越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性，都顯示了大數(shù)據(jù)日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性。所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。基于此，Da 數(shù)據(jù)分析，有哪些方法論理論？「Da 數(shù)據(jù)分析」預(yù)測(cè)分析能力(Predictive analytical capabilities)數(shù)據(jù)挖掘的五個(gè)基本方面數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

通過標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。AnalyticVisualizations數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析 tool最基本的需求，無論是對(duì)于專家還是普通用戶?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。

十種最常見的數(shù)據(jù)挖掘方法:1?；跉v史的MBR分析(MemoryBasedReasoning；MBR)基于歷史的MBR分析方法的主要概念是利用已知案例來預(yù)測(cè)未來案例的某種屬性，通常尋找最相似的案例進(jìn)行比較。2.MarketBasketAnalysis購(gòu)物籃分析的主要目的是找出哪些東西應(yīng)該放在一起。

例如，零售店可以利用這種分析來改變貨架上商品的排列或設(shè)計(jì)吸引顧客的商務(wù)包裝。3.決策樹在解決分類和預(yù)測(cè)方面有很強(qiáng)的能力。它們以規(guī)則的形式表現(xiàn)出來，而這些規(guī)則又以一系列問題的形式表現(xiàn)出來，通過不斷的提問最終可以得出所需要的結(jié)果。典型的決策樹在頂部有一個(gè)樹根，在底部有許多樹葉。它將記錄分解成不同的子集，每個(gè)子集中的字段可能包含一個(gè)簡(jiǎn)單的規(guī)則。

large 數(shù)據(jù)分析是一個(gè)廣義的術(shù)語，指的是數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集龐大而復(fù)雜，需要專門設(shè)計(jì)的硬件和軟件工具來處理。這個(gè)數(shù)據(jù)集的大小通常是萬億或EB。這些數(shù)據(jù)集是從各種來源收集的:傳感器、氣候信息、公共信息，如雜志、報(bào)紙和文章。Da 數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他示例包括購(gòu)買交易記錄、網(wǎng)絡(luò)日志、醫(yī)療記錄、軍事監(jiān)控、視頻和圖像文件以及大型電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)分析，他們對(duì)企業(yè)的影響力有很高的興趣。

1.Hadoop是一個(gè)開源框架，它允許整個(gè)集群使用簡(jiǎn)單的編程模型計(jì)算機(jī)在分布式環(huán)境中存儲(chǔ)和處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單個(gè)服務(wù)器擴(kuò)展到數(shù)千臺(tái)機(jī)器，每臺(tái)機(jī)器都可以提供本地計(jì)算和存儲(chǔ)。Hadoop是一個(gè)可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴(kuò)展的方式處理的。Hadoop是可靠的。即使計(jì)算元件和存儲(chǔ)發(fā)生故障，它也會(huì)維護(hù)工作數(shù)據(jù)的多個(gè)副本，以確?？梢詾楣收瞎?jié)點(diǎn)重新分配處理。

如何選擇大數(shù)據(jù)分析Project技術(shù)大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為商業(yè)智能(BI)、分析和數(shù)據(jù)管理等市場(chǎng)領(lǐng)域討論最多的話題之一，當(dāng)然也是最熱門的流行語之一。越來越多的企業(yè)開始關(guān)注BI和分析提供商，希望解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的業(yè)務(wù)問題。不幸的是，獲得大數(shù)據(jù)的可見性說起來容易做起來難。而且隨著供應(yīng)商不斷突破大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的各種問題，投放市場(chǎng)的產(chǎn)品種類越來越多，企業(yè)選擇一款最符合自己需求的產(chǎn)品相當(dāng)困難。

最近，IT電子雜志eWeek的一篇報(bào)道對(duì)大數(shù)據(jù)的定義是這樣的(其中部分內(nèi)容參考了Gartner對(duì)這個(gè)術(shù)語的定義):大數(shù)據(jù)是指通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)教幚砥骱痛鎯?chǔ)設(shè)備的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量、類型和速度，以及將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對(duì)企業(yè)的商業(yè)建議的過程。這樣，大數(shù)據(jù)就等于數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析，這就忽略了大數(shù)據(jù)所面臨的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)的一個(gè)重要方面。

1。分析可視化數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析 tool的最基本要求，無論是對(duì)于專家還是普通用戶。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。2.dataminingalgorithms可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類、分割、離群點(diǎn)分析等算法讓我們可以深入挖掘數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。

3.預(yù)測(cè)分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.semanticengines(語義引擎)由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，這就需要一系列的工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。