大数据时代,数据分析技术的重要性日益凸显。本文将为您介绍大数据分析的关键技术,包括可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析以及语义引擎等,帮助您全面掌握大数据分析的核心技能。

编辑：西和西 校对排版：吴双

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中起来,进行萃取、提炼,以找出所研究对象的内在规律。

1. 可视化分析

不论是分析专家,还是普通用户,在分析大数据时,最基本的要求就是对数据进行可视化分析。经过可视化分析后,大数据的特点可以直观地呈现出来,将单一的表格变为丰富多彩的图形模式,简单明了、清晰直观,更易于读者接收。由此可见,数据可视化工具尤为重要。（由"哇特机器人"发表的同系列文章"外行人看大数据"《十款最常用的数据可视化工具》中有关于数据可视化工具的具体推荐。）

2. 数据挖掘算法

数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建该模型,算法将首先分析用户提供的数据,针对特定类型的模式和趋势进行查找。并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数,将这些参数应用于整个数据集,以便提取可行模式和详细统计信息。

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,数据挖掘的算法多种多样,不同的算法基于不同的数据类型和格式会呈现出数据所具备的不同特点。各类统计方法都能深入数据内部,挖掘出数据的价值。

为特定的分析任务选择最佳算法极具挑战性,使用不同的算法执行同样的任务,会生成不同的结果,而某些算法还会对同一个问题生成多种类型的结果。

3. 预测性分析

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析,预测性分析结合了多种高级分析功能,包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。

从纷繁的数据中挖掘出其特点,可以帮助我们了解目前状况以及确定下一步的行动方案,从依靠猜测进行决策转变为依靠预测进行决策。它可帮助分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系,运用这些指标来洞察预测将来事件,并作出相应的措施。

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地去分析,提炼数据。语义引擎是语义技术最直接的应用,可以将人们从繁琐的搜索条目中解放出来,让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息,提高用户的互联网体验。

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极其重要,各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。