大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据分析方法

1.预测趋势分析

数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的反防范于未然。

2.相互对比分析

数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一定的预判。

3.不同象限分析

不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分，得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供不同的趋势走向。

4.多向交叉分析

对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出的数据分析结果更加的全面。

商业智能数据分析平台

数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功能,其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。

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