Analysemethode von Big Data

Die Analyse von Big Data ist bekannt. Es geht nicht mehr nur um Big Data. Und das Wichtigste ist, Big Data zu analysieren. Nur durch Analyse können wir viele fundierte und intelligente Informationen gewinnen. Immer mehr Designs müssen Big Data anwenden. Und diese Attribute von Big Data können die wachsende Komplexität von Big Data aufzeigen. Daher ist die Analysemethode von Big Data im Bereich Big Data sehr wichtig. Es ist wichtig zu bestimmen, ob die endgültigen Informationen wertvoll sind oder nicht.

Basierend auf diesem Verständnis, was sind die allgegenwärtigen Methoden und Theorien dazu?

Zuerst visuelle Analyse. Die Benutzer der Big-Data-Analyse sind Experten und normale Benutzer. Ihre Grundvoraussetzung für die Analyse von Big Data ist die visuelle Analyse. Und die visuelle Analyse kann die Eigenschaften von Big Data intuitiv darstellen. Gleichzeitig kann es von den Lesern leicht akzeptiert werden, einfach und klar.

Zweitens, Data-Mining-Algorithmus. Der Kern der Analysetheorie von Big Data ist der Data-Mining-Algorithmus. Eine Vielzahl von Data-Mining-Algorithmen basierend auf verschiedenen Datentypen und -formaten. Es kann die Eigenschaften der Daten selbst wissenschaftlicher darstellen. Genau wegen dieser statistischen Methoden. Statistische Methoden werden von Statistikern auf der ganzen Welt anerkannt. Und sie können tief in die Daten einsteigen und den erkannten Wert ausgraben. Andererseits können Data-Mining-Algorithmen schneller mit Big Data umgehen. Es kann mehrere Jahre dauern, bis ein Algorithmus zu einem Ergebnis kommt. Dann steht der Wert von Big Data außer Frage.

Drittens, prädiktive Analyse. Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche bei der Analyse von Big Data ist die prädiktive Analyse. Und graben Sie die Merkmale aus Big Data heraus und etablieren Sie das Modell wissenschaftlich. Neue Daten können dann durch das Modell eingebracht werden, um zukünftige Daten vorherzusagen.

Viertens, semantische Engine. Die Diversifizierung unstrukturierter Daten stellt die Datenanalyse vor neue Herausforderungen. Und wir brauchen eine Reihe von Werkzeugsystemen, um Daten zu analysieren und zu extrahieren. Die semantische Engine muss mit ausreichend künstlicher Intelligenz entworfen werden, um aktiv zu extrahieren.

Fünftens, Datenqualität und Datenmanagement. Die Analyse von Big Data ist untrennbar mit Datenmanagement und Datenqualität verbunden. Hochwertige Daten und ein effektives Datenmanagement können die Authentizität sicherstellen. Sowie der Wert der akademischen Forschung und der Geschäftsanwendungen.

Die Analyse von Big Data basiert auf den oben genannten fünf Aspekten. Natürlich gibt es eine tiefergehende Analyse von Big Data. Und es gibt noch viele weitere charakteristische, professionelle und rigorose Big-Data-Analysemethoden.