大資料分析的五個基本方面

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1、可視化分析

大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料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資料特點，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、資料採礦演算法

大資料分析的理論核心就是資料採礦演算法，各種資料採礦的演算法基於不同的資料類型和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，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)才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些資料採礦的演算法才能更快速的處理大資料，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大資料分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大資料中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。

4、語義引擎

大資料分析廣泛應用於網路資料採礦，可從使用者的搜尋關鍵詞、標籤關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷使用者需求，從而實現更好的使用者體驗和廣告匹配。

5、資料品質和資料管理

大資料分析離不開資料品質和資料管理，高品質的資料和有效資料管理，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。 大資料分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大資料分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大資料分析方法。

大資料分析的五個基本方面