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类型智能数据分析方法主要为两种类型，一是数据抽象(Data Abstraction ),主要涉及数据的智能化解释,以及如何将这种解释以可视化或符号化的形式表示出来;二是数据挖掘(Date Mining),主要涉及从数据中分析和抽取知识,目的是为了支持业务管理或预测趋势。当前世界依然迎来了大数据时代,随着多媒体等多种技术的应用, 社会中的相关领域时刻都涌现大量的数据,增加了大数据背景下的智能数据分析技术了技术处理以及分析的难度。通常情况下大数据具有复杂性,而且还具有数量大、分布式的特点, 这样就必须要采取新的技术方法对数据进行处理, 因此智能分析技术在数据的处理数据中具有非常重要的意义。定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；金山区新款数据分析图片

1、列表法将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。 [3]2、作图法作图法可以醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。嘉定区系统数据分析报价表大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。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。 [2]假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不是挑战。 [2]6.数据存储，数据仓库数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，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。 [2]4. Semantic Engines（语义引擎）我们知道由于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。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 [2]5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）越复杂的系统其精确性越低,也就意味着模糊性越强。

定类尺度，在四种计量尺度（定类尺度、定序尺度、定距尺度、定比尺度）中试计量层次粗略的一种。它只能对事物进行平行的分类和分组，其数据表现为“类别”，但各类之间无法进行比较。例如，人口的民族有汉族、回族、哈尼族等，可以按所属民族对人口进行分组，但每组之间的关系是平等的或并列的，没有等级之分。但从另一层面上说，就因为定类尺度各组间的关系是平等或并列的关系，所以各组或给类之间是可以改变顺序的，哪一类放在前面都一样的，如可以把回族这一组作为数列的组，也可以把哈尼族这一组作为数列的组。国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。金山区新款数据分析图片

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。金山区新款数据分析图片

第三种方法是粗糙集。够更好的支持大数据这种数据分析方法能够对数据进行主观评价, 只要通过观测数据, 就可以冗余的信息。 [4]粗糙集智能数据分析是粗糙集理论中的主要应用技术之一, 是一种基于规则的数据分析的方法。其思想主要来自统计学和机器学习, 但并不是这两种工具随意的应用,它以粗糙集理论为基础,以数据表所表示的信息系统为载体, 通过分析给定数据集的性质、粗糙分类、决策规则的确定性以及覆盖度因子等过程,从中获取隐含的、潜在有用的知识。用粗糙集理论进行数据分析主要有以下优势: 它无需提供对知识或数据的主观评价, 根据观测数据就能达到删除冗余信息;非常适合并行计算、提供结果的直接解释。金山区新款数据分析图片

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