大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)IT行業(yè)的熱詞，企業(yè)或機(jī)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(dòng)行為，從而更好進(jìn)行銷售工作，因此大數(shù)據(jù)分析對(duì)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(gè)特點(diǎn)

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(duì)于存儲(chǔ)系統(tǒng)有了一定的要求。

2、速度快

數(shù)據(jù)增長(zhǎng)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(shí)更新，給出最新最及時(shí)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(jià)值也各不相同。

4、價(jià)值

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

5、真實(shí)性

由于分析的數(shù)據(jù)龐大，所以在分析過程中可能會(huì)丟失一部分真實(shí)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(gè)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(gè)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(jià)值，這些算法不僅要求數(shù)量，也要求速度。

3、預(yù)測(cè)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(cè)性判斷，比如銷售員根據(jù)客戶與網(wǎng)站之間的互動(dòng)，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(jìn)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(jī)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(gè)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(chǔ)，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(chǔ)到倉庫之后，可供企業(yè)或機(jī)構(gòu)進(jìn)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(diǎn)，將數(shù)據(jù)劃分為不同類型進(jìn)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(gè)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(xiàng)集

顧名思義，這種分析方法就是將事例中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)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(yùn)用。

4、相似匹配

這種方法是用來計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的相似程度的，分析員會(huì)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(jì)算方法在用戶糾錯(cuò)輸入，自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

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