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          大數據分析的特點
          來源:   日期:2016-09-01

          大數據分析主要包括5 個基本方面,即數據可視化、數據挖掘算法、數據預測性分析、語義引擎和數據篩選和數據處理。其中,實現數據的可視化是數據分析的基本,可視化處理使得數據的展示更加直觀,讓數據更加直觀地展示其内在價值;

            

          如果說數據的可視化分析是為了讓數據分析人員更好地觀察數據,那麼數據挖掘則是為了更加深入的剖析數據本身所代表的價值,分割、集群、孤立點分析以及其他的一些算法讓數據分析人員可以深入數據内部,窺探數據背後的價值。這些算法需要克服兩個難題:一方面,克服大數據的規模龐雜所帶來的困難;另一方面,數據處理速度的提升也是這些算法必須克服的困難。

           

          數據挖掘可以讓數據分析人員更充分地了解大數據背後的價值,而數據的預測性分析則是為了使數據分析人員根據數據的可視化和數據挖掘算法所帶來的價值發現做出一些預測性的判斷。

            

          數據的非結構化及其多樣性為數據分析人員帶來了新的挑戰,因此,需要應用一系列數據分析工具去提取、篩選和分析數據。語義引擎的設計則是為了實現能夠從“文檔”中更加智能、主動地提取信息。

            

          數據篩選和數據處理作為一定情形下的最佳管理實踐,通過流程的标準化和數據篩選、處理工具對數據進行預先設定好的數據結構化,從而實現一些預定義的高質量分析結果。


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