時間:2020-07-01來源:lk瀏覽數:231次
數據分析的概念對于大家來說早已司空見慣,數據分析技能目前也已成為求職者和工作場所人員的一個亮點。對于面對自身累積的龐大財務數據,業務數據和運營數據,流量數據及其他數據資產的公司,公司如何利用大數據并進行大數據分析?我們從以下幾個方面來了解一下。
我們知道,數據分析是指通過某種統計分析方法對一定規模的數據進行分析,提取有用的數據并研究這些數據得出結論。與數據分析相比,大數據分析的最基本方面是處理數據量的差異。此數據級別超出了我們使用常規軟件來處理,分析和管理數據的數據收集范圍。因此,我們需要一種新型的處理方法來完成大數據分析。然后,公司還應該清楚其自身積累的數據量的情況?使用常規工具進行處理還是需要使用一些大數據分析工具進行處理。
企業知道需要做的大數據分析任務后,還需要一定的大數據分析人才配置,以達到最終目的。公司需要部署什么樣的大數據分析人才?通常有數據開發工程師,數據架構師,數據分析師,數據挖掘工程師和數據可視化工程師。
我們之前提到過,用于大數據分析的數據量已經超過了常規工具的處理能力。然后,公司需要使用一些專業的工具和軟件進行大數據分析,以進行大數據分析。讓我們看一下可以使用哪些專業工具。
1、數據存儲和管理:
MySQL數據庫:部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據,優點是它是免費的,并且性能,穩定性和體系結構也都比較好。
SQLServer:SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能,可為中小型企業提供數據管理,存儲,數據報告和數據分析。
DB2和Oracle數據庫是大型數據庫,適用于擁有大量數據資源的企業。
2、數據清理類:
EsDataClean是一種在線數據清理工具,不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼,通過圖形化界面進行簡單配置即可,使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目了然。
3、數據分析挖掘:
豌豆DM更適合初學者。它易于操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程,從訓練數據集選擇,分析索引字段設置,挖掘算法,參數配置,模型訓練,模型評估,比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作,可以輕松簡便地完成。
4.數據可視化類:
億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然,它不僅是可視化工具,而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。
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