大数据分析的五个基本方面

  其实大数据分析的使用者一般有大数据分析，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析都有一个共同的目的那就是可视化分析，大家会问为什么？原因很简单可视化分析能够将一大堆的乱七八糟的数据很简单的呈现出大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就比如看图说话一样简单明了。

  数据挖掘算法

  大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更的处理大数据，如果个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

  预测性分析能力

  大数据分析较重要的应用领域之一那就是预测性分析，从杂乱的大数据中挖掘出特点，再经过科学的建立出模型，然后可以经过模型带入新的数据进行整合，从而预测未来的数据。

  语义引擎

  大数据分析广泛应用于互联网数据挖掘，可从用户搜索的关键词、标签关键词、或者其他输入词语进行，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

  数据质量和数据管理

  其实大数据分析较离不开数据质量和数据管理两个地方，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在数据研究还是在商业应用领域，都能够增加分析结果的真实性和有价值性。

  大数据培训分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

  大数据培训机构是如何选择适合的数据分析工具？

  首先要明白分析什么数据，大数据要分析的数据类型主要有四大类：

  1.交易数据(TRANSACTION DATA)

  大数据平台能够获取时间跨度很大、具有海量的结构化交易数据，这样就可以对更加广泛的交易数据类型进行分析，它不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括了行为交易数据，比如Web服务器记录的互联网点击流数据日志等。

  2.人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

  非结构数据主要存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及经过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

  3.移动数据(MOBILE DATA)

  能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件。例如地点变更及时报告个人新的地理编码。

  4.机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

  这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，也可以自动向服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。机器和传感器数据是来自新兴的物联网(IoT)所产生的主要例子。是以物联网的数据进行构建分析模型，连续监测预测性行为。

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