如何进行大数据分析与处理

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-04-28 09:45:34

  随着数据量越来越大,维度越来越多,交互难度越来越大,技术难度越来越大,以人为主,逐步向机器为主,用户专业程度逐步提升,门槛越来越高。企业对数据、效率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的平台。企业构建大数据平台,归根到底是构建企业的数据资产运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。


  那么如何进行大数据分析与处理呢?


  1.可视化分析


  大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受。


  2.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。


  3.预测性分析


  大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。


  4.语义引擎


  非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能足以从数据中主动地提取信息。


  5.数据质量和数据管理


  大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。


  目前,我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础,拥有一定的市场优势和发展潜力,但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题,这些问题亟待解决。


  中琛魔方大数据平台表示大数据分析处理平台就是整合当前主流的各种具有不同侧重点的大数据处理分析框架和工具,实现对数据的挖掘和分析,一个大数据分析平台涉及到的组件众多,如何将其有机地结合起来,完成海量数据的挖掘是一项复杂的工作。

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更新时间:2021-04-27 09:39:32
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