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大數據中的數據分析秘訣（一）
2019-02-21
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在大數據中的數據分析中，我們可以通過數據分析進行預測分析，預測分析的價值就在于成功與快速。如果預測不成功，那么這個分析工作沒有任何意義，而如果預測時間過長，那么也沒有了意義。所以我們最重要的就是預測成功，然后再慢慢地提高預測效率，那么預測分析有什么秘訣呢？我們在這篇文章中給大家詳細地說一說。


首先說說我們為什么要預測，預測未來一直是一個非常具有挑戰性的命題。但是預測分析技術的出現使得用戶能夠基于歷史數據和分析技術預測未來的結果，這使得預測結果和趨勢變得比過去幾年更加可靠。由此可見，我們的預測工作并不是沒有意義的。但是，與任何新興技術一樣，想要充分發揮預測分析的潛力也是很難的。而可能使挑戰變得更加復雜的是，由不完善的策略或預測分析工具的誤用導致的不準確或誤導性的結果可能在幾周、幾個月甚至幾年內才會顯現出來。而預測分析有可能徹底改變許多的行業和業務，包括零售、制造、供應鏈、網絡管理、金融服務和醫療保健。所以我們必須發展數據分析預測。


其實大數據的數據分析預測是有秘訣的，主要是有七點，我們在這篇文章中慢慢的給大家說一下。首先就是能夠訪問質量高的數據以及容易理解的數據。預測分析應用程序需要大量數據，并依賴于通過反饋循環提供的信息來不斷改進。 我們應該知道，數據和預測分析之間是相互促進的關系。所以了解流入預測分析模型的數據類型非常重要。為了做出準確的預測，我們預測的模型需要被設計成能夠處理它所吸收的特定類型的數據。如果簡單地將大量數據扔向計算資源的預測建模工作注定會失敗。這是因為由于存在大量數據，而其中大部分數據可能與特定問題無關，只是在給定樣本中可能存在相關關系，如果不了解產生數據的過程，一個在有偏見的數據上訓練的模型可能是完全錯誤的。


我們在這篇文章中給大家說了大數據的數據分析預測秘訣的內容，由于篇幅原因我們就給大家說了其中的一個秘訣，大家可以持續關注我們，我們會在下一篇文章中繼續給大家說一說其他的秘訣。


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