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数据时代的到来促进了大数据分析的发展，目前大数据分析已经运用到各个领域了。大家可以去福昕知翼了解一下大数据分析的应用以及分析原理，这时你会发现大数据分析无处不在，所以掌握大数据的分析刻不容缓，大家赶紧去福昕知翼学习大数据分析吧。大数据分析的简介大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。大数据分析的作用1.改善我们的生活方式大数据不只是应用于企业和政府，同样也适用于生活中的每个人。我们会通过穿戴装备(如智能手表或者智能手环)追踪自身的热量消耗情况以及睡眠质量，通过大数据分析追踪身体健康状况。甚至大数据分析还能帮忙我们寻找爱情，要知道大多数交友网站就是通过大数据应用工具来帮助人们匹配对象的。2.业务流程优化大数据可以优化业务流程，最广泛的就是对供应链以及配送路线的优化。利用实时交通路线数据，大数据可以为送货车制定更加优化的路线。同时，人力资源部门也可以通过大数据分析来对人才招聘流程进行优化。3.理解客户、满足客户服务需求目前，这是大数据应用最广为人知的领域。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志，分析出文本和传感器的数据，以便更加全面的了解客户。通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平，政府也能了解到选民的偏好。4.提高体育成绩现今很多运动员在训练的时候，会通过大数据技术来分析自身的状况。例如，用于网球比赛的IBM SlamTracker工具，运动器材中的传感器技术(篮球或高尔夫俱乐部)，让我们通过比赛数据及时改进运动员的训练强度。很多精英运动队还会监控运动员的业余活动，通过智能技术来追踪其营养状况以及睡眠，甚至通过社交对话来监控其情感状况。5.医疗领域大数据分析可以让我们能够在几分钟内解码整个DNA，并且制定出最新的治疗方案，同时更好的预测疾病。大数据技术已经应用于监视早产婴儿和患病婴儿的情况，通过记录和分析婴儿的心跳，医生可以针对婴儿的身体症状做出预测，更及时的救助婴儿。6.金融领域大数据在金融行业主要应用于金融交易。高频交易(HFT)就是大数据应用比较多的领域，通过大数据算法来优化交易决定。现在很多股权的交易都在利用大数据算法对来自社交媒体和网站新闻的数据进行分析，以决定在未来几秒内是买进还是卖出。7.城市管理大数据还应用于我们的城市。例如，利用社交网络和天气数据，优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。8.安全和执法领域大数据已经广泛应用于安全执法中。美国安全局利用大数据打击恐怖主义，甚至监控人们的日常生活。企业则可以应用大数据技术防御网络攻击，警察可以应用大数据工具捕捉罪犯，*****公司可以应用大数据工具监控欺诈性交易。大数据分析具有两面性，它既可以有效的推动我们社会的发展，促进我们生活的便利，它也会使我们的隐私遭受他人的侵犯，我们的个人信息遭受他人的利用。

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想必大家都可以充分的感受到，我们的社会每天都在高速的发展，大数据在这样的时代背景下诞生出来，人们也发明了大数据分析方法，那么，大数据分析方法有哪些？福昕知翼的小编为你解答这个疑惑。什么是大数据“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。大数据分析方法有哪些第一、数据采集对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，因此大数据分析软件的第一个技术就是数据采集的技术，该工具能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的搜集，同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中，对数据进行清洗、转换、集成等，从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中，为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。第二、数据存取数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，能够关系数据库，方便用户在使用中储存原始性的数据，并且快速的采集和使用，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。第三、数据处理数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，该工具能够运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。第四、统计分析统计分析则是该软件所具有的另一个核心功能，比如说假设性的检验等，可以帮助用户分析出现某一种数据现象的原因是什么，差异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大差异，以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。第五、相关性分析某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，大数据分析通过数据的增长减少变化等都可以分析出二者之间的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标。大数据分析方法有哪些？福昕知翼的小编已经在上文为各位朋友们列举了五种常见的大数据分析方法，不知道大家看完介绍之后，是不是也很熟悉呢？

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随着信息技术的发展，大数据处理技术得到了广泛的应用，那么，大数据处理的常用分析方法有什么呢？如果你对于这个问题也是一知半解的话，接下来福昕知翼的小编整理的内容，大家一定不要错过了。大数据是什么意思大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据处理的常用分析方法1.分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。6.统计描述统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。大数据处理的常用分析方法有什么呢？各位朋友们看完了福昕知翼的小编整理的内容之后，是不是都很清楚了呢？这些方法对于大数据处理非常重要，大家一定掌握住。

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