大数据分析普遍存在的方法理论

发布时间：2020-10-30      游览量：4084

• 大数据分析学什么数据挖掘和数据分析的区别大数据分析

大家都知道，大数据最重要的是分析，只有通过分析才能获取智能的、深入的、有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是复杂的，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?

 

　　

1.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，就如同看图说话一样简单明了。Smartbi是通过拖拽维度和指标，形成图表的，设计界面更加时尚，初学者上手容易，操作方便。内置丰富的样式风格，做出来的报表展示效果更好一些，而其他工具可能就要多花费点时间设置下，特别适合初学者上手。

 　　

2.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，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。Smartbi数据挖掘——机器学习，机器学习是一类算法的总称，这些算法从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类。它不需要写任何与问题有关的特定代码，将数据输入泛型算法当中，在数据的基础上建立对应的逻辑，输出期望的结果。

 　　

3.预测性分析。大数据分析最终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。

 　

4.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的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

 　

5.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。Smartbi的数据管理是采用了多维数据库，多维数据集是指通过对业务系统中的数据进行垃圾数据过滤、标准化，装载到数据仓库后，把数据仓库中的数据根据决策分析的需要重新组织，抽取出来另行存储的数据集合。

 

 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。如果想深入了解，可以到Smartbi官网上学习，更多大数据分析的知识等着你！