「大数据分析」大数据分析技术的五大方面

　　随着银行业、保险业，电子商务的不断发展，非结构数据的数量越来越多，增加了大数据分析的难度，对于大数据分析的传统模型提出了挑战，「大数据分析」大数据分析技术的五大方面都是哪些呢?南京北大青鸟给您解答大数据分析技术的问题。

　　1.大数据预测性分析能力

　　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。
 

　　2.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.大数据语义引擎

　　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。
 

　　4.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佳实践。通过标准化的流程和工具对大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。
 

　　5.大数据可视化分析

　　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。
 

　　大数据分析技术已经深入到各行业中，此时正是进入大数据行业的好时机，如果你想学习大数据的技术，可以选择南京北大青鸟的大数据培训课程，我们的有着专业的课程体系和教师团队。