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大数据分析就是指对规模巨大的数据进行数据分析,大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,而数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
大数据分析的有如下五个基本方面:
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
不管是对数据分析还是普通用户,数据可视化是数据分析工具较基本的要求。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的较佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以增加一个预先定义好的高质量的分析结果。
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