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为什么需要大数据分析,大数据分析技术和方法有哪些?

|亿信华辰大数据知识库2022-08-21

为什么需要大数据分析,大数据分析技术和方法有哪些?

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?


一、大数据分析的概念

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。


二、为什么要做大数据分析

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。


三、大数据分析的意义
1、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
2、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和大数据分析后的结果做出一些预测性的推断
3、大数据分析已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉,而当下最重要的是对大数据进行分析,只有经过分析的数据,才能对用户产生最重要的价值,越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想,所以大数据的分析方式在整个IT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。

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。


四、大数据常用的分析方法
1、可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部,挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据,如果一个算法得花上好几年才能得出结论,那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析:大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。
4、语义引擎:非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战,我们需要一套工具系统的去分析,提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

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。


五、大数据技术
1、数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理:自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
5、统计分析:假设检验、差异分析、相关分析、方差分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析等等。
6、数据挖掘:分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。
六、亿信ABI
亿信ABI一站式数据分析平台是亿信华辰历经十五年匠心打造的国产化BI工具,技术自主可控。它融合了ETL数据处理、数据建模、指标管理、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能而打造的全能型数据分析平台,打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路。亿信ABI可灵活自由地制作炫酷的图表和3D大屏可视化,方便开发和实施人员快捷地完成页面需求,可满足企业经营中各类复杂的分析需求,帮助企业实现高效数字化转型。真正达到了设计能走多远,展现就能达到多远的境界。
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