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大数据分析可视化工具怎么选

原创 可视化 作者:大数据小知识 时间:2021-12-01 14:10:51 0 删除 编辑

  大数据是指不能在一定时间内使用传统软件工具进行捕获、管理和处理的数据收集。它需要一种新的处理模式来具有更强的决策能力。从这些方面入手,可以帮助我们更全面的识别产品,从而快速准确的选择合适的大数据分析可视化工具。海量的洞察发现和过程优化能力。高增长率和多样化的信息资产。大数据技术包括数据收集、数据访问、基础设施、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测和结果呈现。

  接下来需要了解大数据技术的八个方面。

  1.数据采集:在大数据的生命周期中,数据采集是第一个环节。大数据采集主要有四个来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统和科学实验系统。

  2.数据访问:大数据访问采用不同的技术路线,大致可分为三类。分别是规模结构化数据、半结构化和非结构化数据、结构化和非结构化混合大数据。

  3.基础设施:云存储、分布式文件存储等。

  4.数据处理:对于收集到的不同数据集,可能会有不同的结构和模式,如文件和关系表,表现为数据的异构性。对于多个异构数据集,需要进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洁和转换后,生成新的数据集,为后续查询、分析和处理提供统一的数据视图。

  5.统计分析:假设测试、显著性测试、差异分析、相关分析、T测试、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多回归分析、逐步回归、回归预测和残差分析等。

  6.数据挖掘:数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示隐含、具有潜在价值的未知信息的非凡过程。从数据中获取有用的信息和知识,协助事务运作,改进商品,协助企业做出决策,具有重要意义。

  7.模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

  8.结果显示:云计算、标签云、关系图等。

  大数据分析可视化工具怎么选.中琛魔方大数据平台表示选择合适的数据可视化工具是非常重要的,不仅因为它们非常昂贵,还因为它们对企业战略有着巨大的影响。一份清晰、准确的可视化报告可以帮助你做出更好的决策,做出更好的计划,并更好地跟踪KPI。因此,根据业务中最重要的属性,选择符合你需求的可视化分析工具。


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