2024年5月12日发(作者：)
大数据分析理论和技术（全文）
大数据分析理论和技术（全文）
胡经国
本文作者的话：
本全文由已在百度文库发表的本文3篇连载文档汇集而成。特此
说明。
一、大数据分析基本方法
从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。只有通过数
据分析，才能获取有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而
且又都显示了大数据不断增长的复杂性。所以在大数据领域，大数据
分析方法就显得尤为重要。可以说，大数据分析方法是确保数据分析
最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。那么，大数据分析方法
有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。
1、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining
Algorithms）。各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才
能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。也正是因为这些被全世界
统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据
内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面，也正是因为有这些数据挖
掘的算法才能更快速地处理大数据。如果一个算法要花上好几年才能
得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。
数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。集群、分
割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
2、预测性分析
大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive
Analytic ）。从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通
过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分
析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。因此，
具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性
分析十分重要。
3、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and
Master Data Management）。高质量的数据和有效的数据管理，无
论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和
有价值。
通过标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个预先定
义好的高质量的分析结果。
4、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。但
是，他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析
（Analytic Visualizations）。因为，可视化分析能够直观地呈现大数
据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单
明了。
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析最
基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己“说话”，让
观众“听到结果”。
5、语义引擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘。可从用户的搜索关键词、
标签关键词、或其它输入语义，分析、判断用户需求，从而实现更好
的用户体验和广告匹配。
非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战。我们需要一
系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎（Semantic Engines）
需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
以上是大数据分析的的五个基本方法或五个基本方面。当然，若
要更加深入地进行大数据分析的话，则还需要利用很多更加有特点、
更加深入、更加专业的大数据分析方法。
二、大数据分析的六个最好工具
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