大数据分析定义

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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