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現(xiàn)階段，大數(shù)據(jù)時代的不斷發(fā)展，讓數(shù)據(jù)分析崗也跟著火了起來，但是很多的一部分人還不了解，什么是數(shù)據(jù)分析，有什么前景?

大數(shù)據(jù)分析：是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析，大數(shù)據(jù)可以概括為：數(shù)據(jù)量大，速度快，類型多，價值、真實性。

大數(shù)據(jù)可以概括為5個V， 數(shù)據(jù)量大、速度快、類型多、價值、真實性。

1.可視化分析

不管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. 預測性分析能力

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. 語義引擎

我們知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從"文檔"中智能提取信息。

5. 數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6.數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)倉庫

數(shù)據(jù)倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設計中，數(shù)據(jù)倉庫的構建是關鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎，承擔對業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數(shù)據(jù)進行查詢和訪問，為聯(lián)機數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺。