1.大数据分析是指对大规模数据的分析 。
2、分析可视化(可视化分析
文章插图
3.数据挖掘算法(数据挖掘算法)
4、预测分析能力(预测分析能力)
5.语义引擎
6.数据质量和主数据管理数据质量和数据管理是管理中的一些比较佳实践 。
分步阅读
【什么是大数据分析? 需要分析哪五个基本方面】方法/步骤
一
大数据分析是指对大规模数据的分析 。大数据可以概括为四个v,数据量大,速度快,种类多,速度快 。大数据是当今比较热门的it行业词汇,是对大数据商业价值的利用,如数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等 。逐渐成为业内专业人士追捧的利润焦点 。随着大数据时代的到来,大数据分析应运而生 。大数据技术挖掘培训,汪道海 。以下是大数据分析的五个基本方面
二
分析可视化,无论是对于数据分析专家还是普通用户,数据可视化都是数据分析工具比较基本的要求 。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果 。
三
数据挖掘算法的可视化是针对人的,数据挖掘是针对机器的 。聚类、分割、离群点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值 。这些算法不仅要处理大数据量,还要处理大数据的速度 。
四
预测分析功能数据挖掘可以帮助分析师更好地理解数据,而预测分析可以帮助分析师根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测判断 。
五
语义引擎我们知道非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战,我们需要一系列工具来分析、提取和分析数据 。语义引擎需要设计成智能地从“文档”中提取信息 。
六
数据质量和主数据管理数据质量和数据管理是一些管理比较佳实践 。通过标准化流程和工具处理数据可以保证预定义的高质量分析结果 。如果大数据真的是下一个重要的技术创新,我们比较好关注大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战 。
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