大資料分析的基本辦法

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　　大資料(big data)，指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

　　大資料不僅僅意味著資料大，最重要的是對大資料進行分析，只有通過分析才能擷取很多智能的、深入的、有價值的資訊。下面介紹大資料分析的五個基本方面——

　　預測性分析能力：資料採礦可以讓分析員更好地理解資料，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和資料採礦的結果做出一些預測性的判斷。

　　資料品質和資料管理：通過標準化的流程和工具對資料進行處理，可以保證一個預先定義好的高品質的分析結果。

　　可視化分析：不管是對資料分析專家還是普通使用者，資料視覺效果是資料分析工具最基本的要求，可視化可以直觀的展示資料，讓資料自己說話，讓觀眾聽到結果。

　　語義引擎：由於非結構化資料的多樣性帶來了資料分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析、提取、分析資料，語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取資訊。

　　資料採礦演算法：可視化是給人看的，資料採礦就是給機器看的，叢集、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入資料內部，挖掘價值，這些演算法不僅要處理大資料的量，也要處理大資料的速度。

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