标签：algorithm 数据挖掘 生产 方式 地理 设计 推断 工具 数据可视化
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，挖掘数据的有利信息并加以有效利用，将数据的深层价值体现出来。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理，正确分类，产生有价值的分析报告，从而应用到各领域中，促进其发展。有以下五个基本方面，关于大数据分析：
第一、分析可视化
可视化可以直观地显示数据，让数据来说话，让观众听到的结果——不管是对数据分析专家还是一个普通用户，数据进行可视化是数据通过分析研究工具最基本的要求。
第二、Data Mining Algorithms
聚类、分割，还有其他的异常值分析算法，让我们深入内部数据挖掘的价值——可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。这些学习算法研究不仅要处理大数据的量，也要注意处理大数据的速度。
第三、预测分析功能
数据挖掘可以让分析员更好地理解这些数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化技术分析和数据挖掘的结果做出一些企业预测性的判断。
第四、语义引擎
我们知道，由于非结构化数据的多样性带来了新的挑战，对数据进行分析，需要一系列的工具来分析，提取，分析数据。语义引擎需要被进行设计成能够从“文档”中智能技术提取数据信息。
第五、数据质量和主数据管理
数据质量和数据信息管理是一些企业管理工作方面的最佳实践——通过标准化的流程和工具处理数据，确保了定义明确和高质量的分析。
关于大数据分析的具体含义
第一、数据进行分析可以让人们对数据发展产生一个更加优质的诠释，而具有预知意义的分析企业可以让分析员根据可视化技术分析和数据分析后的结果做出选择一些预测性的推断。
第二、分析和数据存储和大数据的管理是数据分析层面的一些最佳做法。通过按部就班的流程和工具对数据信息进行研究分析可以得到保证预先定义好的高质量的分析结果。
第三、无论用户是数据分析领域的专家还是普通用户，数据可视化始终是唯一可用于数据分析的工具。可视化可以直观地展示数据；让数据自行表达；让客户得到理想的结果。
第四、大数据技术当下最重要的是对大数据管理进行研究分析——而不像前些年给人带来一种虚无缥缈的感觉——只有经过调查分析的数据，才能对企业用户之间产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析工作方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是一个决定最终实现信息系统是否有价值的决定性作用因素。
在大数据时代，大数据分析非常宝贵的。例如，在防伪行业中，大数据分析可为企业实现更优质的服务。
大数据分析有什么含义.中琛魔方大数据平台指出大数据的价值，远远不止于此，大数据针对各行各业的***，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。
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