大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)？過程分析有一定的步驟；業(yè)務(wù)相關(guān)性分析需要解決具體的問題當(dāng)企業(yè)需要成長時(shí)，需要在不同的階段做出各種重大決策。這些決策有的關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展，有的則影響到企業(yè)的生存。當(dāng)企業(yè)不再有數(shù)據(jù)分析支持

大數(shù)據(jù)分析特點(diǎn)？

過程分析有一定的步驟；業(yè)務(wù)相關(guān)性分析需要解決具體的問題

當(dāng)企業(yè)需要成長時(shí)，需要在不同的階段做出各種重大決策。這些決策有的關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展，有的則影響到企業(yè)的生存。當(dāng)企業(yè)不再有數(shù)據(jù)分析支持時(shí)，往往憑經(jīng)驗(yàn)判斷。畢竟，個(gè)人經(jīng)驗(yàn)是有限的。同時(shí)，企業(yè)也擁有大量的模糊數(shù)據(jù)，蘊(yùn)含著巨大的商業(yè)價(jià)值。充分利用這些數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，快速有效的數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)準(zhǔn)確決策的重要組成部分。

數(shù)據(jù)視圖（https://cloud.neusoft.com/pages/product/pDataViz）定位敏捷Bi，為業(yè)務(wù)人員提供自助數(shù)據(jù)探索和可視化分析服務(wù)。該平臺(tái)提供了數(shù)據(jù)源的可視化訪問、數(shù)據(jù)集的可視化定義、自助可視化分析工具和交互式故事板等功能。它旨在通過自助式的數(shù)據(jù)挖掘和可視化分析，幫助企業(yè)用戶快速、準(zhǔn)確地了解隱藏在數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價(jià)值，從而使企業(yè)決策更加“循證”。

數(shù)據(jù)可視化分析的作用與好處有哪些？

大數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的概念范疇。大數(shù)據(jù)是指?jìng)鹘y(tǒng)軟件工具在一定時(shí)間內(nèi)無法捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集。它是一種海量、高增長率、多樣化的信息資產(chǎn)，需要新的處理模式具有更強(qiáng)的決策能力、洞察力和流程優(yōu)化能力。麥肯錫全球研究所（McKinsey Global Research Institute）給出的定義是：大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，在獲取、存儲(chǔ)、管理和分析方面遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具的能力。它具有數(shù)據(jù)規(guī)模大、數(shù)據(jù)流動(dòng)快、數(shù)據(jù)類型多樣、價(jià)值密度低等特點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。在維克多·邁爾·勛伯格（Victor Myer Schoenberg）和肯尼斯·庫克耶（Kenneth kuckye）筆下的大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)是指用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，而不是使用隨機(jī)分析（抽樣調(diào)查）的捷徑。大數(shù)據(jù)的特征（由IBM提出）：體積（大容量）、速度（高速）、多樣性（多樣性）、價(jià)值（低值密度）、準(zhǔn)確性（真實(shí)性）。

具體來說，體積：數(shù)據(jù)的大小決定了所考慮數(shù)據(jù)的價(jià)值和潛在信息。多樣性：數(shù)據(jù)類型的多樣性。速度：獲得數(shù)據(jù)的速度?？勺冃裕鹤璧K有效處理和管理數(shù)據(jù)的過程。準(zhǔn)確性：數(shù)據(jù)的質(zhì)量。復(fù)雜性：數(shù)據(jù)量大，來源多。價(jià)值：合理利用大數(shù)據(jù)，低成本創(chuàng)造高價(jià)值。

從技術(shù)角度來看，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算之間的關(guān)系就像硬幣的正反兩面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)不能由一臺(tái)計(jì)算機(jī)處理，因此必須采用分布式體系結(jié)構(gòu)。其特點(diǎn)是對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依靠云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)越來越受到關(guān)注。據(jù)分析團(tuán)隊(duì)介紹，大數(shù)據(jù)通常用來描述一個(gè)公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，下載到關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析需要花費(fèi)太多的時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析通常與云計(jì)算相關(guān)，因?yàn)閷?shí)時(shí)大數(shù)據(jù)集分析需要MapReduce這樣的框架將工作分配給數(shù)十臺(tái)、數(shù)百臺(tái)甚至數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)來有效處理大量數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)包括海量并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展存儲(chǔ)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)有哪些特點(diǎn)？

