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　　如今的社會是互聯網大數據的年代，我們日常生活的各個方面都和互聯網大數據有著密不可分的關聯。大數據時代的來臨衍生了大數據分析。越來越多的應用軟件和企業運營都開始接觸和使用大數據相關的技術了，下面我們就一起來了解一下，關于大數據分析我們需要掌握哪些方面。





　　大數據分析我們需要掌握哪些方面



　　1.Analytic Visualizations(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基本的要求�？梢暬�可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。



　　2.Data Mining Algorithms(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.Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)



　　數據挖掘可以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.Semantic Engines(語義引擎)



　　我們知道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.Data Quality and Master Data Management(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佳實踐。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。



　　大數據分析需掌握哪些方面.中琛魔方大數據分析平臺(www.zcmorefun.com)表示初步了解一些大數據分析的知識對我們企業做大數據可視化是有幫助的。大數據的意義不僅僅在于掌握龐大的數據信息，而更在于對這些含有意義的數據進行專業化處理之后產生的價值。