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大数据分析的五个基本方面
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1.可视化分析。
大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特征，并且很容易被读者接受，就像看图片和说话一样简单和清晰。
2.数据挖掘算法。
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。基于不同的数据类型和格式，各种数据挖掘算法可以更科学地呈现数据本身的特征。正是因为这些被世界统计学家公认的统计方法（可以称为真理），才能深入数据，挖掘出公认的价值。另一方面，这些数据挖掘算法可以更快地处理大数据。如果一个算法需要几年才能得出结论，那么大数据的价值就不可能说了。
3.预测性分析能力。
预测性分析是大数据分析的最终应用领域之一。通过科学建立模型，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。
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可以从用户搜索关键词、标签关键词或其他输入语义来判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
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可以保证学术研究和商业应用领域分析结果的真实性和价值。
大数据分析的基础是以上五个方面。当然，如果大数据分析更深入，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。
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