今天，數(shù)據(jù)已經(jīng)是一種生產(chǎn)手段?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可以帶來科學(xué)決策、精準(zhǔn)營銷、行為預(yù)測(cè)等。舉幾個(gè)例子吧！美國物流巨頭UPS開發(fā)了一個(gè)道路優(yōu)化和導(dǎo)航系統(tǒng)。在每個(gè)司機(jī)開車前，系統(tǒng)能在3秒鐘內(nèi)給出最佳路線，每年可節(jié)省UPS 5000萬美元。它也是一個(gè)基于大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。建議司機(jī)可以連續(xù)右轉(zhuǎn)，這樣可以節(jié)省更多的汽油。

流媒體點(diǎn)播平臺(tái)Netflix已經(jīng)掌握了在線觀眾的觀看習(xí)慣。根據(jù)用戶習(xí)慣，選擇導(dǎo)演和英雄，購買英國紙牌屋版權(quán)，拍攝美劇。收視率飆升。如今，Netflix已經(jīng)成為美國最大的電視劇生產(chǎn)商。

亞馬遜的guess you like，京東的推薦產(chǎn)品都是利用用戶購買大數(shù)據(jù)習(xí)慣的結(jié)果。

今天，大數(shù)據(jù)對(duì)我們有著深遠(yuǎn)的影響，尤其是智能手機(jī)的發(fā)展。我們隨時(shí)隨地向互聯(lián)網(wǎng)提供數(shù)據(jù)。信用卡公司可以根據(jù)用戶取消信用卡的習(xí)慣進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控。比如，早上起床的時(shí)候，百度地圖會(huì)告訴你到公司需要多長時(shí)間，但事實(shí)上，你不會(huì)在地圖上標(biāo)明公司在哪里。當(dāng)你翻閱一本書時(shí)，再張開你的手，你會(huì)發(fā)現(xiàn)到處都是圖書廣告。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們沒有秘密

！我經(jīng)常開玩笑說，大數(shù)據(jù)讓我們暴露一切。不要做壞事。大家都知道，如果我們做壞事，就不要帶手機(jī)！手機(jī)讓我們透明

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)你覺得給人們帶來了哪些好處？對(duì)我們有什么影響嗎？

隨著信息時(shí)代的發(fā)展，大數(shù)據(jù)逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)的常態(tài)。大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)等相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，為海量數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)提供了強(qiáng)有力的支撐。通過數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，為企業(yè)的發(fā)展和決策提供支持。從大數(shù)據(jù)的發(fā)展和行業(yè)趨勢(shì)來看，大數(shù)據(jù)分析的發(fā)展前景非常好。

目前大數(shù)據(jù)分析還處于初級(jí)階段，很多大數(shù)據(jù)分析只是數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和傳輸，特別是在傳統(tǒng)行業(yè)，更多的是做企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)的分析和一些行業(yè)數(shù)據(jù)的采集和分析。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)是大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域，如推薦系統(tǒng)、客戶行為分析等。同時(shí)，在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和信息安全方面，大數(shù)據(jù)還存在一些不足。在大數(shù)據(jù)分析過程中，參與者的能力也相對(duì)較高，制約了大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

隨著大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析必將在深度挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值、幫助企業(yè)提升業(yè)務(wù)水平方面發(fā)揮更大的作用。技術(shù)的不斷升級(jí)和與行業(yè)的深度融合，也將降低大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用門檻，拓展應(yīng)用領(lǐng)域。

無論是傳統(tǒng)行業(yè)還是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，大數(shù)據(jù)分析都是企業(yè)必備的階段。通過數(shù)據(jù)分析，讓數(shù)據(jù)活起來不再只是一種IT資產(chǎn)，而是發(fā)揮其潛在價(jià)值，為企業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展提供支持。大數(shù)據(jù)分析的前提是要有海量的數(shù)據(jù)。只有當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時(shí)，數(shù)據(jù)分析才會(huì)更有意義。如果企業(yè)的數(shù)據(jù)規(guī)模不夠大，大數(shù)據(jù)分析就沒有意義。與其盲目跟風(fēng)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，不如先對(duì)企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘當(dāng)前數(shù)據(jù)的價(jià)值，通過數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)分析，逐步推動(dòng)企業(yè)信息化發(fā)展，從而真正發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價(jià)值，為企業(yè)創(chuàng)建智能企業(yè)打下良好的基礎(chǔ)。