各位朋友們大家好，這次朱焱想和大家聊聊關(guān)于怎么分析大數(shù)據(jù)的高頻詞,五種大數(shù)據(jù)分析方法，還有怎么分析大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析的五個基本方面

1、可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)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(xiàn)大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。

4、語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標簽關(guān)鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。
大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)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(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

二、如何選擇適合的數(shù)據(jù)分析工具

要明白分析什么數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)要分析的數(shù)據(jù)類型主要有四大類：

交易數(shù)據(jù)(TRANSACTION DATA)

大數(shù)據(jù)平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結(jié)構(gòu)化交易數(shù)據(jù)，這樣就可以對更廣泛的交易數(shù)據(jù)類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務(wù)購物數(shù)據(jù)，還包括行為交易數(shù)據(jù)，例如Web服務(wù)器記錄的互聯(lián)網(wǎng)點擊流數(shù)據(jù)日志。

人為數(shù)據(jù)(HUMAN-GENERATED DATA)

非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)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(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數(shù)據(jù)源泉。

移動數(shù)據(jù)(MOBILE DATA)

能夠上網(wǎng)的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設(shè)備上的App都能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從App內(nèi)的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)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(shù)據(jù)(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設(shè)備創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器。這些設(shè)備可以配置為與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點通信，還可以自動向中央服務(wù)器傳輸數(shù)據(jù)，這樣就可以對數(shù)據(jù)進行分析。機器和傳感器數(shù)據(jù)是來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)所產(chǎn)生的主要例子。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)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(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備)。

數(shù)據(jù)分析工具達到哪些要求和目的?

能應(yīng)用高級的分析算法和模型提供分析；

以大數(shù)據(jù)平臺為引擎，比如Hadoop或其他高性能分析系統(tǒng)；

能夠適用于多種數(shù)據(jù)源的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

隨著用于分析模型的數(shù)據(jù)的增加，能夠?qū)崿F(xiàn)擴展；

分析模型可以，或者已經(jīng)集成到數(shù)據(jù)可視化工具；

能夠和其他技術(shù)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(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，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(shù)據(jù)組織進預定類別。比如根據(jù)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(guān)系，幫助決定從屬變量如何根據(jù)獨立變量的變化而變化。比如使用地理數(shù)據(jù)、凈收入、夏日平均溫度和占地面積預測財產(chǎn)的未來走向。

聯(lián)合和項目集挖掘：

在大數(shù)據(jù)集中尋找變量之間的相關(guān)關(guān)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(guān)系和投訴類型的更精準的信息。

相似性和聯(lián)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

用于機器學習的非直接分析。

人們通過數(shù)據(jù)分析工具了解什么？

數(shù)據(jù)科學家們，他們想使用更復雜的數(shù)據(jù)類型實現(xiàn)更復雜的分析，熟知如何設(shè)計，如何應(yīng)用基礎(chǔ)模型來評估內(nèi)在傾向性或偏差。

業(yè)務(wù)分析師，他們更像是隨性的用戶，想要用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)主動數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，或者實現(xiàn)現(xiàn)有信息和部分預測分析的可視化。

企業(yè)經(jīng)理，他們想要了解模型和結(jié)論。

IT開發(fā)人員，他們?yōu)橐陨纤蓄愑脩籼峁┲С帧?/p>

如何選擇最適合的大數(shù)據(jù)分析軟件

分析師的專業(yè)知識和技能。有些工具的目標受眾是新手用戶，有的是專業(yè)數(shù)據(jù)分析師，有的則是針對這兩種受眾設(shè)計的。

分析多樣性

根據(jù)不同的用戶案例和應(yīng)用，企業(yè)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(jīng)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(shù)十年的精力，調(diào)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(yè)面臨的問題最相關(guān)，根據(jù)產(chǎn)品如何最好地滿足用戶的業(yè)務(wù)需求進行產(chǎn)品評估，這些都非常重要。

數(shù)據(jù)范圍分析

要分析的數(shù)據(jù)范圍涉及很多方面，如結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化信息，傳統(tǒng)的本地數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)倉庫、基于云端的數(shù)據(jù)源，大數(shù)據(jù)平臺(如Hadoop)上的數(shù)據(jù)管理等。但是，不同產(chǎn)品對非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖(在Hadoop內(nèi)或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)內(nèi))上的數(shù)據(jù)管理提供的支持程度不一。如何選擇產(chǎn)品，企業(yè)必須考慮獲取和處理數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)種類的特定需求。

協(xié)作

企業(yè)規(guī)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(yīng)用。企業(yè)如果有很多分析師分布在各部門，對結(jié)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(xié)作的方法。

許可證書和維護預算

幾乎所有廠商的產(chǎn)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(shù)據(jù)的量或者產(chǎn)品可使用的節(jié)點數(shù)的限制成正比。

易用性。沒有統(tǒng)計背景的商業(yè)分析師是否也能夠輕松地開發(fā)分析和應(yīng)用呢?確定產(chǎn)品是否提供了方便開發(fā)和分析的可視化方法。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使用率

確認產(chǎn)品能夠使用不同類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(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(shù)據(jù)量的不斷增長和數(shù)據(jù)管理平臺的不斷擴展，要評估不同的分析產(chǎn)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(nèi)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(shù)據(jù)的高頻詞「必看：五種大數(shù)據(jù)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！