【.comExpressTranslation】大数据分析可以帮助获取潜在用户数据，对其进行处理、清理并获得有价值的输出。而且，预测分析可以根据您过去、现在和未来的业务事件做出预测。想知道大数据和预测分析的工作原理吗？阅读这篇文章，你会得到答案。大数据分析在当今市场中的地位如何？大数据代表在研究和分析中变得有价值的原始和大量信息集。我们拥有的新技术越多，这些技术积累的数据量就越大。因此，通过分析利用这些大量信息非常重要。此外，这种类型的分析需要特定的工具和自动化，因为人类无法手动处理大数据，因为这是不可能的。自动化大数据分析的过程称为大数据分析。大数据分析是一个庞大的过程，从不同角度分析大数据，以确保存在模式和相关性、市场趋势和客户偏好，并在组织的帮助下做出正确的业务决策。因此，数据分析是任何行业所有组织的首要任务之一。大数据分析有什么好处？AlliedMarketResearch报告称，到2027年，全球大数据和商业分析市场预计将达到4209.8亿美元，从2020年到2027年的复合年增长率为10.9%。这并不奇怪，因为组织可以从使用大数据分析软件中受益和工具，并制定数据驱动的决策以改善业务成果。最常见的改进可能包括有效营销、新收入、客户个性化和提高运营效率，从而使企业领先于竞争对手。您可以发现大数据分析的潜在优势：快速分析以不同来源、格式和类型存在的大量数据。能够快速做出更好的决策以更有效地制定战略，改进供应链和运营等战??略决策领域。得益于高效优化的业务流程，可以节省成本。更深入地了解客户的需求、行为和情绪，这会对营销洞察力产生积极影响，并为进一步的产品开发提供广泛的信息。从大数据样本中提取更有效的风险管理策略。AnalyticsInsight报告了2021年值得关注的10大数据分析技术，包括：ApacheHadoop](https://hadoop.apache.org/)：一个使用简单编程模型以分布式方式处理数据集的软件库。MongoDB：一个基于文档的分布式数据库，其主要目的是帮助现代应用程序开发人员开发和使用云。R：为统计计算和图形创建的免费软件环境。Tableau：一个可视化分析平台，有助于查看和理解可以解决潜在问题的数据。Cassandra：一个开源的NoSQL数据库，能够以极快的速度和尽可能高的性能管理大量数据。Qlik：一种端到端的多云数据集成分析解决方案，可将原始数据转化为有价值的见解，弥合所有信息差距。Splunk：一个数据分析平台，具有额外的安全性、可观察性、IT运营以及包括数据处理在内的一切。ElasticSearch：具有RESTful搜索的分布式分析引擎，可解决越来越多的用例。Knime：通过简单直观的环境创建和生产数据科学的软件，使大数据利益相关者能够专注于他们的核心输入。RapidMiner：一个端到端的透明数据科学平台，为构建ML模型进行了集成和优化，可以使用可视化工作流设计器或自动建模进行设计，并部署ML模型以将其转化为有益的行动。大数据分析是如何工作的？大数据分析主要包括四个关键过程：收集数据、处理信息、清洗和分析。收集数据移动记录、客户反馈表、从客户收到的邮件线程、调查报告、社交媒体平台和移动应用程序是数据分析师可以收集特定信息的来源。不同的企业试图使用数据来收集和提取所有有价值的信息，以获得洞察力、进步和繁荣。从年长的入伍者那里分析的大数据是杂乱无章的——非结构化或半结构化的。因此，如果不使用特定工具，则无法读取此信息。处理数据收集数据后，下一步使用它需要将数据存储在数据湖或仓库中。在一个方便的地方，分析师可以组织、配置和分组大数据的各个部分和位，为每个请求绘制更大的画面，这也将更准确地得出最终结果。清理数据为确保处理过的数据分析师的工作是完整的和可操作的，它必须没有重复、无意义的条目、系统错误和其他类型的偏差。因此，此步骤允许对大数据进行润色，以便稍后获得更准确的结果。分析数据这是最后一步，可以分析收集、处理和清理的原始数据，并可能提取急需的结果。在这里，您可以使用：数据挖掘（帮助提取有用和可操作的数据模式）人工智能（使用类人思维探索和提取深度数据分析）文本挖掘（在人工智能的帮助下，它可以从非结构化文本信息中学习从池中获得有意义的信息洞察力）机器学习（使用人工智能让计算机从过去的经验中学习）预测分析（基于过去和历史数据分析的伟大预测和对业务的未来洞察力）深度学习（分析和提取巨大的非托管数据)虽然大数据分析有很多分析数据的可能性和方法，但让我们关注预测分析及其在2021年的表现。