如今，大數(shù)據(jù)分析已成為一種趨勢，并且已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，因?yàn)橹挥型ㄟ^分析，我們才能獲得許多智能，深入和有價(jià)值的信息。因此越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等，都呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的日益復(fù)雜性，因此大數(shù)據(jù)分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要。可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。那么大數(shù)據(jù)是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的？

　　大數(shù)據(jù)是如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的？

　　數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程的核心，大數(shù)據(jù)的價(jià)值產(chǎn)生于分析過程。

　　從異構(gòu)數(shù)據(jù)源抽取和集成的數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析的原始數(shù)據(jù)。根據(jù)不同應(yīng)用的需求可以從這些數(shù)據(jù)中選擇全部或部分進(jìn)行分析。

　　小數(shù)據(jù)時(shí)代的分析技術(shù)，如統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等，并不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析的需求，必須做出調(diào)整。大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析技術(shù)面臨著一些新的挑戰(zhàn),主要有以下幾點(diǎn)。

　　1.數(shù)據(jù)量大并不一定意味著數(shù)據(jù)價(jià)值的增加，相反這往往意味著數(shù)據(jù)噪音的增多。

　　因此，在數(shù)據(jù)分析之前必須進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗等預(yù)處理工作，但是預(yù)處理如此大量的數(shù)據(jù)，對(duì)于計(jì)算資源和處理算法來講都是非常嚴(yán)峻的考驗(yàn)。

　　2.大數(shù)據(jù)時(shí)代的算法需要進(jìn)行調(diào)整。

　　首先，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用常常具有實(shí)時(shí)性的特點(diǎn)，算法的準(zhǔn)確率不再是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的最主要指標(biāo)。

　　在很多場景中，算法需要在處理的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率之間取得一個(gè)平衡。其次，分布式并發(fā)計(jì)算系統(tǒng)是進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的有力工具，這就要求很多算法必須做出調(diào)整以適應(yīng)分布式并發(fā)的計(jì)算框架，算法需要變得具有可擴(kuò)展性。

　　許多傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法都是線性執(zhí)行的，面對(duì)海量的數(shù)據(jù)很難在合理的時(shí)間內(nèi)獲取所需的結(jié)果。因此需要重新把這些算法實(shí)現(xiàn)成可以并發(fā)執(zhí)行的算法，以便完成對(duì)大數(shù)據(jù)的處理。

　　最后，在選擇算法處理大數(shù)據(jù)時(shí)必須謹(jǐn)慎，當(dāng)數(shù)據(jù)量增長到一定規(guī)模以后，可以從小量數(shù)據(jù)中挖掘出有效信息的算法并一定適用于大數(shù)據(jù)。

　　3.數(shù)據(jù)結(jié)果的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

　　對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較困難，但是對(duì)大數(shù)據(jù)分析結(jié)果好壞的衡量卻是大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析面臨的更大挑戰(zhàn)。

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)量大，類型混雜，產(chǎn)生速度快，進(jìn)行分析的時(shí)候往往對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)掌握得不太清楚，從而會(huì)導(dǎo)致在設(shè)計(jì)衡量的方法和指標(biāo)的時(shí)候遇到許多困難。

　　數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心步驟，通過數(shù)據(jù)抽取和集成環(huán)節(jié)，我們已經(jīng)從異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中獲得了用于大數(shù)據(jù)處理的原始數(shù)據(jù)，用戶可以根據(jù)自己的需求對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，比如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等，數(shù)據(jù)分析可以用于決策支持、商業(yè)智能、推薦系統(tǒng)、預(yù)測系統(tǒng)等。通過數(shù)據(jù)分析我們能夠掌握數(shù)據(jù)中的信息。

　　大數(shù)據(jù)除了將更好地解決社會(huì)，商業(yè)，科學(xué)各類問題。大部分的數(shù)據(jù)都與人類有關(guān)，要通過大數(shù)據(jù)解決人的問題。比如，建立個(gè)人的數(shù)據(jù)中心，將每個(gè)人的日常生活習(xí)慣，身體狀態(tài)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，知識(shí)能力，愛好性情，情緒波動(dòng)記錄，這些數(shù)據(jù)可以被充分地利用，醫(yī)療機(jī)構(gòu)將實(shí)時(shí)的監(jiān)測用戶的身體健康狀況，教育機(jī)構(gòu)針對(duì)用戶制定培訓(xùn)計(jì)劃，服務(wù)行業(yè)提供符合用戶習(xí)的服務(wù)，社交網(wǎng)絡(luò)為志同道合的人群相識(shí)相知，政府能在用戶心理健康出現(xiàn)問題時(shí)有防范自殺，刑事案件，金融機(jī)構(gòu)能為用戶的資金提供更有效的使用建議和規(guī)劃，道路交通可以提供合適的出行線路。

　　大數(shù)據(jù)將逐漸成為很多行業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)其價(jià)值的最佳途徑，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也將會(huì)全面展開。未來，大數(shù)據(jù)將成為國家戰(zhàn)略的重要部分。

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