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大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity） [1]。大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。普陀区在线数据分析电话

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。数据仓库有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。数据集市有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。大数据分析的六个基本方面1. Analytic Visualizations（可视化分析）不管是对数据分析还是普通用户，数据可视化是数据分析工具基本的要求。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。 [2]2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。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。青浦区附近数据分析标准在计算机系统中，数据以二进制信息单元0、1的形式表示。

异步处理的大数据分析中遵守了捕获、存储加分析的流程，过程中数据由传感器、网页服务器、销售终端、移动设备等获取，之后再存储到相应设备上，之后再进行分析。由于这些类型的分析都是通过传统的关系型数据库管理系统(RDBMS)进行的，数据形式都需要转换或者转型成为RDBMS能够使用的结构类型，例如行或者列的形式，并且需要和其它的数据相连续。处理的过程被称之为提取、转移、加载或者称为ETL。首先将数据从源系统中提取处理，再将数据标准化处理且将数据发往相应的数据仓储等待进一步分析。在传统数据库环境中，这种ETL步骤相对直接，因为分析的对象往往是为人们熟知的金融报告、销售或者市场报表、企业资源规划等等。然而在大数据环境下，ETL可能会变得相对复杂，因此转型过程对于不同类型的数据源之间处理方式是不同的。

统计分析（statistical analysis）是商业智能（BI）的一方面，涉及收集、审查业务数据和趋势报告。统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 [1]数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为定性数据和定量数据。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。黄浦区新款数据分析标准

越复杂的系统其精确性越低,也就意味着模糊性越强。普陀区在线数据分析电话

智能数据分析的目的是直接或间接地提高工作效率，在实际使用中充当智能化助手的角色，使工作人员在恰当的时间拥有恰当的信息， 帮助他们在有限的时间内作出正确的决定。信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化分析方法抽取其中的精华，才能转变为信息"金矿"，为人类造福。 [1]历史智能数据分析方法研究已经有数十年的历史，研究人员将人工神经网络、贝叶斯网络、决策树、遗传算法，基于范例的推理法、归纳逻辑编程法等智能数据分析方法应用到具体工作中。先后取得了很大的突决了许多疑难问题。普陀区在线数据分析电话

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