大數(shù)據分析是指對大數(shù)據的分析。大數(shù)據可以概括為五個V,數(shù)據量大,速度快,類型多(Variety),價值(Value),真實性(Veracity)。大數(shù)據作為IT行業(yè)最熱門的詞匯,其次是數(shù)據倉庫、數(shù)據安全、數(shù)據分析、數(shù)據挖掘等。隨著大數(shù)據時代的到來,大數(shù)據分析應運而生。下面就讓小編為大家介紹怎樣進行大數(shù)據分析。
怎樣進行大數(shù)據分析
1. 可視化分析。
大數(shù)據分析的使用者有大數(shù)據分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對于大數(shù)據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)據挖掘算法。
大數(shù)據分析的理論核心就是數(shù)據挖掘算法,各種數(shù)據挖掘的算法基于不同的數(shù)據類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據本身具備的特點,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)據內部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據,如果一個算法得花上好幾年才能得出結論,那大數(shù)據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析。
大數(shù)據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,從大數(shù)據中挖掘出特點,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,從而預測未來的數(shù)據。
4. 語義引擎。
非結構化數(shù)據的多元化給數(shù)據分析帶來新的挑戰(zhàn),我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析,提煉數(shù)據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據中主動地提取信息。
5.數(shù)據質量和數(shù)據管理。
大數(shù)據分析離不開數(shù)據質量和數(shù)據管理,高質量的數(shù)據和有效的數(shù)據管理,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。
能提高工作效率。當你在工作中遇到成千上萬甚至成千上萬的數(shù)據時,你不僅需要花費大量的時間和精力對它們進行分類和歸納,還需要在分類和歸納的數(shù)據中找出數(shù)據與數(shù)據之間的內在關系,無論是變量與變量之間的關系,還是變量與定量之間的關系。這種關系的搜索需要數(shù)據分析的幫助。通過數(shù)據分析,可以以其他方式表達數(shù)據之間的關系,如通過圖表的變化來解釋數(shù)據之間的關系;通過數(shù)據分析工具找到數(shù)據之間的內在規(guī)律。以上就是小編為大家分享的怎樣進行大數(shù)據分析。
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