大数据统计分析，大数据统计分析技术

      大数据可以划分为大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用。现在人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。工程学和科学问题没有得到重视。大数据工程是一项系统工程，是大数据的规划建设和运行管理，大数据科学主要研究在大数据网络发展和运行过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动的关系。接下来就由小编为您介绍大数据统计分析，大数据统计分析技术。

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大数据统计分析

一、大数据统计分析技术

1、大数据可视分析

预测知识，基于当前历史和当前数据预测未来数据。目前出现了很多新的知识发现技术，其中之一是可视化技术。数据可视化技术有3个鲜明的特征：

(1)与用户的互动能力强。使用者不再是信息传递的接收者，而且能够以交互的方式方便地管理和开发数据。

(2)数据呈现的多样性。通过可视化分析，这些数据对每一维的值进行分类、排序、合并和显示，这样就能看到多个表示对象或事件的属性或变量。

(3)最为直观的视觉特征。通过图像、曲线、二维图形、三维体、动画等多种形式的数据，可以直观地分析它们之间的模式和相互关系。

2、数据挖掘

数据挖掘是指数据库中的知识发现，它可以追溯到1989年在美国底特律市举行的首届KDD国际学术会议上，而在1995年加拿大召开的第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议上，“数据挖掘”这个名词迅速传播开来。在混乱的数据库中，数据挖掘的目的就是从大量的数据中找出有用的、合适的数据，从而揭示出其潜在的、未知的价值。实际上，数据挖掘仅仅是整个KDD过程的一步。

3、大数据技术的预测分析

预测性分析使分析师能够根据可视化分析和数据挖掘结果，作出某种预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一是预测分析，可视化分析和数据挖掘都是前期准备工作，只要从大数据中挖掘出信息的特征和联系，就能建立科学的数据模型，通过模型引入新的数据，对未来的数据进行预测。存储器计算作为数据挖掘的子集，推动了预测分析，带来实时分析和洞察，使得实时事务数据流得到更快的处理。实时性交易数据处理模式可以加强企业对信息的监控，也有利于业务管理和流通的信息更新。

      大数据为互联网带来的是前所未有的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，而且深刻地影响着人们的生产和生活。深陷大数据时代的人们意识到大数据已经把数据分析的认知从“向后分析”转变为“向前分析”，改变了人们的思维方式，但同时大数据也给我们带来了数据采集、分析和利用的难题。以上就是小编为您介绍的大数据统计分析，大数据统计分析技术。