大数据分析的基本方法有哪些?

大数据分析的基本方法有:1可视化分析;2数据挖掘算法;3预测性分析能力;4语义引擎;5数据质量和数据管理。... 大数据分析的基本方法有:1 可视化分析;2 数据挖掘算法;3 预测性分析能力;4 语义引擎;5 数据质量和数据管理。 展开
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美林数据技术股份有限公司 2023-08-27
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大数据分析软件当然首选美林数据的Tempo大数据分析平台啦,公司专注数据价值发掘、深耕行业应用,以大数据、人工智能技术及产品创新应用为方向,构建企业核心竞争力。公司现已形成数据资源管理平台(TempoDM)、数据可视化平台(TempoBI)、人工智能平台(TempoAI)、数据资产图谱平台(DAGP)等大数据系列产品。依托先进的产品和技术优势,美林数据聚焦智能制造、智慧能源两大核心领域,同时拓展智慧军工、汽车装配、家电制造、智慧水务、智慧金融等细分领域,致力于打造企业级大数据应用样板,以数据驱动业务、探索行业数据运营新模式。当然服务质…
环球青藤
2021-07-30 · 专注大学生职业技能培训在线教育品牌
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环球青藤开设了就业、技能培训、职业资格考试、学历提升、外语培训、留学和兴趣类专业课程、为大学生提供考试/就业双重服务。
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1.可视化分析


不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。


2. 数据挖掘算法


可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。


3. 预测性分析能力


数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析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。


4. 语义引擎


由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。


5. 数据质量和数据管理


数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

中研普华
2023-10-12 广告
数据分析的三个常用方法: 1. 数据趋势分析 趋势分析一般而言,适用于产品核心指标的长期跟踪,比如,点击率,GMV,活跃用户数等。做出简单的数据趋势图,并不算是趋势分析,趋势分析更多的是需要明确数据的变化,以及对变化原因进行分析。 趋势分析... 点击进入详情页
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