大數(shù)據(jù)分析
data quality&master data management數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的很佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以-一個(gè)預(yù)先定義好的高的分析結(jié)果。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)-的話，徐州企業(yè)培訓(xùn)，我們把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，企業(yè)培訓(xùn)計(jì)劃，而不僅僅是挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)基本方面
1. predictive -ytic capabilities預(yù)測性分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員-的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測性分析可以讓分析員根據(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。
2. semantic engines語義引擎我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
大數(shù)據(jù)分析的幾個(gè)基本方面
1、可視化分析不管是對數(shù)據(jù)分析專門人士還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具基本的要求�？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，企業(yè)培訓(xùn)平臺，讓數(shù)據(jù)自己說話，企業(yè)培訓(xùn)公司，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)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
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