大数据分析流程-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据分析流程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据分析流程的解答，让我们一起看看吧。

1. 供应链大数据流程是什么？
2. 大数据分析的具体内容有哪些？

供应链大数据流程是什么？

数据生产-----> 数据***集----->数据存储----->数据分析------>数据预处理------>数据计算------>结果数据存储----->结果数据展示

大数据处理的基本流程步骤

在合适工具的***下，对广泛异构的数据源进行抽取和集成，将结果按照一定的标准进行统一存储，然后利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析，从中提取有益的知识，并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。

数据抽取与集成

对所需数据源的数据进行抽取和集成，从中提取出数据的实体和关系，经过关联和聚合之后***用统一定义的结构来存储这些数据。在数据集成和提取时，需要对数据进行清洗，保证数据质量及可信性。

数据抽取与集成方式大致分为

数据分析

概念

数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。

数据分析技术面临的新挑战

1）数据量大并不一定以为着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多。

2）大数据时代的算法需要进行调整。算法需要在实时性和准确率之间取得一个平衡。实现成为可以并发执行的算法。

3）数据结果的衡量标准。

数据解释

对分析的结果解释。

1）引入可视化技术。将分析结果以可视化的方式向用户展示、可以使用户更易理解和接受。常见的可视化技术：标签云、历史流、空间信息流

2）让用户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程。人机交互技术。数据溯源技术追溯整个数据分析的过程，帮助用户理解结果。

大数据分析的具体内容有哪些？

大数据分析的六个基本方面 

1. Analytic Visualizations（可视化分析） 

  不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。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. 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。

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。

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。

 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

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。 

***如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

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。

到此，以上就是小编对于大数据分析流程的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据分析流程的2点解答对大家有用。