大数据能分析什么

最近工作比较忙，也忙着优化数据，来不及发文章，很抱歉。

另一方面，这里的限制太多，严重打击积极性，呵呵~~

上期改变大底方法后，有效果，但没有发，今期补上，试试效果。

上期发到云空间的测试数据，数据是蛮好的，可惜最终排序不好，成绩一般。

已经想到提高前面几码直接命中的办法了，

希望能高20%，最终是否有效，还是要经过验证才能确定。

今期加入了5-6胆的验证技术，复杂了很多，要十个小时左右才计算完，

如果有效果，以后只挑选前面比较高分的1/3数据来计算，才能赶得及，

已经上传到云空间了，欢迎大家一起进行验证。

最后是上传数据的部分截图，是5胆拖5码的数据，这样比较节省，有效果也可以考虑5胆拖28码的方式。

前面部分，已经送个朋友做测试了。

祝大家好运气！

大数据分析之描述型分析：发生了什么——这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向大数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如每月的营收和损失账单。大数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户大数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

大数据分析之诊断型分析：为什么会发生——描述性大数据分析的下一步就是诊断型大数据分析。通过评估描述型大数据，诊断分析工具能够让大数据分析师深入地分析大数据，钻取到大数据的核心。良好设计的数据分析能够整合：按照时间序列进行大数据读入、特征过滤和钻取大数据等功能，以便更好的分析大数据。

大数据分析之预测型分析：可能发生什么——预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变大数据来实现预测。大数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

大数据分析之指令型分析：需要做什么——大数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。例如交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。

大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下

可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户

数据可视化是数据分析工具最基本的要求

可视化可以直观的展示数据

让数据自己说话，让观众听到结果

数据挖掘算法

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的

集群、分割、孤立点分析还有其他的算法

让我们深入数据内部，挖掘价值

这些算法不仅要处理大数据的量

也要处理大数据的速度

预测性分析能力

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据

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

语义引擎

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息

数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践

通过标准化的流程和工具对数据进行处理

可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果

数据存储，数据仓库

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台

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