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大數據分析的概念是什么，其包含的基本方面有哪些？
2018-12-13
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要說時下最熱的行業詞匯，IT行業的大數據分析無疑是其中最占分量的一員。很多人可能之前并沒有聽說過大數據分析這個名詞，相信對于這次詞感到陌生的群體也不在少數。根據百度官方給出的定義我們知道，大數據其實可以理解為數據量巨大，合起來大數據分析，我們就可以簡單地理解為一種對海量數據進行分析的操作。


大數據有四個特點，從英文詞匯來看，可以將它的特點概括為4個V。即：數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值（Value）。在聊完了大數據的概念以及特點之后，我們就來從操作步驟方面看看大數據分析，大數據分析一共包含5個基本方面，它們分別是可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析能力、語義引擎、數據質量和數據管理。下面讓我們來學習一下這5個方面。


第一方面，可視化分析。使用大數據分析的群體十分廣泛，這其中既包括大數據分析師當然也包含對于大數據分析一竅不通的普通人?？梢暬治龅囊缶褪遣还苊鎸Φ娜后w是誰，不管讀者的文化程度是否達到一定要求，都可以讓所有讀者都可以一看就懂。


第二方面，數據挖掘算法。如果說，可視化分析的面向對象是人，那么數據挖掘算法所面向的對象就是機器。數據挖掘算法可以看作是一組試探法和計算，它的依據是數據創建數據挖掘模型。 


第三方面，預測性分析能力。預測性分析可以說是大數據分析最重要的應用領域之一。預測性分析的重要性在于，它可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷，也就是說想要做好預測性分析就一定要將前兩個步驟的基礎打扎實，否則會一步錯步步錯。


第四方面，語義引擎。網絡數據挖掘是大數據分析，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。


第五方面，數據質量和數據管理。數據質量和數據管理是大數據分析的左膀右臂，它們是大數據分析的得力幫手。只有擁有高質量的數據和有效的數據管理，才能保證大數據分析的價值。


現在的社會是大數據的時代，我們生活中的方方面面都和大數據有著緊密的聯系。大數據時代的到來衍生了大數據分析。在這個用數據說話的時代，多了解一些大數據相關的知識，小編認為無論是對于個人生活還是對于您的職業生涯都是有所幫助的。今天的內容只是大數據相關概念的一角，上面關于大數據的五個基本方面以及大數據的概念還有特點的知識，大家一定要記住哦。


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