黄浦区系统数据分析措施

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。在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；黄浦区系统数据分析措施

模糊数学分析第四种方法是模糊数学分析。这种数据分析方法能够对实际问题进行模糊的分析, 与其他的分析方法相比, 能够取得更为客观的效果。 [4]用模糊(Fuzzy sets)数学理论来进行智能数据分析。现实世界中客观事物之间通常具有某种不确定性。越复杂的系统其精确性越低,也就意味着模糊性越强。在数据分析过程中, 利用模糊集方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊预测、模糊模式识别和模糊聚类分析, 这样能够取得更好更客观的效果。模糊分析方法不足主要表现在: 用户驱动, 用户参与过多; 处理变量单一,不能处理定性变量和复杂数据, 如非线性数据和多媒体数据; 发现的事实或规则是以查询为主要目的,对预测和决策影响不大,而且过分依赖主观的经验。奉贤区评价数据分析报价表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；

自然计算分析方法自然计算是指受自然界中生物体的启发,模拟或仿真实现发生在自然界中、易作为计算过程解释的动态过程。针对不同生层面的模拟与仿真,有群体智能算法、免疫算法、D N A 算法等。群体智能(Swarm Intelligence,SI)是一种模仿自然界动物昆虫觅食筑巢行为的新兴演化计算技术, 研究的是由若干简单个体组成的分散系统的集体行为, 每个个体与其他个体以及环境都有相互作用。目前主要的SI算法有粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization,PSO),蚁群算法(AntColony Optimization,ACO),文化算法(Culture Algorithm),人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Optimization,AFSO)以及觅食算法(Foraging Algorithm),其中PSO和ACO受到了人们广泛的关注。

大数据由于其独特的特性决定了对其进行智能分析的技术必须有新的发展的进步, 才能胜任在如此庞大的数据中进行智能分析。有学者指出大数据的智能分析技术有望成为人工智能的解决之道, 目前有很多企业和科研人员提出了很多新的智能分析技术方案。如惠普推出基于HAVEn大数据分析平台、Teradata天睿公司推出的Teradata Aster大数据探索平台(TeradataAster Discovery Platform)以及IBM公司和Intel公司都推出了他们各自的大数据分析方案。这些方案都涉及Hadoop这个大数据分析平台。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

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 。定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是定序数据，如学历、商品的质量等级等。黄浦区系统数据分析措施

探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。黄浦区系统数据分析措施

过程改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性： [6]①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题； [6]②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析； [6]③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通； [6]④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围； [6]⑤数据分析所需资源是否得到保障。黄浦区系统数据分析措施

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