大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)?；厥讛?shù)據(jù)分析的發(fā)展史，數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展，各種新工具，新語(yǔ)言層出不窮，人們處理數(shù)據(jù)、獲取信息的能力可以說(shuō)是呈爆炸性增長(zhǎng)。不論你是略有小成的數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是剛剛?cè)腴T(mén)的數(shù)據(jù)分析新手，都很有必要了解數(shù)據(jù)分析的基本方面。今天我們來(lái)講講大數(shù)據(jù)分析的基本方面!

5個(gè)大數(shù)據(jù)分析的基本方面

1、大數(shù)據(jù)分析的基本方面——可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。

2、大數(shù)據(jù)分析的基本方面——數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。

3、大數(shù)據(jù)分析的基本方面——數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

4、大數(shù)據(jù)分析的基本方面——預(yù)測(cè)性分析能力

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。

5、大數(shù)據(jù)分析的基本方面——語(yǔ)義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語(yǔ)義，分析，判斷用戶需求，從而實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。