今天的预测分析在哪里？根据IBM的说法，大数据预测分析是高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。在可预测的数据模式的帮助下，企业使用预测分析来了解他们的风险和机会。预测分析也属于大数据和数据科学。如今，企业使用交易数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获取洞察力。您可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。您可以从数据提取中得到什么？您将看到数据中的模式，并能够预测未来的事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。预测分析在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等行业中最有用。根据Statista的一份报告，市场预测预计到2022年将实现110亿美元的年收入，因为越来越多的企业将预测分析大数据技术用于几乎所有领域：从欺诈检测到医疗诊断。预测分析有哪些类型？通常，企业可以应用三种类型的预测分析：预测建模描述建模决策建模预测建模预测建模需要统计数据来预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，您可以使用预测建模来预测客户行为和信用风险。描述性建模描述性建模倾向于将客户分组以描述数据集中的某些关系。因此，您将获得客户与产品之间不同关系的摘要，例如考虑年龄、地位、性别等的产品偏好。决策建模决策建模显示决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。元素之间的关系可以潜在地预测未来的结果，增加期望结果的可能性并减少其他结果。预测分析有什么好处？应用预测分析可为企业带来8大好处：让您在市场上更具竞争力开拓新产品（服务）机会优化产品（服务）性能根据客户偏好获得洞察力减少成本浪费和风险发生解决问题立即与用户会面需要100%改进协作预测分析如何工作？为了利用预测分析，每个企业都应该由业务目标驱动。例如，目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。这个目标可以在其中一个预测分析模型的帮助下得到支持，以处理大量数据并接收最初期望的结果。基于以上解释，让我们定义一些应用于预测分析的基本步骤。例如，要预测销售收入，您必须：步骤1.从多个来源获取数据，尤其是产品销售数据、营销预算和国内生产总值(GDP)值的数据。第2步。清除任何不需要的组件中的数据，并根据相似的数据类型对它们进行聚合或分组。步骤3.创建预测模型。例如，神经网络可以应用于收入预测。第4步。将模型开发到生产环境中，并使其可供其他应用程序访问。世界如何使用大数据进行预测分析？为了预测未来事件，预测分析识别大数据中有意义的模式。预测分析可以应用于现在、过去和未来的未知数据。使用大数据的预测分析可以提供有价值的商业情报。对于影响，有几种大数据预测分析工作模型，包括：决策树这个模型看起来像一棵树，其中树的分支代表可用的选择，单个叶子代表决策。该模型易于使用，为您节省紧急决策的时间，并在短时间内预测出最佳结果。回归该模型用于您拥有大量数据并需要识别某些模式的统计分析。此外，输入之间应该存在线性关系。该模型构成了一个公式，显示了数据集中所有输入之间的确切关系。神经网络是一种在一定程度上模仿人脑工作的模型。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。需要了解输入和输出之间的关系，或者需要预测事件的地方的大量数据会出现问题，因此该模型成为一个有用的工具。使用预测分析的行业和项目需要分析大量数据的行业正在积极**使用大数据进行预测分析**。这些行业是：医疗保健零售银行业制造业公共交通网络安全最适合使用大数据和预测分析的项目是：网络安全大数据健康预测云服务器异常检测招聘大数据工作简介大数据获取中的恶意用户检测旅行行为分析信用评分电价预测该列表可以更进一步。几乎可以在任何地方使用预测分析。大数据分析和预测分析都可以帮助您通过分析、分组和清除所有不相关信息的消费者数据集来推进您的业务。对大数据的预测分析使企业能够根据过去和现在的经验以及预先计划的未来方向来展望未来和发展。【翻译稿件，合作网站转载请注明原译者和出处.com】
