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青浦区系统数据分析标准

来源: 发布时间:2024年07月05日

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。这种方法主要是用于事物数据库中,通常带有大量的数据,当今使用这种方法来削减搜索空间。青浦区系统数据分析标准

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智能数据分析,它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。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。智能数据分析方法主要为两种类型,一是数据抽象(Data Abstraction ;二是数据挖掘(Date Mining)。数据已成为信息时代的重要资源,数据被采集后在企业之间或企业内部的信息系统享,数据量的增加导致高效的基于计算机的分析方法的出现,如智能数据分析,它是指运用统计学、模式识别、机器学习、数据抽象等数据分析工具从数据中发现知识的分析方法。闵行区系统数据分析现价在统计学领域,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;

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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。

离线数据分析离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理,一般通常构建在云计算平台之上,如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器,存储了数PB乃至数十PB的数据,每天运行着成千上万的离线数据分析作业,每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据,运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。 [1]在线数据分析在线数据分析也称为联机分析处理,用来处理用户的在线请求,它对响应时间的要求比较高(通常不超过若干秒)。与离线数据分析相比,在线数据分析能够实时处理用户的请求,允许用户随时更改分析的约束和限制条件。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。

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典型的神经网络模型主要分三大类,即前馈式神经网络模型, 反馈式神经网络模型,自组织映射方法模型。人工神经网络具有非线性、非局限性、非常定性、非凸性等特点, 它的优点有三个方面: ,具有自学习功能。第二, 具有联想存储功能。第三,具有高速寻找优化解的能力。 [5]混沌分型理论第六种方法是混沌和分形理论。这两种理论主要是用来对自然社会中存在的现象进行解释, 一般用来进行智能认知研究, 还能应用于自动控制等众多领域中。 混沌(Chaos)和分形(Fractal)理论是非线性科学中的两个重要概念, 研究非线性系统内部的确定性与随机性之间的关系。混沌描述的是非线性动力系统具有的一种不稳定且轨迹局限于有限区域但重复的运动, 分形解释的是那些表面看上去杂乱无章、变幻莫测而实质上潜在有某种内在规律性的对象,因此,二者可以用来解释自然界以及社会科学中存在的许多普遍现象。其理论方法可以作为智能认知研究、图形图像处理、自动控制以及经济管理等诸多领域应用的基础。该方法由美国统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。闵行区比较好的数据分析图片

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。青浦区系统数据分析标准

与离线数据分析相比,在线数据分析能够处理的数据量要小得多,但随着技术的发展,当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。传统的在线数据分析系统构建在以关系数据库为的数据仓库之上,而在线大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQL系统上。如果没有大数据的在线分析和处理,则无法存储和索引数量庞大的互联网网页,就不会有当今的高效搜索引擎,也不会有构建在大数据处理基础上的微博、博客、社交网络等的蓬勃发展。 [4]青浦区系统数据分析标准

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