大数据分析的5个基本理论，你都了解吗?
大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行大数据分析，只有通过大数据分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以，大数据分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。学习大数据分析，必须要懂大数据分析方法和大数据分析方法理论
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？
大数据分析的五个基本方面：
PredictiveAnalyticCapabilities（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。DataQualityandMasterDataManagement（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大数据分析方法的最佳实践。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。
AnalyticVisualizations（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，是大数据分析方法中最基本的方法之一。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。
SemanticEngines（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。
DataMiningAlgorithms（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。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。
了解了大数据分析方法理论，还要进行亲身实践，对于企业和企业的业务人员与管理人员而言，利用数据分析完成报表，掌握生产动态和公司管理数据是不可缺少的能力，Finereport拥有强大的大数据处理性能，可支持实现数据分析的全流程。
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