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數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容 數(shù)據(jù)分析的介紹

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數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容 數(shù)據(jù)分析的介紹


1、Analytic Visualizations(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 ?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果 。
2、Data Mining Algorithms(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(nèi)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、Predictive Analytic Capabilities(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(jié)果做出一些預測性的判斷 。
4、Semantic Engines(語義引擎)：知道由于非結(jié)構(gòu)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(shè)計成能夠從“文檔”中智能提取信息 。
【數(shù)據(jù)分析包括哪些內(nèi)容 數(shù)據(jù)分析的介紹】5、Data Quality and Master Data Management(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐 。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(zhì)量的分析結(jié)果 。

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