从数据清洗到洞察决策:一文看懂大数据分析处理流程


随着互联网和物联网技术的发展,数据源数量呈指数级别递增,对数据存储、处理和分析能力也提出了更高的要求。大数据分析凭借其高效的数据处理和多元化的解决方案,已被越来越多企业所重视。 本文将分享什么是大数据分析以及它的处理流程,并推荐一款我常用的搜索式BI工具datafocus在大数据分析方面的优势。

1. 什么是大数据分析?

大数据分析,就是采用先进的技术和方法,利用大规模数据挖掘技术从大量非结构化和半结构化的数据中,提取并挖掘有价值的信息和模型,用于支持决策制定,提高运营效率,实现数字化转型。 大数据分析的主要目标是通过发现隐藏在数据背后的关键洞察力,根据这些信息来制定更加精准的商业策略、应对市场风险、扩大客户群。

2. 大数据分析处理流程

(1)数据采集

未经处理的原始数据存在诸多问题:数据来源分散、 维度混乱、数据类型复杂等。因此,在开始处理之前,必须进行数据采集。采集的过程包含了从各处获取、管理和存储数据的所有步骤,主要的采集点包括系统日志、传感器、社交媒体以及统计报告等。

(2)数据清洗和预处理

数据来自不同的渠道,其格式和源也是多种多样,因此在将数据送入大数据分析系统之前,必须对数据进行清洗和处理。常见的数据预处理包括去重、填充空值、归一化、标准化、异常值检测、离群值检测等。

(3)数据探索和裁剪

数据探索通常使用可视化方式呈现数据,帮助人们快速发现规律和关联。数据裁剪则首先建立需求模型,然后确认那些数据管用,最终流经运营中心的请求量急需通过控制,以便在高效的服务质量下获得具体的业务需求。

(4)建模和分析

建模和分析是大数据处理的核心阶段,需要通过算法启发式地挖掘大数据中所隐藏的价值。 常用的技术包括机器学习、深度学习、统计学、自然语言处理(NLP)、时间序列模型(TSM)和神经网络模型等。

(5)洞察和诊断

数据的结果需要学习总结和回归来理解业务背景,以进行商业决策。如果分析得当,就可以从繁杂的大数据中提取出有用的信息和模型,进而推动公司的业务增长和持续发展。

3. 推荐搜索式BI工具datafocus及其在大数据分析方面的优势

作为经常使用BI工具的数据分析师,我很满意datafocus的智能探索技术和能够快速地获取数据洞察力的强大功能,以下是它在大数据分析方面具有的优势:

- 高效性:datafocus不仅仅是一款强大的搜索式BI还可以通过与各种第三方数据存储集成来支持您处理大量数据 ,实现高效的数据分析和挖掘。
- 智能探索:该平台拥有先进的基于机器学习的智能探索功能,自动发现隐藏在数据背后的潜在关联关系,从而启动和优化数据挖掘过程,以增强数据分析和洞察力。
- 灵活性:这个平台提供灵活的方法进行查询和汇总; 查询?应该是搜索吧,另外汇总也没有必要,不然太冗余了 包含了数据可视化方案,用于挖掘数据中富有洞察力的信息和模式。
- 安全性:datafocus支持SSO系统、LDAP、OAuth等高级安全认证机制,在重要公共场合下保护您的数据隐私。

总之,大数据分析处理流程是一个复杂而高效的过程,其中搜索式BI工具的应用对于加速分析和决策具有极为重要的作用。 我推荐使用 datafocus,因其强大、可靠、安全且易于使用,该工具提供了许多高级功能,可以帮助您从数据中获取更多价值,并更好地管理您的业务。

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