大数据分析需掌握哪些方面

　　如今的社会是互联网大数据的年代，我们日常生活的各个方面都和互联网大数据有着密不可分的关联。大数据时代的来临衍生了大数据分析。越来越多的应用软件和企业运营都开始接触和使用大数据相关的技术了，下面我们就一起来了解一下，关于大数据分析我们需要掌握哪些方面。

 

　　大数据分析我们需要掌握哪些方面

 

　　1.Analytic Visualizations(可视化分析)

 

　　不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具基本的要求。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.Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

 

　　可视化是给人看的，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我们深入数据内部，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.Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

 

　　数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而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.Semantic Engines(语义引擎)

 

　　我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，我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.Data Quality and Master Data Management(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。

 

　　初步了解一些大数据分析的知识对我们企业做大数据可视化是有帮助的。大数据的意义不仅仅在于掌握庞大的数据信息，而更在于对这些含有意义的数据进行专业化处理之后产生的价值。