
要说时下最热的行业词汇,IT行业的大数据分析无疑是其中最占分量的一员。很多人可能之前并没有听说过大数据分析这个名词,相信对于这次词感到陌生的群体也不在少数。根据百度官方给出的定义我们知道,大数据其实可以理解为数据量巨大,合起来大数据分析,我们就可以简单地理解为一种对海量数据进行分析的操作。
大数据有四个特点,从英文词汇来看,可以将它的特点概括为4个V。即:数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。在聊完了大数据的概念以及特点之后,我们就来从操作步骤方面看看大数据分析,大数据分析一共包含5个基本方面,它们分别是可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理。下面让我们来学习一下这5个方面。
第一方面,可视化分析。使用大数据分析的群体十分广泛,这其中既包括大数据分析师当然也包含对于大数据分析一窍不通的普通人。可视化分析的要求就是不管面对的群体是谁,不管读者的文化程度是否达到一定要求,都可以让所有读者都可以一看就懂。
第二方面,数据挖掘算法。如果说,可视化分析的面向对象是人,那么数据挖掘算法所面向的对象就是机器。数据挖掘算法可以看作是一组试探法和计算,它的依据是数据创建数据挖掘模型。
第三方面,预测性分析能力。预测性分析可以说是大数据分析最重要的应用领域之一。预测性分析的重要性在于,它可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断,也就是说想要做好预测性分析就一定要将前两个步骤的基础打扎实,否则会一步错步步错。
第四方面,语义引擎。网络数据挖掘是大数据分析,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。
第五方面,数据质量和数据管理。数据质量和数据管理是大数据分析的左膀右臂,它们是大数据分析的得力帮手。只有拥有高质量的数据和有效的数据管理,才能保证大数据分析的价值。
现在的社会是大数据的时代,我们生活中的方方面面都和大数据有着紧密的联系。大数据时代的到来衍生了大数据分析。在这个用数据说话的时代,多了解一些大数据相关的知识,小编认为无论是对于个人生活还是对于您的职业生涯都是有所帮助的。今天的内容只是大数据相关概念的一角,上面关于大数据的五个基本方面以及大数据的概念还有特点的知识,大家一定要记住哦。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05