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



　　大數(shù)據(jù)已經(jīng)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(shù)據(jù)進行分析，只有經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)，才能對用戶產(chǎn)生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生聯(lián)想，所以大數(shù)據(jù)的分析方式在整個IT領(lǐng)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(shù)據(jù)分析步驟：



　　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�可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)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(nèi)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(yù)測性分析能力



　　數(shù)據(jù)挖掘讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)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(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。



　　4、語義引擎



　　由于非結(jié)構(gòu)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(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息。



　　5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理



　　數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術(shù)革新的話，**把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能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(guān)系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計中，數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)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。



　　大數(shù)據(jù)分析步驟分為：可視化分析、數(shù)據(jù)挖掘算法、預(yù)測性分析能力、語義引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)倉庫。



　　如何對大數(shù)據(jù)進行分析.中琛魔方大數(shù)據(jù)管理軟件(www.zcmorefun.com)溫馨提醒：大數(shù)據(jù)分析的前景是光明的，未來的發(fā)展方向是物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能，這些科技發(fā)展方向?qū)⑹褂么髷?shù)據(jù)，數(shù)據(jù)不斷積累，數(shù)據(jù)越來越大，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越多。