数据分析从哪几个方面
数据分析就是对收集到的大量数据进行适当的统计分析，从中提取有用的信息，并形成结论，然后对数据进行详细的研究和总结。从实际情况来看，数据分析有助于人们做出正确的判断。数据分析的目的是将那些看起来杂乱无章的数据中的信息集中、提取和提炼出来，从而发现研究对象的内在规律。接下来就由小编为您介绍数据分析从哪几个方面。
数据分析从哪几个方面
大数据分析技术伴随着大数据时代的到来而出现。你对大数据分析的基本方面了解多少呢？我们来看一下大数据分析的六个基本方面。
一、分析可视化分析——可视化分析。
无论是对于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需求。可视化能够直观地显示数据，让数据自己表达，让观众听到结果。
二、DataMiningAlgorithms-数据挖掘算法。
可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。集群、分割、孤立点分析等算法可以让我们深入数据，挖掘有价值。既要处理大数据量，又要处理大数据量。
三、预测分析能力，PredictiveAnalyticCapabilities-预测分析能力。
数据采掘可以帮助分析师更好地理解数据，而预测分析可以让分析师基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
四、SemanticEngines-语义引擎。
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来分析、提取和分析数据。必须设计语义引擎，使其能够智能地从“文档”中提取信息。
五、DataQualityandMasterDataManagement-数据质量和数据管理。
一些管理最佳实践是数据质量和数据管理。用标准化的过程和工具来处理数据，可以确保一个预定义的高质量的分析结果。
如果大数据真的是下一个重要的技术创新，我们最好将注意力集中在大数据给我们带来的好处上，而不仅仅是挑战。
六、数据存储、数据仓库。
数据仓库是为方便对特定模式下的数据进行多维分析和多角度展示而建立的关系型数据库。建立数据仓库是商业智能系统的基础，它是商业智能系统的基础，它承担着整合业务系统数据的任务，为商业智能系统提供数据提取、转换和装入(ETL)，并根据主题进行数据查询和存取，为在线数据分析和数据挖掘提供数据平台。
从实际情况来看，数据分析有助于人们做出正确的判断。数据分析是一个组织有目的地收集资料，分析资料，使之变成资料的过程。从市场调查到售后服务以及最终处置等整个产品生命周期，都需要恰当地运用数据分析方法，提高产品的有效性。以上就是小编为您介绍的数据分析从哪几个方面。
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