数据分析包括哪些内容

       数据分析不同于数据挖掘的第一点是数据源。数据分析的数据可能来自各种渠道、数据库、信息采集表、访问等形式的数据，只要与分析目标相关，就可以收集。数据挖掘更倾向于读取数据库数据。下面就让小编为大家介绍数据分析包括哪些内容。

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数据分析包括哪些内容

      数据分析包括以下几个内容：

1、可视化分析

       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

       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程序员深入数据内部，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

       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

       人们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，人们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。

       在线数据分析又称在线分析处理，用于处理用户的在线请求，对响应时间要求较高(通常不超过几秒)。与离线数据分析相比，在线数据分析可以实时处理用户的请求，允许用户随时改变分析的约束和限制。与离线数据分析相比，在线数据分析可以处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，目前的在线分析系统已经能够实时处理数千万甚至数亿的记录。以上就是小编为大家分享的数据分析包括哪些内容。