大資料分析視覺化工具怎麼選

　　大資料是指不能在一定時間內使用傳統軟體工具進行捕獲、管理和處理的資料收集。它需要一種新的處理模式來具有更強的決策能力。從這些方面入手，可以幫助我們更全面的識別產品，從而快速準確的選擇合適的大資料分析視覺化工具。海量的洞察發現和過程優化能力。高增長率和多樣化的資訊資產。大資料技術包括資料收集、資料訪問、基礎設施、資料處理、統計分析、資料探勘、模型預測和結果呈現。

　　接下來需要了解大資料技術的八個方面。

　　1.資料採集：在大資料的生命週期中，資料採集是第一個環節。大資料採集主要有四個來源：管理資訊系統、Web資訊系統、物理資訊系統和科學實驗系統。

　　2.資料訪問：大資料訪問採用不同的技術路線，大致可分為三類。分別是規模結構化資料、半結構化和非結構化資料、結構化和非結構化混合大資料。

　　3.基礎設施：雲端儲存、分散式檔案儲存等。

　　4.資料處理：對於收集到的不同資料集，可能會有不同的結構和模式，如檔案和關係表，表現為資料的異構性。對於多個異構資料集，需要進一步整合處理或整合處理，將來自不同資料集的資料收集、整理、清潔和轉換後，生成新的資料集，為後續查詢、分析和處理提供統一的資料檢視。

　　5.統計分析：假設測試、顯著性測試、差異分析、相關分析、T測試、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、迴歸分析、簡單迴歸分析、多回歸分析、逐步迴歸、迴歸預測和殘差分析等。

　　6.資料探勘:資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示隱含、具有潛在價值的未知資訊的非凡過程。從資料中獲取有用的資訊和知識，協助事務運作，改進商品，協助企業做出決策，具有重要意義。

　　7.模型預測:預測模型、機器學習、建模模擬。

　　8.結果顯示:雲端計算、標籤雲、關係圖等。

　　大資料分析視覺化工具怎麼選.中琛魔方大資料平臺表示選擇合適的資料視覺化工具是非常重要的，不僅因為它們非常昂貴，還因為它們對企業戰略有著巨大的影響。一份清晰、準確的視覺化報告可以幫助你做出更好的決策，做出更好的計劃，並更好地跟蹤KPI。因此，根據業務中最重要的屬性，選擇符合你需求的視覺化分析工具。