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大数据中的数据分析秘诀（一）
2019-02-21
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在大数据中的数据分析中，我们可以通过数据分析进行预测分析，预测分析的价值就在于成功与快速。如果预测不成功，那么这个分析工作没有任何意义，而如果预测时间过长，那么也没有了意义。所以我们最重要的就是预测成功，然后再慢慢地提高预测效率，那么预测分析有什么秘诀呢？我们在这篇文章中给大家详细地说一说。


首先说说我们为什么要预测，预测未来一直是一个非常具有挑战性的命题。但是预测分析技术的出现使得用户能够基于历史数据和分析技术预测未来的结果，这使得预测结果和趋势变得比过去几年更加可靠。由此可见，我们的预测工作并不是没有意义的。但是，与任何新兴技术一样，想要充分发挥预测分析的潜力也是很难的。而可能使挑战变得更加复杂的是，由不完善的策略或预测分析工具的误用导致的不准确或误导性的结果可能在几周、几个月甚至几年内才会显现出来。而预测分析有可能彻底改变许多的行业和业务，包括零售、制造、供应链、网络管理、金融服务和医疗保健。所以我们必须发展数据分析预测。


其实大数据的数据分析预测是有秘诀的，主要是有七点，我们在这篇文章中慢慢的给大家说一下。首先就是能够访问质量高的数据以及容易理解的数据。预测分析应用程序需要大量数据，并依赖于通过反馈循环提供的信息来不断改进。 我们应该知道，数据和预测分析之间是相互促进的关系。所以了解流入预测分析模型的数据类型非常重要。为了做出准确的预测，我们预测的模型需要被设计成能够处理它所吸收的特定类型的数据。如果简单地将大量数据扔向计算资源的预测建模工作注定会失败。这是因为由于存在大量数据，而其中大部分数据可能与特定问题无关，只是在给定样本中可能存在相关关系，如果不了解产生数据的过程，一个在有偏见的数据上训练的模型可能是完全错误的。


我们在这篇文章中给大家说了大数据的数据分析预测秘诀的内容，由于篇幅原因我们就给大家说了其中的一个秘诀，大家可以持续关注我们，我们会在下一篇文章中继续给大家说一说其他的秘诀。


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