大数据分析的五个基本方面

其实大数据分析的使用者一般有大数据分析，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析都有一个共同的目的那就是可视化分析，大家会问为什么？原因很简单可视化分析能够将一大堆的乱七八糟的数据很简单的呈现出大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就比如看图说话一样简单明了。 数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更的处理大数据，如果个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 预测性分析能力 大数据分析较重要的应用领域之一那就是预测性分析，从杂乱的大数据中挖掘出特点，再经过科学的建立出模型，然后可以经过模型带入新的数据进行整合，从而预测未来的数据。 语义引擎 大数据分析广泛应用于互联网数据挖掘，可从用户搜索的关键词、标签关键词、或者其他输入词语进行，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 数据质量和数据管理 其实大数据分析 详细