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　　大數據分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的**實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。



　　大數據已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。



　　大數據分析步驟：



　　1、可視化分析



　　不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。



　　2、數據挖掘算法



　　可視化是給人看的，數據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據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。



　　3、預測性分析能力



　　數據挖掘讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。



　　4、語義引擎



　　由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。



　　5、數據質量和數據管理



　　數據質量和數據管理是一些管理方面的**實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，**把精力關注在大數據能帶來的好處而不僅僅是挑戰。



　　6、數據存儲數據倉庫



　　數據倉庫是為了便于多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和加載(ETL)，并按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平臺。



　　大數據分析步驟分為：可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析能力、語義引擎、數據質量、數據管理、數據存儲數據倉庫。



　　如何對大數據進行分析.中琛魔方大數據管理軟件(www.zcmorefun.com)溫馨提醒：大數據分析的前景是光明的，未來的發展方向是物聯網、云計算、人工智能，這些科技發展方向將使用大數據，數據不斷積累，數據越來越大，大數據的應用也越來越多。