大数据分析入门的四大必备常识

大数据分析是现代企业和机构必备的重要技能之一。它可以帮助我们更好地理解数据特点,并通过数据挖掘算法、预测性分析等手段,为企业决策提供有价值的数据支持。本文将为你介绍大数据分析的五大基本方面,以及如何选择适合自身需求的数据分析工具。

一、大数据分析的五个基本方面

1. 可视化分析：可视化是大数据分析的基础,能够直观呈现数据特点,便于读者理解。

2. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是大数据分析的核心理论,通过统计方法挖掘数据内在价值。

3. 预测性分析能力：大数据分析的重要应用之一是预测分析,可以基于模型对未来数据进行预测。

4. 语义引擎：大数据分析广泛应用于网络用户行为分析,通过语义分析可以更好地理解用户需求。

5. 数据质量和管理：良好的数据质量和管理是大数据分析的基础,确保分析结果的真实性和价值。

二、如何选择适合的数据分析工具

要明确分析的数据类型,主要包括交易数据、人为数据、移动数据和机器/传感器数据四大类。

数据分析工具需要满足以下要求:

应用高级分析算法和模型

• 基于大数据平台,如Hadoop

• 适用于结构化和非结构化数据

• 可扩展性强,随数据增加而增强

• 与数据可视化工具集成

• 与其他技术集成

工具还需包括集群分析、回归分析、关联分析等常见功能。

不同用户群体,如数据科学家、业务分析师、企业经理等,对数据分析工具有不同需求。企业在选择工具时,需要结合自身需求,权衡专业性、分析功能、数据范围、协作性、成本等因素,选择最适合的方案。