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延伸內容
大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個V,數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)。大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯,隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,大數(shù)據(jù)分析也應運而生。前端展現(xiàn)用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft,Pentaho,Spagobi,Openi,Birt等等。用于展現(xiàn)分析商用分析工具有StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos,BO,MicrosoftPowerBI,Oracle,Microstrategy,QlikView、Tableau。國內的有BDP,國云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)魔鏡),思邁特,F(xiàn)ineBI等等。數(shù)據(jù)倉庫有TeradataAsterData,EMCGreenPlum,HPVertica等等。數(shù)據(jù)集市有QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。大數(shù)據(jù)分析的六個基本方面1.AnalyticVisualizations(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。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù),讓數(shù)據(jù)自己說話,讓觀眾聽到結果。2.DataMiningAlgorithms(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.PredictiveAnalyticCapabilities(預測性分析能力)數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù),而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。4.SemanticEngines(語義引擎)我們知道由于非結構化數(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)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.DataQualityandMasterDataManagement(數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù))數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)是一些方面的實踐。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先定義好的高質量的分析結果。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術革新的話,我們把精力關注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處,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系型數(shù)據(jù)庫。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設計中,數(shù)據(jù)倉庫的構建是關鍵,是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎,承擔對業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務,為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉換和加載(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。
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