如何進行大資料分析，這“四大技術”是關鍵_光點科技

隨著手機，平板等可穿戴裝置的普及，大資料分析極大的改變了人們的生活出行方式。比如過去，假日回家需要電腦訂票或者前臺購票，現在只需要關注車站指定微信公眾號就可以直接瞭解乘車所有資訊，時間、地點甚至幾號視窗上車，都有詳細的解釋，真正實現了乘車的一條龍服務。

 

這種便利的背後，大資料分析功不可沒。那麼如何進行大資料分析，精準定位每位乘客和列車的呢？這就不得不說一說大資料分析的四種關鍵技術。即視覺化分析、資料探勘演算法、預測性分析和語義搜素引擎。

如何進行大資料分析？

技術一：實現資料的視覺化。藉助資料視覺化主要旨在藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通訊息。但是，這並不就意味著資料視覺化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端複雜。

為了有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭並進，透過直觀地傳達關鍵的方面與特徵，從而實現對於相當稀疏而又複雜的資料集的深入洞察。資料視覺化與資訊圖形、資訊視覺化、科學視覺化以及統計圖形密切相關。當前，在研究、教學和開發領域，資料視覺化乃是一個極為活躍而又關鍵的方面。 “ 資料視覺化 ” 這條術語實現了成熟的科學視覺化領域與較年輕的資訊視覺化領域的統一。

技術二：資料探勘演算法，即根據資料建立資料探勘模型的一組試探法和計算。為了建立模型，演算法將首先分析您提供的資料，並查詢特定型別的模式和趨勢。演算法使用此分析的結果來定義用於建立挖掘模型的最佳引數。然後，這些引數應用於整個資料集，以便提取可行模式和詳細統計資訊。

技術三：熟練運用預測分析，因為它涵蓋了各種統計學技術，包括利用預測模型，機器學習，資料探勘等技術來分析當前及歷史資料，從而對未來，或其他不確定的事件進行預測。預測分析涵蓋了各種統計學技術，包括利用預測模型，機器學習，資料探勘等技術來分析當前及歷史資料，從而對未來，或其他不確定的事件進行預測。

技術四：語義搜尋引擎。語義搜尋引擎是語義網時代的搜尋引擎，是語義技術最直接的應用，它從詞語所表達的語義層次上來認識和處理使用者的檢索請求。

正是因為這四大技術的應用，使得我們可以實時得到列車的相關資訊，從而實現精準的定位。其他的便捷服務方式的工作原理也不外乎如此，隨著大資料分析的廣泛運用，未來我們我們的日常生活無疑更加便捷、簡單！

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