1?？梢暬治隹梢暬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。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的各種統(tǒng)計方法，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價值。3.預(yù)測分析能力預(yù)測分析允許分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。

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值的決定性因素?；诖?，大數(shù)據(jù)分析的方法和理論有哪些？大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面PredictiveAnalyticCapabilities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。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶對數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求?？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。

1、(可視化分析)數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求，無論是對于數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶?？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。2.數(shù)據(jù)挖掘算法可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機器看的。聚類、分割、離群點分析等算法讓我們可以深入挖掘數(shù)據(jù)，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)量，還要處理大數(shù)據(jù)速度。

4.SemanticEngines(語義引擎)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)，需要一系列工具來解析、提取和分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計成能夠智能地從“文檔”中提取信息。5.(數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理最佳實踐。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。

1?！按髷?shù)據(jù)”時代數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用與方法數(shù)據(jù)挖掘就是在沒有明確假設(shè)的情況下，挖掘信息，發(fā)現(xiàn)知識。所以它得到的信息應(yīng)該有三個特點:未知、有效、實用。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開始就是面向應(yīng)用的。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于企業(yè)營銷中。包括:數(shù)據(jù)庫營銷、客戶群劃分、背景分析、交叉銷售等市場分析行為，以及客戶流失分析、客戶信用評分、欺詐發(fā)現(xiàn)等。

數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多種，從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。大部分都可以用在審計工作中。1.數(shù)據(jù)泛化。數(shù)據(jù)庫中通常存儲著大量的詳細數(shù)據(jù)，大量與任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)集可以通過數(shù)據(jù)泛化從較低的概念層次抽象到較高的概念層次。數(shù)據(jù)概化可以應(yīng)用于審計數(shù)據(jù)分析中的描述性挖掘，審計人員可以從不同粒度、不同角度對數(shù)據(jù)集進行描述，從而了解某一類數(shù)據(jù)的大致情況。

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)挖掘是從海量的、不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有價值的、潛在有用的信息和知識的過程，也是一個決策支持過程。主要基于人工智能、機器學(xué)習(xí)、模式學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等。通過對自動化程度較高的大數(shù)據(jù)進行分析，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的模式，使企業(yè)、商家和用戶能夠調(diào)整市場政策，降低風(fēng)險，理性面對市場，做出正確的決策。

大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Web數(shù)據(jù)挖掘等。這些方法從不同的角度挖掘數(shù)據(jù)。(1)分類。分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共同特征，并按照分類方式將其劃分到不同的類中。其目的是通過分類模型將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)項映射到給定的類別中。

【簡介】大數(shù)據(jù)分析可以從海量數(shù)據(jù)中提取最有用的信息，在企業(yè)營銷中發(fā)揮關(guān)鍵作用?？梢哉f，誰能更好地利用大數(shù)據(jù)分析，誰就能在競爭中處于更有利的地位。那么，大數(shù)據(jù)分析有哪些技巧呢？1.數(shù)據(jù)采集對于任何數(shù)據(jù)分析來說，數(shù)據(jù)采集都是第一技能，所以大數(shù)據(jù)分析軟件的第一技能就是數(shù)據(jù)采集。這個東西可以快速、廣泛地收集分布在互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，以及一些移動客戶端中的數(shù)據(jù)。有了它，它可以靈活地將其他平臺的數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到這個東西中，對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和整合，然后在這個東西的數(shù)據(jù)庫中或者數(shù)據(jù)集市旁邊形成。

數(shù)據(jù)分析常用的方法有列表法和作圖法；列表法是將數(shù)據(jù)按照一定的規(guī)則用列表表示，是記錄和處理數(shù)據(jù)最常用的方法；作圖法可以清楚地表達各種物理量之間的變化關(guān)系。具體方法如下:1，描述統(tǒng)計學(xué):描述統(tǒng)計學(xué)是對數(shù)據(jù)進行整理和分析，通過圖表或數(shù)學(xué)方法估計和描述數(shù)據(jù)分布、數(shù)字特征和隨機變量之間關(guān)系的方法。描述性統(tǒng)計可分為三部分:集中趨勢分析、分散趨勢分析和相關(guān)分析。