大資料分析的幾種方法

　　大資料需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的資料。適用於大資料的技術，包括大規模並行處理(MPP)資料庫、資料探勘、分散式檔案系統、分散式資料庫、雲端計算平臺、網際網路和可擴充套件的儲存系統。回首資料分析的發展史，資料科學技術飛速發展，各種新工具，新語言層出不窮，人們處理資料、獲取資訊的能力可以說是呈爆炸性增長。那麼大資料分析的方法有哪些?

　　1、視覺化分析

　　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視覺化分析，因為視覺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瞭。

　　2、資料探勘演算法

　　大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別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探勘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、資料質量和資料管理

　　大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，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。

　　4、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。

　　5、語義引擎

　　大資料分析廣泛應用於網路資料探勘，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。

　　大資料分析的幾種方法.中琛魔方大資料平臺表示基於硬體成本的不斷降低、記憶體計算的不斷成熟和企業業務管理系統應用的不斷深入，流程驅動管理逐漸滿足不了企業日新月異的發展需求，資料驅動管理越來越得到企業的青睞。企業需要能承載海量資料的高效能資料中心，無論企業應用了什麼樣的業務管理系統，真正幫助企業經營者做出決策的是資料。