大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個(gè)方面?

【導(dǎo)讀】越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，不幸的是所有大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是描述了數(shù)據(jù)庫不斷增長的復(fù)雜性。那么，大數(shù)據(jù)分析具體包括哪幾個(gè)方面呢?今天就跟隨小編具體來了解下吧!

1. Analytic
Visualizations(可視化分析)不管是對數(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)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2. Data Mining
Algorithms(數(shù)據(jù)挖掘算法)可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic
Capabilities(預(yù)測性分析能力)數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

4. Semantic
Engines(語義引擎)我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data
Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

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