數(shù)據(jù)分析有哪些含義?

第一、分析可視化

可視化可以直觀地顯示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到的結(jié)果——不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是一個(gè)普通用戶，數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化是數(shù)據(jù)通過(guò)分析研究工具最基本的要求。

第二、Data Mining Algorithms

聚類、分割，還有其他的異常值分析算法，讓我們深入內(nèi)部數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值——可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。這些學(xué)習(xí)算法研究不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要注意處理大數(shù)據(jù)的速度。

第三、預(yù)測(cè)分析功能

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好地理解這些數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化技術(shù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些企業(yè)預(yù)測(cè)性的判斷。

第四、語(yǔ)義引擎

我們知道，由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，需要一系列的工具來(lái)分析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被進(jìn)行設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能技術(shù)提取數(shù)據(jù)信息。

第五、數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)信息管理是一些企業(yè)管理工作方面的最佳實(shí)踐——通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具處理數(shù)據(jù)，確保了定義明確和高質(zhì)量的分析。