什么是大數(shù)據(jù)?如何使用大數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)生的事件?它會(huì)顛覆軟件市場(chǎng)嗎?人們需要了解預(yù)測(cè)分析和大數(shù)據(jù)的完整指南。

企業(yè)是否希望加強(qiáng)和擴(kuò)展自己的業(yè)務(wù)?還是開(kāi)發(fā)產(chǎn)品?如果制定了一個(gè)從哪里開(kāi)始的計(jì)劃那很好。如果沒(méi)有，應(yīng)該做一些分析。大數(shù)據(jù)分析有助于企業(yè)獲取潛在用戶數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并獲得有價(jià)值的輸出。而且，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)企業(yè)過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的業(yè)務(wù)事件做出預(yù)測(cè)。

大數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今市場(chǎng)上的地位如何?

大數(shù)據(jù)是指原始和大量的信息集，這些信息在研究和分析中變得非常有價(jià)值。采用的新技術(shù)越多，這些技術(shù)積累的數(shù)據(jù)量就越大。因此，通過(guò)分析來(lái)利用這些大量信息是非常重要的。而且這種類(lèi)型的分析需要特定的工具和自動(dòng)化，因?yàn)槿祟?lèi)無(wú)法通過(guò)人工處理大數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@是不可能完成的任務(wù)。而使大數(shù)據(jù)分析的過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化稱之為大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)龐大復(fù)雜的過(guò)程，它從不同的角度分析大量數(shù)據(jù)，以確保存在模式和相關(guān)性、市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶偏好，并在分析人員的幫助下做出正確的業(yè)務(wù)決策。因此，大數(shù)據(jù)分析是任何行業(yè)組織的首要任務(wù)之一。

大數(shù)據(jù)分析的好處是什么?

根據(jù)研究機(jī)構(gòu)Allied Market Research公司發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，到2027年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到4209.8億美元，從2020年到2027年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為10.9%。這也不足為奇，因?yàn)槠髽I(yè)可以從使用大數(shù)據(jù)分析軟件和工具以及制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策以改善業(yè)務(wù)成果。最常見(jiàn)的改進(jìn)可能包括有效營(yíng)銷(xiāo)、新收入、客戶個(gè)性化，以及提高運(yùn)營(yíng)效率，從而使企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中名列前茅。

在大數(shù)據(jù)分析的潛在好處中，香港服務(wù)器，可以發(fā)現(xiàn)：

對(duì)以不同來(lái)源、格式和類(lèi)型存在的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析。

能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰(zhàn)略，改進(jìn)戰(zhàn)略決策，例如供應(yīng)鏈和運(yùn)營(yíng)。

在有效優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的幫助下，可以節(jié)省成本。

更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會(huì)對(duì)營(yíng)銷(xiāo)洞察產(chǎn)生積極影響，并為產(chǎn)品的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)提供廣泛的信息。

更有效地實(shí)施從大量數(shù)據(jù)樣本中提取的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

Analytics Insight公司在其發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告指出了2021年值得關(guān)注的十種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其中包括：

Apache Hadoop：這是一個(gè)軟件庫(kù)，它使用簡(jiǎn)單的編程模型在計(jì)算機(jī)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。

MongoDB：這是一個(gè)基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，主要目的是幫助現(xiàn)代應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)人員開(kāi)發(fā)和使用云計(jì)算技術(shù)。

R：為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形創(chuàng)建的免費(fèi)軟件環(huán)境。

Tableau：這是一個(gè)可視化分析平臺(tái)，有助于查看和理解可以解決潛在問(wèn)題的數(shù)據(jù)。

Cassandra：這個(gè)一種開(kāi)源NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠以極快的速度和更高的性能管理大量數(shù)據(jù)。

Qlik：這是一種端到端的多云數(shù)據(jù)集成分析解決方案，可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的洞察力，從而彌合所有信息差距。

Splunk：這是一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，具有額外的安全性、可觀察性、IT運(yùn)營(yíng)以及包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一切。

ElasticSearch：這是一個(gè)分布式分析引擎，具有RESTful搜索功能，可以解決日益增長(zhǎng)的用例。

Knime：這是一個(gè)創(chuàng)建和生產(chǎn)數(shù)據(jù)科學(xué)的軟件，具有簡(jiǎn)單直觀的環(huán)境，使大數(shù)據(jù)利益相關(guān)者能夠?qū)Ｗ⒂谄浜诵妮斎搿?/p>

RapidMiner：這是一個(gè)端到端的透明數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，為構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了集成和優(yōu)化，可以使用可視化工作流設(shè)計(jì)器或自動(dòng)建模設(shè)計(jì)這些模型，并部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將它們轉(zhuǎn)化為有益的操作。

大數(shù)據(jù)分析如何工作?

大數(shù)據(jù)分析主要利用了4個(gè)關(guān)鍵流程。這些工作包括數(shù)據(jù)的收集、處理、清理和分析。以下了解這些關(guān)鍵流程。

(1)收集數(shù)據(jù)

移動(dòng)記錄、客戶反饋表、從客戶那里收到的郵件、調(diào)查報(bào)告、社交媒體平臺(tái)和移動(dòng)應(yīng)用程序是數(shù)據(jù)分析師可以收集特定信息的來(lái)源。不同的企業(yè)試圖利用數(shù)據(jù)收集和提取所有有價(jià)值的信息來(lái)獲得洞察力和進(jìn)步。而非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常非常混亂，如果不使用特定工具，則無(wú)法讀取這些信息。

(2)處理數(shù)據(jù)

在收集數(shù)據(jù)之后，下一步要使用它將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，將允許分析師組織、配置和分組大數(shù)據(jù)，以便為每個(gè)請(qǐng)求繪制清晰的圖表，這對(duì)于最終結(jié)果也將更加準(zhǔn)確。

(3)清理數(shù)據(jù)

為確保處理過(guò)的數(shù)據(jù)分析師的工作是完整和可行的，它必須清除重復(fù)數(shù)據(jù)、不真實(shí)輸入、系統(tǒng)錯(cuò)誤和其他類(lèi)型的偏差。因此，這一步可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以便在之后獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。

(4)分析數(shù)據(jù)

這是最后一個(gè)步驟，可以分析收集、處理和清理的原始數(shù)據(jù)，并有可能提取急需的結(jié)果。在這里可以使用：

數(shù)據(jù)挖掘(幫助提取有用且可行的數(shù)據(jù)模式)。

人工智能(使用類(lèi)人思維探索和提取深度數(shù)據(jù)分析)。

文本挖掘(在人工智能的幫助下，可以從非結(jié)構(gòu)化文本信息池中獲得有意義的信息洞察)。

機(jī)器學(xué)習(xí)(使用人工智能讓計(jì)算機(jī)根據(jù)過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí))。

預(yù)測(cè)分析(基于過(guò)去和歷史數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的重大預(yù)測(cè)和未來(lái)洞察)

深度學(xué)習(xí)(分析和提取大量非托管數(shù)據(jù))

盡管大數(shù)據(jù)分析有許多分析數(shù)據(jù)的可能性和方法，但人們需要關(guān)注預(yù)測(cè)分析及其在2021年的表現(xiàn)。

預(yù)測(cè)分析在當(dāng)今處于什么地位?