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做好数据分析所需要的技术有哪些

2021-08-16 11:05:19

数据分析不是简单地建模和评估,而是需要大量的技术手段部署与实施的过程。为了实现数据分析结果的可靠性,对数据分析的每一个环节的每一项技术都需要企业脚踏实地地攻克。并且由于数据收集本身具有一定的滞后性和不确定性,完善好数据分析的技术有利于及时纠错,提供更好的解决方案。



一、对大数据进行采集的技术称为数据采集。

对于一个项目的查询与处理首先离不开的就是数据采集。采集相关的数据是作为之后处理问题的信息基础。数据采集可能涉及的数据成千上万,所以需要强大的前端作为数据的采集端,并且将数据源送到加载端也是非常有技术考验的。


二、将数据进行有效管理的技术。

正所谓收集数据难,保存数据更难,查询数据难上加难。数据管理所需要的链指数可能高出数据分析的其他技术,那么企业就需要在数据分析的这一难点上打造好高性能的、可扩展的关系数据库。


三、数据分析的基础构架。

这个是技术部门所该考虑的事情,不过其作用能使整个企业都受益其中。


四、将数据提取并进行分析。

数据提取可不是简单地把数据采集环节的结果拿来用,而是需要运用自然语言处理技术与数据信息抽取技术。把人类难以理解的、非结构化的信息进行统一的结构化的处理。对数据进行分析需要根据数据自身特点选择相应的方法例如类聚分析、偏相关分析等。


五、数据可视化相关技术。

数据可视化是数据分析最受欢迎的展现形式也是进行数据分析的必要应用手段。将海量多变的数据转换成用户可以直接浏览的,并且可以人为读取的形式,数据可视化越来越成为体现企业数字化进程的手段。当然此技术的实现也是一项难点,却值得企业深入研究。