大数据分析:挖掘商业价值的五个关键方面

1、答案在于大数据分析。它涵盖了五个关键方面。可视化分析无论数据分析专家还是普通用户，可视化都是数据分析的基础要求。通过直观的展示数据，让数据自己说话，让观众直接听到结果。数据挖掘算法可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。通过集群、分割、孤立点分析等算法，深入数据内部，挖掘价值。

2、数据质量和数据管理数据质量和数据管理是大数据分析的两大支柱，它们是保证分析结果真实、有价值的关键。高质量的数据和有效的数据管理，能够为企业和个人提供可靠的决策支持。

3、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。

4、大数据思维核心是理解数据的价值，通过数据处理创造商业价值 《哈佛商业周刊》指出：数据科学家是21世纪最性感的职业。在获取海量数据后，就要考虑如何去利用数据。数据科学家就是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。

5、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种 统计方法，才能深入数据内部，挖掘出公道的价值，另外一个方面也是y因为有这些数据挖掘的算法才能更快的处理大数据。

大数据分析的五大核心要素,你了解几个?

1、预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

2、如人才大数据、金融科技大数据、知识产权大数据等，切实提高单一要素的生产效率，在此过程中数据要素将变得更为丰富、全面。土地要素相对独立，劳动力、资本、技术均呈现一定程度的交叉关联性。

3、五大核心：数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。

4、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。

大数据分析是什么

从文字上解释大数据分析是检查包含各种数据类型的大型数据集（即大数据）的过程，以发现隐藏模式，未知相关性，市场趋势，客户偏好和其他有用信息。大数据分析公司和企业通常可以获得更多项商业利益，包括更有效的营销活动，发现新的收入机会，改善的客户服务，更高效的运营以及竞争优势等等。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。可以概括为5个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）、真实性（Veracity）。

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。