需要怎样的大数据分析工具.pptx

需要的大数据分析工具 01 数据清洗功能 02 数据分析功能 03 数据可视化功能 04 可定制化服务 05 总结 Contents 目 录 LoremipsumdolorsitametconsecteturadipisicingelitseddoeiusmodtemporincididuntutlaboreetdoloremagnaaliquaUtenimadminimveniamquisnostrudexercitationullamcolaborisnisiutaliquipexeacommodoconsequatDuisauteiruredolorinreprehenderitinvoluptatevelitessecillumdoloreeufugiatnul 大数据带来了大价值 这一点已是毋庸置疑的 至于如何去获得大数据中的价值 主要依靠新锐的大数据分析工具 那么 大数据分析工具要具备哪些功能才能满足大数据环境下的数据分析需求 哪些功能决定了大数据分析工具的性能高低 在大数据应用技术中 前端的数据清洗功能远比我们想象的更重要 没有好的清洗自然也不可能有后续的数据建模和数据挖掘 数据清洗功能不仅受技术发展的限制 也和数据类型的以及数据量息息相关 在大数据分析工具必须拥有兼容性强 查询速率快的数据清洗模块 面对海量的待处理数据和非结构化数据的增加 数据清洗功能的工作量和工作强度也必然会增加 而在大数据分析过程中 数据清洗功能要贯穿始末 数据清洗功能 数据分析能力是大数据分析工具的建设重心 是转化大数据价值重要的一步 数据分析功能受到多个方面的影响 除了软件设计技术和内建架构 搭载的数据分析模型也相当重要 直接决定了大数据分析工具所能处理的数据分析任务 在大数据魔镜中 除了有聚类分析模型 数据预测模型 关联分析模型三大主流数据分析模型外 还有相关性分析 决策树等数据分析模型 甚至可以根据需求自己设定分析路径的代码模式 从而能满足不同用户的多种目的数据分析要求 数据分析功能 数据可视化是当下最热门的大数据应用技术 数据可视化就是将数据或者数据分析结果以图表的形式展示在各种平台上 这要求大数据分析平台有着强大的数据图表渲染功能 并且要内置丰富的可视化效果 以满足用户的不同展示需求 除了末端展示的需要 数据可视化也是数据分析时不可或缺的一部分 即返回数据时的二次分析 数据可视化要求能对数据图表进行即时的操作 分析 深层次的挖掘数据价值 能做到 上卷下钻 和 数据联想 数据可视化功能 随着大数据应用范围的拓展 未来的大数据分析工具必须要适应任务多样化的需求 简而言之 就是不同的用户使用同一大数据分析工具能完成不同的数据分析目标 以性能上的全面满足用户功能上需求的多样化 针对不同客户 不同行业的独特的需求 大数据分析工具在提供数据分析核心技术的同时 又要具个性化 即在原有方案基础上加入自己的代码和解决方案 增强用户的接口和扩展特性 可为用户提供基于商业智能平台的定制 满足不同的数据分析要求 可定制化服务 总结 未来随着大数据应用的进一步拓展 大数据分析工具的功能也将越来越细化 只有顺应社会发展潮流 贴近市场和人们的实际需求大数据产品才会受到青睐 因此 未来的大数据分析工具会变得愈来愈智能化 人性化 从而能最大程度发挥大数据应用的价值 大数据魔镜