统计与大数据分析是干什么的?

admin 0 2024-04-09

一、统计与大数据分析是干什么的?

 统计与大数据分析是数据分析工作。大数据,或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。有人说大数据区别于统计的地方在于,统计只重数据采集,而大数据更重数据分析。

二、大数据分析法是什么?

大数据分析法是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性。大数据分析方法主要有5种,分别是:数据质量和数据管理、预测性分析、数据挖掘算法、可视化分析、语义引擎。

三、大数据分析的具体内容有哪些?

大数据分析的六个基本方面 

1. Analytic Visualizations(可视化分析) 

  不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法) 

  可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力) 

  数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎) 

  我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

 5.Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。

6.数据存储,数据仓库 

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中,数据仓库的构建是关键,是商业智能系统的基础,承担对业务系统数据整合的任务,为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL),并按主题对数据进行查询和访问,为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

四、大数据的基本分析框架主要包括哪几个方面?

大数据的基本分析框架主要包括以下几个方面:

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。

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。

3. 预测性分析能力:预测性分析能力是大数据分析的一个重要方面,它可以帮助企业进行未来趋势预测和决策支持。

4. 分布式计算框架:分布式计算框架是大数据分析的核心组件之一,它可以帮助用户在集群环境下进行大规模数据处理和分析。目前主流的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。

五、商务智能与大数据分析是什么的?

商务智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧,它是一套完整的解决方案,通过使用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术来整合和处理企业中现有的数据。这套解决方案的目标是将这些数据转换成为知识、分析和结论,从而为企业提供明智的业务经营决策依据。

而大数据分析则是一个更为广泛的概念,它不仅仅局限于BI中使用的数据量。大数据分析是通过抓取海量数据,完成一个现象型的分析并得出有价值的预测信息。随着经济与互联网时代的发展,数据的体量和复杂性都在不断增加,这使得大数据分析在各个领域,如金融、制造、设计、研发等,都变得越来越重要。

简而言之,商务智能和大数据分析都是为了从数据中提取有价值的信息,但它们的应用范围和方法可能会有所不同。

六、大数据分析指数极低什么意思?

大数据分析指数极低是指该领域整体的数据分析水平和能力被认为是相对较低的。1. 对于一个领域而言,它的分析能力是该领域能否得到更好发展和创新的基础和保障。因此,大数据分析指数极低可能表明该领域整体数据分析水平偏低,难以支持该领域的未来发展。2. 然而,也需要考虑到大数据分析指数极低的因素和原因,例如该领域缺乏相关人才、技术水平等,多方面因素综合造成了大数据分析指数较低,因此也需要采取相应措施来提升大数据分析指数。

什么是大数据技术?
大数据管理应用是什么?
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