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文|亿信华辰大数据知识库2022-08-21
大数据的分析众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
大数据的分析众所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了,而最重要的现实是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识,大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
采用大数据分析能够更好的为企业获取利润,在面向业务的环境中,大数据分析结果可以降低运营成本并促进战略决策。但是大数据不仅仅是为了商业服务的,它也可以为科学事业服务。在科学领域,大数据分析可以帮助确定现象的原因,以提高预测的准确性。大数据也可以为公共事业服务,在公共部门组织等基于服务的环境中,大数据分析可以降低成本,并且提升服务质量和提高效率。
4、不管使用者是数据分析领域中的专家,还是普通的用户,可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据,让数据自己表达,让客户得到理想的结果。
5、数据质量和数据管理:大数据分析离不开数据质量和数据管理,高质量的数据和有效的数据管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。