大數據分析是什么？特點是？

1.大數據分析

大數據，是數據技術發展到一定階段的產物，通常也將其稱為海量數據或者巨量資料，其含義并不僅僅代表數據容量大，而是由大數據的“5V”特征體現，即：大容量(Volume)、多樣性(variety)、速度(Velocity)、價值(Value)、真實性(Veracity)。

2.大數據分析特點

(1)海量的數據量

不是數據量大的數據被稱為大數據，傳統信息系統生成的“小數據”也是大數據分析的重要組成部分，這點必須清楚。當前，從大數據的數據源的角度來看，它主要集中在互聯網，物聯網和傳統信息系統三個渠道。當前物聯網數據的比例相對較大。

(2)數據處理速度快

通常傳統信息系統的數據增量是可以預測的，或者增長率是可控的，但是在大數據時代，數據增長率已經大大超過了傳統數據，處理能力已經超過自身的極限。數據增長是一個相對的概念。與消費互聯網相比，工業互聯網帶來的數據增長可能更加客觀，因此工業互聯網時代將進一步打開大數據的價值空間。

(3)數據的可靠性

它指在數據的生命周期內， 所有數據都是完全的、一致的和準確的程度。保證數據的完整性意味著以準確的、真實的、完全地代表著實際發生的方 式收集、記錄、報告和保存數據和信息。大數據時代帶來的一個重要副作用是，很難區分真假數據，這也是當前大數據技術必須重點解決的問題之一。從當前大型Internet平臺采用的方法來看，它通常是技術和管理的結合。

3.大數據分析方法

大數據分析方法涉及許多方面和技術，普遍應用的分析方法大體包括如下五個基本方面：

(1)可視化分析

鑒于流程工業大數據所展現的新特點，普通用戶很難通過直觀地對比分析數據曲線將復雜的數據背后所代表的特征信息進行顯示。因此，將數據進行可視化的重要意義在于方便用戶能夠通過可對比性的信息挖掘出數據背后存在的復雜聯系。目前，很多方法已成功應用于大數據的可視化分析，這些方法根據數據類型的不同可被劃分為文本、網絡、時空和多維等數據形式。

(2)數據挖掘算法

數據挖掘過程所承擔的任務是借助某種手段將隱藏在大數據中的真實信息呈現出來，被視為大數據分析技術的核心，一般由數據預處理、模式評價和知識表示三部分構成，其內容包括分類、診斷、預測、關聯規則的挖掘、聚類分析六個方面，其意義在于通過數據挖掘算法摒棄原始數據中的無用信息，促使大數據分析過程以更快速、合理的辦法解決問題。

(3)預測性分析能力

預測性分析是大數據分析技術所要達到的最終目標，需要統籌統計學中所蘊含的各種技術共同實現。該方法旨在從大數據中挖掘出與預測目標相關但類型不同的數據，建立科學的數學預測模型對未來或其他不確定事情的發展方向進行預測，從而幫助企業有效規避風險。

(4)語義引擎

大數據技術在互聯網領域的廣泛應用使得我們時刻感受到大數據為生活所帶來的便利。在互聯網平臺可以根據用戶在網頁所留下的搜索關鍵詞、瀏覽記錄以及標簽信息預測客戶的潛在消費方向，通過語義引擎分析用戶的需求，推送相對應的產品，實現精準化營銷。

(5)數據質量和數據管理

影響數據質量的因素主要源于信息、技術、流程和管理四個方面，高質量的數據源是大數據分析結果真實性的基礎，高效的數據分級管理是大數據價值性的體現。

以上梳理了大數據分析的定義及特點等，希望對你有所幫助，如果你想了解更多相關內容，敬請關注三個皮匠報告的行業知識欄目。

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