如何大数据分析

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樱桃有丸子爱学习
2022-05-26 · 生活不止眼前的苟且,还有诗和远方
樱桃有丸子爱学习
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1、可视化分析

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

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。

3、预测性分析能力

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

大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。

迈杰
2024-11-30 广告
RNA-seq数据分析是转录组研究的核心,包括数据预处理、序列比对、定量分析、差异表达分析、功能注释和可视化等步骤。数据预处理主要是质量控制和去除低质量序列。序列比对使用HISAT2、STAR等工具将reads比对到参考基因组。定量分析评估... 点击进入详情页
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