今天小編來給大家分享一些關于什么是大數據分析 需要分析哪五個基本方面方面的知識吧，希望大家會喜歡哦

1、大數據分析是指對規(guī)模巨大的數據進行分析。

2、Analytic Visualizations（可視化分析

3、Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）

4、Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）

5、Semantic Engines（語義引擎）

6、Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。

方法/步驟

大數據分析是指對規(guī)模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。大數據技術挖掘訓練，王道海。下面是大數據分析的五個基本方面

Analytic Visualizations（可視化分析），管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）　　可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）　　數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

Semantic Engines（語義引擎）　　我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

本文到此結束，希望對大家有所幫助。

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