怎樣進行大數據分析
大數據分析是指對大數據的分析。大數據可以概括為五個V，數據量大，速度快，類型多(Variety)，價值(Value)，真實性(Veracity)。大數據作為IT行業最熱門的詞匯，其次是數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等。隨著大數據時代的到來，大數據分析應運而生。下面就讓小編為大家介紹怎樣進行大數據分析。
怎樣進行大數據分析
怎樣進行大數據分析
1. 可視化分析。
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數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大數據特點，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. 數據挖掘算法。
大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析。
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎。
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，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據中找出數據與數據之間的內在關系，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據分析的幫助。通過數據分析，可以以其他方式表達數據之間的關系，如通過圖表的變化來解釋數據之間的關系；通過數據分析工具找到數據之間的內在規律。以上就是小編為大家分享的怎樣進行大數據分析。
[免責聲明]
文章標題： 怎樣進行大數據分析
文章內容為網站編輯整理發布，僅供學習與參考，不代表本網站贊同其觀點和對其真實性負責。如涉及作品內容、版權和其它問題，請及時溝通。發送郵件至36dianping@36kr.com，我們會在3個工作日內處理。
