大數(shù)據(jù)分析引擎是什么？“Da-2”處理的關(guān)鍵技術(shù)一般有:Da 數(shù)據(jù)采集、Da 數(shù)據(jù)預處理、Da 數(shù)據(jù)存儲與管理、Da 數(shù)據(jù)分析與挖掘。-2/可視化、大型數(shù)據(jù)應(yīng)用、大型數(shù)據(jù)安全等，).收集、清理、挖掘、分析Da 數(shù)據(jù)bigdata，主要包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)。

Da 數(shù)據(jù)分析方法的解釋和相關(guān)工具的介紹。要知道，Da 數(shù)據(jù)已經(jīng)不是數(shù)據(jù)了。最重要的現(xiàn)實是分析Da 數(shù)據(jù)。只有通過分析才能獲得大量情報。越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)，包括數(shù)量、速度、多樣性等方面的性質(zhì)，都呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)，復雜度的不斷增加。因此，大數(shù)據(jù)的分析方法是

分析的五個基本方面數(shù)據(jù)PredictiveAnalyticCapabilities數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好的理解數(shù)據(jù)預測分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析的結(jié)果和數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理(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)管理是管理中的一些最佳實踐。

1?？梢暬治鍪菙?shù)據(jù)分析專家還是普通用戶的最根本要求，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析事物?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(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、切割、離群點分析等算法讓我們深入到數(shù)據(jù)中，發(fā)掘其中的價值。這些算法不僅要處理數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)量，還要處理數(shù)據(jù)的大速度。

4.語義-1/我們知道非結(jié)構(gòu)化的多樣性數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的東西來分析、提取和分析-。語義 引擎需求旨在智能地從“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)管理是管理中的一些最佳做法。處理數(shù)據(jù)通過標準化的流程和事物可以保證一個預先定義的高質(zhì)量的分析結(jié)果。6.數(shù)據(jù) Storage、數(shù)據(jù)Warehouse數(shù)據(jù)Warehouse是為多維分析和多角度展示而建立的連接類型數(shù)據(jù)以特定形式存儲數(shù)據(jù) Library。

big 數(shù)據(jù)分析的五個基本方面1。解析(可視化分析)無論是對于數(shù)據(jù)分析師還是普通用戶來說，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法(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深入數(shù)據(jù)挖掘價值。