數據分析包括哪些內容

       數據分析不同于數據挖掘的第一點是數據源。數據分析的數據可能來自各種渠道、數據庫、信息采集表、訪問等形式的數據，只要與分析目標相關，就可以收集。數據挖掘更傾向于讀取數據庫數據。下面就讓小編為大家介紹數據分析包括哪些內容。

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數據分析包括哪些內容

      數據分析包括以下幾個內容：

1、可視化分析

       數據可視化是數據分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2、數據挖掘算法

       數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓程序員深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3、預測性分析能力

       預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4、語義引擎

       人們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，人們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、數據質量和數據管理

       數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理，可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

       在線數據分析又稱在線分析處理，用于處理用戶的在線請求，對響應時間要求較高(通常不超過幾秒)。與離線數據分析相比，在線數據分析可以實時處理用戶的請求，允許用戶隨時改變分析的約束和限制。與離線數據分析相比，在線數據分析可以處理的數據量要小得多，但隨著技術的發展，目前的在線分析系統已經能夠實時處理數千萬甚至數億的記錄。以上就是小編為大家分享的數據分析包括哪些內容。