各位朋友們大家好，這次朱焱想和大家聊聊關于怎么分析大數據的高頻詞,五種大數據分析方法，還有怎么分析大數據等各種干貨文章，其他的廢話在這里我也不說了，我們直接來進入正題吧！
一、大數據分析的五個基本方面
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、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。
5、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，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。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
二、如何選擇適合的數據分析工具
要明白分析什么數據，大數據要分析的數據類型主要有四大類：
交易數據(TRANSACTION DATA)
大數據平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。
人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)
非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。
移動數據(MOBILE DATA)
能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。
機器和傳感器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)
這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和傳感器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用于構建分析模型，連續監測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。
數據分析工具達到哪些要求和目的?
能應用高級的分析算法和模型提供分析；
以大數據平臺為引擎，比如Hadoop或其他高性能分析系統；
能夠適用于多種數據源的結構化和非結構化數據；
隨著用于分析模型的數據的增加，能夠實現擴展；
分析模型可以，或者已經集成到數據可視化工具；
能夠和其他技術集成。
另外，工具必須包含必備的一些功能，包括集成算法和支持數據挖掘技術，包括(但不限于)：
集群和細分：
把一個大的實體分割擁有共同特征的小團體。比如分析收集來的客戶，確定更細分的目標市場。
把數據組織進預定類別。比如根據細分模型決定客戶改如何進行分類。
恢復：
用于恢復從屬變量和一個及一個以上獨立變量之間的關系，幫助決定從屬變量如何根據獨立變量的變化而變化。比如使用地理數據、凈收入、夏日平均溫度和占地面積預測財產的未來走向。
聯合和項目集挖掘：
在大數據集中尋找變量之間的相關關系。比如它可以幫助呼叫中心代表提供基于呼叫者客戶細分、關系和投訴類型的更精準的信息。
相似性和聯系：
用于非直接的集群算法。相似性積分算法可用于決定備用集群中實體的相似性。
神經網絡：
用于機器學習的非直接分析。
人們通過數據分析工具了解什么？
數據科學家們，他們想使用更復雜的數據類型實現更復雜的分析，熟知如何設計，如何應用基礎模型來評估內在傾向性或偏差。
業務分析師，他們更像是隨性的用戶，想要用數據來實現主動數據發現，或者實現現有信息和部分預測分析的可視化。
企業經理，他們想要了解模型和結論。
IT開發人員，他們為以上所有類用戶提供支持。
如何選擇最適合的大數據分析軟件
分析師的專業知識和技能。有些工具的目標受眾是新手用戶，有的是專業數據分析師，有的則是針對這兩種受眾設計的。
分析多樣性
根據不同的用戶案例和應用，企業用戶可能需要支持不同類型的分析功能，使用特定類型的建模(例如回歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。這些功能已經能夠廣泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是還是有一些廠商投入數十年的精力，調整不同版本的算法，增加更加高級的功能。理解哪些模型與企業面臨的問題最相關，根據產品如何最好地滿足用戶的業務需求進行產品評估，這些都非常重要。
數據范圍分析
要分析的數據范圍涉及很多方面，如結構化和非結構化信息，傳統的本地數據庫和數據倉庫、基于云端的數據源，大數據平臺(如Hadoop)上的數據管理等。但是，不同產品對非傳統數據湖(在Hadoop內或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數據管理系統內)上的數據管理提供的支持程度不一。如何選擇產品，企業必須考慮獲取和處理數據量及數據種類的特定需求。
協作
企業規模越大，越有可能需要跨部門、在諸多分析師之間分享分析、模型和應用。企業如果有很多分析師分布在各部門，對結果如何進行解釋和分析，可能會需要增加更多的共享模型和協作的方法。
許可證書和維護預算
幾乎所有廠商的產品都分不同的版本，購買費用和整個運營成本各不相同。許可證書費用與特性、功能、對分析數據的量或者產品可使用的節點數的限制成正比。
易用性。沒有統計背景的商業分析師是否也能夠輕松地開發分析和應用呢?確定產品是否提供了方便開發和分析的可視化方法。
非結構化數據使用率
確認產品能夠使用不同類型的非結構化數據(文檔、電子郵件、圖像、視頻、演示文稿、社交媒體渠道信息等)，并且能夠解析和利用收到的信息。
可擴展性和可伸縮性
隨著數據量的不斷增長和數據管理平臺的不斷擴展，要評估不同的分析產品如何跟隨處理與存儲容量的增長而增長。
以上就是我為各位整理的文章所有內容，希望你看到這篇文章以后能舉一反三，已看完怎么分析大數據的高頻詞「必看：五種大數據分析方法」，但沒懂？還是不明白？建議多閱讀幾遍就可以完全理解了哈！
本文發布者：百事通，不代表巢座耶立場，轉載請注明出處：http://www.sdwldmy.com/p/7113.html
版權聲明：本文內容由互聯網用戶自發貢獻，該文觀點僅代表作者本人。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。如發現本站有涉嫌抄襲侵權/違法違規的內容， 請發送郵件至 jubao226688#126.com 舉報，一經查實，本站將立刻刪除。
