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大數據預測分析的四個關鍵因素_數據分析師
2014-12-16
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大數據預測分析的四個關鍵因素_數據分析師


大數據預測分析（Big Data Predictive Analytics）可謂是大數據的圣杯，也是眾多數據分析人士的終極夢想。誰不想幫助企業做出英明的業務決策、賣出更多商品和服務、讓客戶更開心同時避免災難的發生呢？但是預測分析同時也是一個極端困難的任務，實施成功的預測分析有賴于以下四大關鍵因素：

 

一、數據質量。數據是預測分析的血液。數據通常來自內部數據如客戶交易數據和生產數據。但我們還需要補充外部數據源，如行業市場數據、社交網絡數據和其他統計數據。與流行的技術觀點不同，這些外部數據未必一定是“大數據”。數據中的變量是否有助于有效預測才是關鍵所在?？傊?，你手里的數據越多，相關度和質量越高，你找出原因和結果的可能性越大。

二、數據科學家。數據科學家必須理解業務需求和業務目標，審視數據，并圍繞業務目標建立預測分析規則，例如如何增加電子商務的銷售額、保持生產線的正常運轉、防止庫存短缺等。數據科學家需要擁有數學、統計學等多個領域的知識?？纯?008年Netflix大獎得分析軟件通過整合統計分析和機器學習算法發揮作用。IBM SPSS和SAS是兩個數據科學家常用的分析軟件。R項目則是一個非常流行的開源工具。如果數據量大到“大數據”的程度，那么你可能還需要一些專門的大數據處理平臺如Hadoop或數據庫分析機如Oracle Exadata。

四、運營軟件。如果你很幸運找到了合適的預測規則，下一步就是將規則植入你的應用。你的預測分析軟件應該能以某種方式產生代碼，例如預測分析廠商KXEN的產品。更重要的是將預測規則需要的數據事先準備好。預測規則也能通過業務規則管理系統和復雜事件處理平臺（CEP）進行優化。


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