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數據分析普遍存在的方法及理論有哪些？-數據分析師
2014-11-26
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數據分析普遍存在的方法及理論有哪些？-數據分析師

現在越來越多的應用涉及大數據，只有通過對大數據的分析才能獲取智慧、深入及具價值的信息。大數據擁有四個V的特點：數量（Volume）、速度（Velocity）、多樣性（Variety）及價值（Value），呈現了大數據不斷增長的復雜性。究竟現在大數據分析普遍存在的方法及理論有哪些？

Analytic Visualizations 可視化分析

    看到大數據的特點，同時能夠非常容易被用戶所理解及接受，就如同看圖說字一樣簡單易明。

Data Mining Algorithms 數據挖掘運算法

    數據挖掘運算法各有不同，不少依據統計學家所公認的各種統計方法，基于不同的數據類型和格式才能更加深入呈現數據特點，挖掘價值。此外，有這些數據挖掘的運算法才能更快速的處理大數據，即時取得結論，方便進行業務決策。

Predictive Analytic Capabilities 預測性分析能力

    預測性分析是大數據分析的首要目標，從大數據中挖掘出特點，通過建立分析模型，之后便可以通過模型載入新的數據，從而預測未來的數據。

Semantic Engines 語義引擎

    大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標籤關鍵詞、或其他輸入語義、分析、判斷用戶需求，從而提供更好的用戶體驗和廣告用途。

Data Quality and Master Data Management 數據質量和管理

由于數據量大及繁雜，因此高質量的數據和有效的數據管理便顯得十分重要，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。CDA數據分析師培訓官網


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