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　　大数据分析主要从哪些方面分析

　　一，可视化分析，大数据分析的受众人群主要有二，一是专业人群，二是普通用户，为了确保非专业人士也能看懂较终结果需要在较终得到一份像看图说话一般简单明了的数据分析结果。

　　二，挖掘算法，大数据分析的本质核心就是算法，不少行家也将它成为真理，就是要深入到数据的核心部位去挖掘跟真实数据吻合的、公认的价值。之所以以前人们无法实现超过10tb数据的分析，一是因为以前没有软件工具的支持，二是因为以前没有算法可以被套入。

　　三，预测性分析，大数据分析的较常见应用领域就是预测性分析，先挖掘到具体的模型，然后得到可视化的结果，再利用这些数据预测未来1-5年甚至更长时间内、某一个时间节点可能的具体数值，这就是预测性分析。

　　四，语义引擎，它需要依托于足够的人工智能才能展开，毕竟需要有智能化才能主动提取相应数据。

　　五，质量与管理，大数据分析的目的是得到真实有用的结论，如果也做数据剔除、清洗、分层建模了，但是质量不高，那这样的分析将毫无意义。

　　大数据分析可视化工具怎么选

　　一，rawgraphs，它乃是一个开源工具，主要用于哪里?用于处理excel中的数据，具体的用法并不算难，只要将数据直接上传到rawgraphs中再按照自我想法设计对应的表格，如此就可以直接从excel表格中将图表导出来来，该工具的主要特色是它的安全性比较高。

　　二，Chartblocks，它是在线工具，操作比较简单，在工具上有明确的操作指引，只要按照上面所说一步步导入就可，而且因为它是在线类工具，所以分析出来的可视化结果如果想要传播出去还能直接通过facebook等平台直接进行分享，很是方便。

　　三，Tableau，它在范围内享有盛誉，之所以许多经验丰富大数据分析师会高度认可，主要是因为它强大又安全又灵活，而且还能支持多人协作，利用tableau的帮忙还能直接用设备来查看已经被生成的图标，也可以将职责写表格放到软件中。

　　四，Power bi，它是由微软开发的工具，因为跟office等系列软件来自于同一个公司，所以能跟同一公司“产”的软件实现兼容、集成，用户在使用power bi的时候自由的导入各种不同的数据，如文件夹、ppt等等，操作起来“手感”不错。