數(shù)據(jù)分析就是對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析，從中提取有用的信息，并形成結(jié)論，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的研究和總結(jié)。從實(shí)際情況來看，數(shù)據(jù)分析有助于人們做出正確的判斷。數(shù)據(jù)分析的目的是將那些看起來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中、提取和提煉出來，從而發(fā)現(xiàn)研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。接下來就由小編為您介紹數(shù)據(jù)分析從哪幾個(gè)方面。

明略數(shù)據(jù)

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數(shù)據(jù)分析從哪幾個(gè)方面

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)伴隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來而出現(xiàn)。你對(duì)大數(shù)據(jù)分析的基本方面了解多少呢？我們來看一下大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面。

一、分析可視化分析——可視化分析。

無論是對(duì)于數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的需求。可視化能夠直觀地顯示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己表達(dá)，讓觀眾聽到結(jié)果。

二、DataMiningAlgorithms-數(shù)據(jù)挖掘算法。

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析等算法可以讓我們深入數(shù)據(jù)，挖掘有價(jià)值。既要處理大數(shù)據(jù)量，又要處理大數(shù)據(jù)量。

三、預(yù)測(cè)分析能力，PredictiveAnalyticCapabilities-預(yù)測(cè)分析能力。

數(shù)據(jù)采掘可以幫助分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析可以讓分析師基于可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

四、SemanticEngines-語(yǔ)義引擎。

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具來分析、提取和分析數(shù)據(jù)。必須設(shè)計(jì)語(yǔ)義引擎，使其能夠智能地從“文檔”中提取信息。

五、DataQualityandMasterDataManagement-數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。

一些管理最佳實(shí)踐是數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。用標(biāo)準(zhǔn)化的過程和工具來處理數(shù)據(jù)，可以確保一個(gè)預(yù)定義的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

如果大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)創(chuàng)新，我們最好將注意力集中在大數(shù)據(jù)給我們帶來的好處上，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

六、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為方便對(duì)特定模式下的數(shù)據(jù)進(jìn)行多維分析和多角度展示而建立的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，它承擔(dān)著整合業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)換和裝入(ETL)，并根據(jù)主題進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和存取，為在線數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

      從實(shí)際情況來看，數(shù)據(jù)分析有助于人們做出正確的判斷。數(shù)據(jù)分析是一個(gè)組織有目的地收集資料，分析資料，使之變成資料的過程。從市場(chǎng)調(diào)查到售后服務(wù)以及最終處置等整個(gè)產(chǎn)品生命周期，都需要恰當(dāng)?shù)剡\(yùn)用數(shù)據(jù)分析方法，提高產(chǎn)品的有效性。以上就是小編為您介紹的數(shù)據(jù)分析從哪幾個(gè)方面。