隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)已經進入相對成熟的應用階段。大數(shù)據(jù)分析可以說是大數(shù)據(jù)應用方面的重要一環(huán)，對大數(shù)據(jù)價值的體現(xiàn)于挖掘具有決定性影響。那么大數(shù)據(jù)分析應該注意哪些方法呢？中培偉業(yè)《大數(shù)據(jù)分析于可視化應用》培訓專家鐘老師對此進行了介紹。

鐘老師指出，大數(shù)據(jù)不僅僅意味著數(shù)據(jù)大，最重要的是對大數(shù)據(jù)進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的、深入的、有價值的信息。他認為，大數(shù)據(jù)分析的方法主要包括以下幾個方面。

預測性分析能力：數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好地理解數(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。

數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理：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。

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。

語義引擎：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。

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。