大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，所以我們對大數(shù)據(jù)這個詞已經(jīng)不再陌生，甚至于大數(shù)據(jù)已經(jīng)作為一門前沿科學(xué)，成為廣大高校開展招生的熱門專業(yè)，其前景良好并且內(nèi)容廣泛。其實，如果想要深入理解大數(shù)據(jù)沒有想象的那么難，須對大數(shù)據(jù)進行分析和處理。那么問題來了，應(yīng)該如何進行大數(shù)據(jù)的分析和處理呢？可以通過以下五個方面：

1.可視化分析

數(shù)據(jù)講究簡單明了。在有關(guān)大數(shù)據(jù)分析的使用者中，有對其知根知底的數(shù)據(jù)專家，但不乏一些對大數(shù)據(jù)僅是一知半解的普通用戶。所以可視化分析便顯得格外關(guān)鍵，透過可視化分析的結(jié)果，可以更加具體的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特點，同時也更加容易被人所接受。可以說這是大數(shù)據(jù)分析最為重要的一環(huán)。

2. 數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法。各類數(shù)據(jù)挖掘算法必須基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加純粹的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)原本的特點。只有用數(shù)據(jù)挖掘算法深入到數(shù)據(jù)的內(nèi)部，才能挖掘出數(shù)據(jù)更深層的價值。大數(shù)據(jù)的存在是為了減少各種結(jié)論得出的時間，如果不能用算法提高大數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)的效率，那么大數(shù)據(jù)的存在價值便也就沒有那么高了。

3. 對所具有的數(shù)據(jù)進行整合預(yù)測

大數(shù)據(jù)的存在意義之一便是通過數(shù)據(jù)庫對所收集的信息進行整合，然后通過足夠多的樣本對其進行預(yù)測分析。可以通過科學(xué)的建模可以削減很多企業(yè)的開支，例如對某一年度景區(qū)每一天的游客數(shù)進行分析，繼而得到一個模型，這樣景區(qū)可以在游客多的時期，加大人手戒備以防出現(xiàn)安全問題。在游客少的淡季減少人手，進而縮減開支增加收益。

4. 數(shù)據(jù)提煉

數(shù)據(jù)繁多無疑給大數(shù)據(jù)的處理帶來了麻煩，而高效的解決辦法便是從大數(shù)據(jù)的龐大數(shù)據(jù)庫中提煉出我們所需要的信息。我們需要一套工具系統(tǒng)的分析，提煉數(shù)據(jù)。

5. 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。

光點科技表示：隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴大和數(shù)據(jù)來源的多樣化，我們需要更為科學(xué)復(fù)雜的分析方法。而掌握好以上五個方法，便能對大數(shù)據(jù)進行最基本的分析和處理。要知道，大數(shù)據(jù)并非夸夸其談，必須合理的應(yīng)用，才能讓其更好地服務(wù)大眾！

審核編輯黃宇