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数据分析有哪些含义?

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标签: 数据分析 数据分析含义
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第一、分析可视化

可视化可以直观地显示数据,让数据来说话,让观众听到的结果——不管是对数据分析专家还是一个普通用户,数据进行可视化是数据通过分析研究工具最基本的要求。

第二、Data Mining Algorithms

聚类、分割,还有其他的异常值分析算法,让我们深入内部数据挖掘的价值——可视化是给人看的,数据挖掘是给机器看的。这些学习算法研究不仅要处理大数据的量,也要注意处理大数据的速度。

第三、预测分析功能

数据挖掘可以让分析员更好地理解这些数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化技术分析和数据挖掘的结果做出一些企业预测性的判断。

第四、语义引擎

我们知道,由于非结构化数据的多样性带来了新的挑战,对数据进行分析,需要一系列的工具来分析,提取,分析数据。语义引擎需要被进行设计成能够从“文档”中智能技术提取数据信息。

第五、数据质量和主数据管理

数据质量和数据信息管理是一些企业管理工作方面的最佳实践——通过标准化的流程和工具处理数据,确保了定义明确和高质量的分析。

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    Rapid Miner,原名YALE又一个学习环境,是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境,用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问,这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写,通过基于模板的框架提供高级分析。

    它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成,这些操作符在XML文件中是详细的,并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具,让我们可以轻松地分析数据。

    2. IBM SPSS Modeler

    IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目,其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

    3.Oracle Data Mining

    Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分,Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力,进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

    Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

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