tǒng)計數(shù)據(jù)。與流行的技術(shù)觀點不同，這些外部數(shù)據(jù)未必一定是“大數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)中的變量是否有助于有效預測才是關(guān)鍵所在?？傊?，你手里的數(shù)據(jù)越多，相關(guān)度和質(zhì)量越高，你找出原因和結(jié)果的可能性越大。

二、數(shù)據(jù)科學家。數(shù)據(jù)科學家必須理解業(yè)務需求和業(yè)務目標，審視數(shù)據(jù)，并圍繞業(yè)務目標建立預測分析規(guī)則，例如如何增加電子商務的銷售額、保持生產(chǎn)線的正常運轉(zhuǎn)、防止庫存短缺等。數(shù)據(jù)科學家需要擁有數(shù)學、統(tǒng)計學等多個領域的知識。看看2008年Netflix大獎得分析軟件通過整合統(tǒng)計分析和機器學習算法發(fā)揮作用。IBM SPSS和SAS是兩個數(shù)據(jù)科學家常用的分析軟件。R項目則是一個非常流行的開源工具。如果數(shù)據(jù)量大到“大數(shù)據(jù)”的程度，那么你可能還需要一些專門的大數(shù)據(jù)處理平臺如Hadoop或數(shù)據(jù)庫分析機如Oracle Exadata。

四、運營軟件。如果你很幸運找到了合適的預測規(guī)則，下一步就是將規(guī)則植入你的應用。你的預測分析軟件應該能以某種方式產(chǎn)生代碼，例如預測分析廠商KXEN的產(chǎn)品。更重要的是將預測規(guī)則需要的數(shù)據(jù)事先準備好。預測規(guī)則也能通過業(yè)務規(guī)則管理系統(tǒng)和復雜事件處理平臺（CEP）進行優(yōu)化。

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