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苏州交通管控大数据分析研判系统开发

作者: 源中瑞 发布时间:2019-09-09 17:22:00

导读:结构化数据也属于大数据,且呈现出相同的特点和特征,如数据量大,增长越来越快,对数据处理要求高等,基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据,互联网业务可以洞察消费者的整体需求

综合你企业所在的行业整体数据信息,掌握行业发展概况。分析企业自身的数据信息,明确企业的优势和不足。把把行业整体数据和企业自身数据做出合理对比,这样就能给予企业商业决策提供参考数据,这其实就是在利用大数据。
BI(BusinessIntelligence)即商业智能,越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具,应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO,自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。

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数据分析的四种模式

首先我们回顾一下被普遍接受的数据分析的四个模式:
第一个方式:描述性分析(Descriptive  Analytics),即将已经发生事实用数据表述出来。
第二个方式:诊断性分析(Diagnostic  Analytics),即回答为什么会发生,通常使用数据钻取的手段就可实现。
第三个方式:预测性分析(Predictive  Analytics),即通过历史数据对未来的趋势进行预测。这个阶段会引入一些高级算法。
第四个方式:决策建议性分析(Prescriptive  Analytics),即通过分析可能影响行为结果的动态指标(或行为)并将指标和结果的关联关系进行量化,从而给出对结果产生最重要影响的指标,以及对应每个指标对结果产生不同影响程度的描述。有了以上这些分析,决策者可以将数据驱动决策真正落地。

如今大数据应用更多关注非结构化数据,更多谈论互联网,Twitter、Facebook、博客等非结构化数据,如此理解大数据应用,显然就有些走偏了。结构化数据也属于大数据,且呈现出相同的特点和特征,如数据量大,增长越来越快,对数据处理要求高等,基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据,互联网业务可以洞察消费者的整体需求,进而进行针对性的产品生产、改进和营销苏州交通管控大数据分析研判系统开发
传统BI过于注重决策支持,没有形成数据应用闭环,这是传统BI没有解决的缺陷,而大数据提供了这个契机。

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