大数据分析有哪些方向？大数据分析发展怎么样

数据分析由来已久，但是大数据时代的到来，为数据分析带来了新的挑战，大数据时代的分析，面临的是体量更大、形式更加多样的数据源，实现分析的手段也远非传统数据分析手段能够解决的。那么大数据分析有哪些方向，大数据分析发展怎么样，下面我们来详细了解一下。

大数据分析相比传统数据分析的难点，在于数据源的复杂性，一方面是不断产生的新数据，数据增速非常快，一方面这些数据来个各个源头，是非结构化的数据，包括图片、文字、音频、视频等，想要快速高效地完成数据处理和价值挖掘，必须要大数据平台、工具、技术的支持。


大数据分析有哪些方向，目前来说分为可视化分析、数据挖掘算法、语义引擎、数据质量和数据管理等。

大数据可视化分析：

大数据分析的结果呈现，最终需要落地到实际业务运营去实现，所以这个结果需要更加清晰直观地展现出来，让数据自己说话，让观众听到结果。不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。

大数据挖掘算法：

数据可视化针对的人，而数据挖掘则针对的是机器，想真正从海量数据当中去挖掘到更有价值的信息，需要更加深度的数据挖掘，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，挖掘更深处的价值。

语义引擎：

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

数据质量和数据管理：

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

关于大数据分析有哪些方向，大数据分析发展怎么样，以上就是详细的介绍了。在大数据行业发展大趋势下，对于大数据分析的需求也在不断提升，想要实现更高质量的数据价值挖掘和运用，对于大数据分析人才的要求也更高。成都加米谷大数据，数据分析与挖掘课程，专业大数据分析人才技能提升，详细课程信息可咨询客服！