如何利用大數(shù)據(jù)？1 .目測分析大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣

如何利用大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，可以更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因為這些在全世界范圍內(nèi)是統(tǒng)一的。

數(shù)數(shù)

科學(xué)家認可的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)可以深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認的價值。另一方面，也是因為有了這些數(shù)據(jù)挖掘算法，大數(shù)據(jù)才能得到更快的處理，比如

如果一個算法需要幾年才能得出結(jié)論，大數(shù)據(jù)的價值就無從談起。

3.預(yù)測分析

大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特征。通過科學(xué)建模，可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4.語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具來系統(tǒng)地分析和提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計足夠的人工智能，從數(shù)據(jù)中主動提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。無論是學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理都可以保證分析結(jié)果的真實性和價值。

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面。當然，如果深入到大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用技術(shù)有哪些？

簡單來說，核心技術(shù)有三個:取數(shù)據(jù)、算數(shù)據(jù)、賣數(shù)據(jù)。通用大數(shù)據(jù)處理框架主要分為以下幾個方面:數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)查詢與分析和數(shù)據(jù)可視化。涉及的技術(shù)很多，比如Logstash SQOOP Strom Zookeeper Hadoop等等。