大數(shù)據(jù)的分析處理方法解讀越來(lái)越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性，都呈現(xiàn)出大數(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(shuō)是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖耍髷?shù)據(jù)分析的方法和理論有哪些？大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)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(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。

通過(guò)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(zhuān)家和普通用戶對(duì)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(shuō)話，讓受眾聽(tīng)到結(jié)果。

作者|網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)源|行業(yè)智能官數(shù)據(jù)處理是對(duì)復(fù)雜海量數(shù)據(jù)價(jià)值的提煉，最有價(jià)值的地方是預(yù)測(cè)分析，可以通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、數(shù)據(jù)描述等數(shù)據(jù)挖掘形式，幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家更好地理解數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果得出預(yù)測(cè)決策。主要工作環(huán)節(jié)包括:大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘、大數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用(大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。).

大數(shù)據(jù)的處理方法很多，但一般實(shí)用的大數(shù)據(jù)處理流程可以歸納為四個(gè)步驟，即數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)處理流程之一:數(shù)據(jù)采集大數(shù)據(jù)的采集是指使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收客戶端的數(shù)據(jù)，用戶可以通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢(xún)和處理。大數(shù)據(jù)的采集需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)的支持，有時(shí)會(huì)使用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)同時(shí)采集大數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)處理的第二個(gè)流程:數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理采集端有很多數(shù)據(jù)庫(kù)。需要將這些分散的數(shù)據(jù)庫(kù)中的海量數(shù)據(jù)全部導(dǎo)入到一個(gè)集中的大數(shù)據(jù)庫(kù)中，并在導(dǎo)入過(guò)程中根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)做一些簡(jiǎn)單的清洗和篩選，這就是大數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和預(yù)處理。大數(shù)據(jù)處理第三流程:數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)對(duì)導(dǎo)入的海量數(shù)據(jù)根據(jù)自身特點(diǎn)進(jìn)行分析歸類(lèi)，滿足大部分常見(jiàn)的分析需求。

01什么是數(shù)據(jù)分析隨著數(shù)字化的快速發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)在面對(duì)日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)、差異化的市場(chǎng)和多變的環(huán)境時(shí)，往往會(huì)面臨各種各樣的困難，對(duì)數(shù)據(jù)的依賴(lài)程度越來(lái)越高。分析的本質(zhì)是讓業(yè)務(wù)更清晰，決策更高效。數(shù)據(jù)分析作為產(chǎn)生大數(shù)據(jù)價(jià)值的必要步驟，也是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理過(guò)程的核心，在企業(yè)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。說(shuō)白了，數(shù)據(jù)分析的目的就是把隱藏在大量看似雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息濃縮提取出來(lái)，加以總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，從而找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

大數(shù)據(jù)解讀:信息處理的六個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)可分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、行業(yè)應(yīng)用六個(gè)環(huán)節(jié)。在每個(gè)環(huán)節(jié)，不同的公司已經(jīng)開(kāi)始在這里占據(jù)位置。1.數(shù)據(jù)收集:Google和CISCO等傳統(tǒng)IT公司已經(jīng)開(kāi)始部署數(shù)據(jù)收集。在中國(guó)，淘寶、騰訊、百度等公司收集并存儲(chǔ)了大量的用戶習(xí)慣和消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)清洗:在收集了大量復(fù)雜無(wú)序的數(shù)據(jù)后，如何篩選出有用的數(shù)據(jù)，完成數(shù)據(jù)清洗工作并傳遞給下一個(gè)環(huán)節(jié)，這是隨著大數(shù)據(jù)行業(yè)分工的不斷細(xì)化，需求越來(lái)越大的一個(gè)環(huán)節(jié)。除了Intel等老牌IT公司，Teradata、Informatica等專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)處理公司表現(xiàn)出了更大的活力。在中國(guó)，華奧數(shù)據(jù)和其他類(lèi)似的制造商也開(kāi)始出現(xiàn)。德勤預(yù)測(cè)，在未來(lái)，大量公司將專(zhuān)注于數(shù)據(jù)清洗。

現(xiàn)在科技發(fā)達(dá)，很多復(fù)雜的事情用一個(gè)小小的工具就能做好。我們也應(yīng)該在科技的進(jìn)步中進(jìn)步，適應(yīng)社會(huì)的發(fā)展，跟上時(shí)代，學(xué)習(xí)先進(jìn)的工具，這些都會(huì)簡(jiǎn)化我們的生活。你還在等什么更方便的方法來(lái)對(duì)付他們呢？工作中經(jīng)常遇到統(tǒng)計(jì)。在過(guò)去，計(jì)算和整理數(shù)據(jù)需要很長(zhǎng)時(shí)間。即使這是浪費(fèi)時(shí)間，我也可能會(huì)錯(cuò)誤地整理數(shù)據(jù)。如果交錯(cuò)了數(shù)據(jù)，會(huì)給你的公司造成損失。這種錯(cuò)誤經(jīng)常發(fā)生，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且是一件吃力不討好的事情。

比如大數(shù)據(jù)怎么處理？大數(shù)據(jù)因?yàn)閿?shù)據(jù)太多太復(fù)雜，很難計(jì)算和組織。不用擔(dān)心他的麻煩，因?yàn)槲覀冇蠩xcel表格，這個(gè)表格包含了很多東西。大數(shù)據(jù)可以通過(guò)某種方法在幾分鐘內(nèi)得到你的結(jié)果，而且更可靠，更準(zhǔn)確，節(jié)省了寶貴的時(shí)間，讓公司不會(huì)擔(dān)心數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。學(xué)好Excel很重要，現(xiàn)在大學(xué)生將學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)應(yīng)用的基礎(chǔ)知識(shí)。在這本書(shū)里，你將學(xué)習(xí)如何做表格和如何做word。