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大數據分析是什么？大數據分析包含哪幾個方面？

時間：2022-06-02來源：小億瀏覽數：973次

一、大數據與大數據分析
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析，挖掘數據的有利信息并加以有效利用，將數據的深層價值體現出來。從大數據的特點可以看出，沒有一套可靠的數據分析方法和數據分析工具是不可能完成大數據分析的。有了大數據分析才能讓規模巨大的數據有條有理，正確分類，產生有價值的分析報告，從而應用到各領域中，促進其發展。

二、大數據分析包含哪幾個方面
1、數據挖掘算法
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
2、可視化分析
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
3、語義引擎
我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
4、數據質量和數據管理
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
5、預測性分析能力
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

三、大數據分析步驟
1、問題識別
大數據分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對問題的界定有兩個標準，一是清晰、二是符合現實。
2、數據可行性論證
論證現有數據是否足夠豐富、準確，以致可以為問題提供答案，是大數據分析的第二步，項目是否可行取決于這步的結論。
3、數據準備
數據準備環節需要梳理分析所需每個條目的數據，為下一步建立模型做好從充分預備。這種準備可以分為數據的采集準備和清洗整理準備兩步。
4、建立模型
大數據分析項目需要建立的模型可以分為兩類。對于這兩類模型，團隊都需要在設立模型、論證模型的可靠性方面下功夫。
5、評估結果
評估結果階段是要評估上述步驟得到的結果是否足夠嚴謹可靠，并確保數據分析結果能夠有利于決策。評估結果包括定量評估和定性評估兩部分。

四、大數據分析工具推薦
億信ABI一站式數據分析平臺是億信華辰歷經十五年匠心打造的國產化BI工具，技術自主可控。它打通從數據接入、到數據建模與處理、再到數據分析與挖掘整個數據應用全鏈路，可滿足企業經營中各類復雜的分析需求，幫助企業實現高效數字化轉型。

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