大數(shù)據(jù)分析是一個IT行業(yè)的熱詞，企業(yè)或機構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)分析獲取潛在客戶，分析客戶互動行為，從而更好進行銷售工作，因此大數(shù)據(jù)分析對企業(yè)來說是十分重要的，這就引申出了很多大數(shù)據(jù)分析方法。

一、大數(shù)據(jù)分析的五個特點

1、數(shù)量龐大

大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量是非常龐大的，這就對于存儲系統(tǒng)有了一定的要求。

2、速度快

數(shù)據(jù)增長速度快，在處理分析的過程中，數(shù)據(jù)數(shù)量是不斷變化的，因此處理分析的速度也要夠快，這樣才能及時更新，給出最新最及時的參考。

3、類型多樣

大數(shù)據(jù)分析有很多種類型，不同的類型可以給出不同的參考，在分析的過程中使用的方法和提供的價值也各不相同。

4、價值

大數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以給企業(yè)或機構(gòu)提供一個方向，拿培訓(xùn)教育機構(gòu)來說，大數(shù)據(jù)分析出用戶畫像，培訓(xùn)教育機構(gòu)就可以根據(jù)用戶畫像選擇合理的營銷方式。

5、真實性

由于分析的數(shù)據(jù)龐大，所以在分析過程中可能會丟失一部分真實性，在分析過程中一定要做出全面考慮，考慮到數(shù)據(jù)失真的情況。

二、大數(shù)據(jù)分析的六個方面

1、可視化分析

可視化分析就是直觀展示數(shù)據(jù)結(jié)果，給用戶一個清晰客觀的參考。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法

數(shù)據(jù)挖掘就是深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘其中的價值，這些算法不僅要求數(shù)量，也要求速度。

3、預(yù)測性分析能力

在現(xiàn)有大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果上，分析員可以做出一些預(yù)測性判斷，比如銷售員根據(jù)客戶與網(wǎng)站之間的互動，判斷客戶是否能購買產(chǎn)品。

4、語義引擎

語義引擎是一種大數(shù)據(jù)分析工具，可以從文檔中智能提取信息，方便人們進行解析。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

在數(shù)據(jù)管理的過程中，企業(yè)或機構(gòu)需要保證流程標(biāo)準(zhǔn)化，只有流程標(biāo)準(zhǔn)化才能擁有一個具有參考性的分析結(jié)果，保證大數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。

6、數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫是大數(shù)據(jù)分析工作的關(guān)鍵，大數(shù)據(jù)存儲到倉庫之后，可供企業(yè)或機構(gòu)進行數(shù)據(jù)抽取，轉(zhuǎn)換和加載。

三、大數(shù)據(jù)分析方法

1、分類分析法

這是一種數(shù)據(jù)分析基本方式，分析員根據(jù)數(shù)據(jù)特點，將數(shù)據(jù)劃分為不同類型進行分析，更有助于挖掘數(shù)據(jù)背后的意義。

2、聚類分析法

與分類分析不同，聚類分析是根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)把數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一個類別中的數(shù)據(jù)都可能有相同的特性，不同聚合類中數(shù)據(jù)則具有較大的差異。

3、頻繁項集

顧名思義，這種分析方法就是將事例中頻繁出現(xiàn)的項集合在一起，這種方法目前已經(jīng)被商業(yè)領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域廣泛運用。

4、相似匹配

這種方法是用來計算兩個數(shù)據(jù)之間的相似程度的，分析員會通過一定的方法，最后用百分比來衡量數(shù)據(jù)之間的相似程度，這種計算方法在用戶糾錯輸入，自動評分系統(tǒng)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

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