如何进行大数据分析与处理?

文 | Smartbi大数据百科 2021-05-31 阅读次数:1477 次浏览

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    可视化分析

    大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受。

    数据挖掘算法

    大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点。

    预测性分析

    大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。

    语义引擎

    非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能足以从数据中主动地提取信息。

    数据质量和数据管理

    大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

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