大數(shù)據(jù)主要就是那些數(shù)據(jù)量大、速度快、有很多的類型以及并不是所有的數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的，怎么對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，是計(jì)算機(jī)行業(yè)的難題，也是現(xiàn)在比較人們的話題，數(shù)據(jù)的價(jià)值性、安全性等問題受到越來越多人的重視，那么現(xiàn)在都是基于什么基礎(chǔ)對大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的。

第一、看圖說話

就是利用一些圖表類型，將一些數(shù)據(jù)通過不同的指標(biāo)和基數(shù)進(jìn)行比較，大數(shù)據(jù)不是只有做大數(shù)據(jù)分析的人員才會(huì)看到，網(wǎng)友作為普通的用戶也是可以看到的，所以要求對大數(shù)據(jù)的分析也要被普通的用戶所接受，直觀的、可視化的大數(shù)據(jù)分析很快就可以讓更多的使用者讀懂。

第二、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法

即使是最后的圖表也都是要依據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的分析方法，通過各種的數(shù)據(jù)算法，大數(shù)據(jù)才能根據(jù)不同的類型呈現(xiàn)出不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，才會(huì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，得出數(shù)據(jù)深層次的價(jià)值，并且大數(shù)據(jù)因?yàn)閿?shù)據(jù)量大，如果是一些簡單的算法，或者認(rèn)同統(tǒng)計(jì)是不可能很快實(shí)現(xiàn)，通過數(shù)據(jù)挖掘算法可以很快得到數(shù)據(jù)的特征以及數(shù)據(jù)的價(jià)值。

第三、預(yù)測分析

這也是大數(shù)據(jù)分析的使用價(jià)值之一，通過現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析，預(yù)測未來的數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢，更好的為行業(yè)的發(fā)展提供預(yù)測性數(shù)據(jù)，預(yù)測分析主要就是通過挖掘數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，建立科學(xué)的數(shù)據(jù)模型，帶入新的數(shù)據(jù)，得出新的預(yù)測結(jié)果，作為發(fā)展過程中的參考。

第四、語義引擎

大數(shù)據(jù)因?yàn)槠鋬r(jià)值分布密度低的特點(diǎn)，要從龐大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)中提取不同數(shù)據(jù)的價(jià)值以及特點(diǎn)是一件具有挑戰(zhàn)性的工作，并且因?yàn)閿?shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)并不是都是相同的，以及有規(guī)律的，這時(shí)候利用一些分析工具去分析數(shù)據(jù)，就需要通過一些關(guān)鍵的詞句或者有代表性的句子，從大數(shù)據(jù)中提取相應(yīng)的有價(jià)值的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。

第五、高效的數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)的質(zhì)量怎么樣，大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果是不是和真實(shí)反應(yīng)的數(shù)據(jù)情況一致，這也是要考驗(yàn)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的重要方面，也決定了數(shù)據(jù)真正是不是有價(jià)值，能不能提取出高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這就需要有效的數(shù)據(jù)的管理。

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