【.com快考】什么是大数据？如何使用大数据分析来预测未来事件？它会扰乱软件市场吗？人们需要了解的有关预测分析和大数据的完整指南。您是否希望加强和扩展您的业务？还是开发产品？有一个从哪里开始的计划真是太好了。如果不是，则应进行一些分析。大数据分析帮助企业获取潜在用户数据、处理数据、清洗数据并获得有价值的输出。此外，预测分析可以根据企业过去、现在和未来的业务事件做出预测。大数据分析在当今市场中处于什么位置？大数据是指在研究和分析中变得有价值的原始和大量信息集。采用的新技术越多，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。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，因为这是一项不可能完成的任务。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而复杂的过程，它从不同的角度分析大量数据，以确保存在模式和相关性、市场趋势和客户偏好，并在分析师的帮助下做出正确的业务决策。因此，大数据分析是任何行业组织的首要任务之一。大数据分析有什么好处？根据研究公司AlliedMarketResearch发布的调查报告显示，到2027年，全球大数据和商业分析市场规模预计将达到4209.8亿美元，2020年至2027年的复合年增长率为10.9%。这并不奇怪，因为企业可以从使用大数据分析软件和工具中获益，并做出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，从而使企业在市场竞争中处于领先地位。大数据分析的潜在优势包括：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并改进供应链和运营等战??略决策。借助业务流程的高效优化，可以实现成本节约。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。更有效地实施从大数据样本中提取的风险管理策略。AnalyticsInsight发布的一份调查报告指出了2021年值得关注的十大大数据分析技术，其中包括：ApacheHadoop：这是一个使用简单编程模型在计算机集群上处理大型数据集的软件库。用于分布式处理。MongoDB：这是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计算技术。R：为统计计算和图形创建的免费软件环境。Tableau：这是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：这是一个开源的NoSQL数据库，可以以惊人的速度和更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：这是一个数据分析平台，具有额外的安全性、可观察性、IT运营，包括数据处理在内的一切。ElasticSearch：这是一个分布式分析引擎，具有RESTful搜索功能，可解决越来越多的用例。Knime：这是一款用于创建和生产数据科学的软件，具有简单直观的环境，使大数据利益相关者能够专注于他们的核心输入。RapidMiner：这是一个端到端的透明数据科学平台，为构建机器学习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，并部署机器学习模型以将其转化为有益的操作。大数据分析是如何工作的？大数据分析主要利用4个关键过程。这些任务包括数据收集、处理、清理和分析。了解以下这些关键流程。(1)收集数据移动记录、客户反馈表、收到的客户邮件、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。不同的企业尝试使用数据来收集和提取所有有价值的信息，以获得洞察力和进步。非结构化或半结构化数据通常非常混乱，没有特定工具无法读取。(2)处理数据收集完数据后，下一步就是用它来将数据存储在数据池或数据仓库中，这将允许分析人员对大数据进行组织、配置和分组，以便为??每个请求绘制清晰的图形，这对于最终结果也将更加准确。(3)清理数据为确保处理后的数据分析师的工作是完整的和可操作的，必须清理重复数据、不真实的输入、系统错误和其他类型的偏差。因此，此步骤可以清理大数据，以便稍后获得更准确的结果。(4)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，并可能提取非常需要的结果。此处可用：数据挖掘（帮助提取有用且可操作的数据模式）。人工智能（利用类人思维探索和提取深度数据分析）。文本挖掘（借助人工智能，可以从非结构化文本信息池中获得有意义的信息见解）。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（根据过去和历史数据分析对业务进行重大预测和未来洞察）深度学习（分析和提取大量未管理的数据）尽管大数据分析有很多分析数据的可能性和方法，但需要关注的是预测分析及其在2021年的表现。预测分析今天处于什么位置？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，许多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。企业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。那么从数据提取中可以获得什么？您将看到数据范围内的模式，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。据Statista发布的一份调查报告显示，随着越来越多的公司在各行业使用预测分析大数据技术，预计到2022年，分析大数据市场有望实现110亿美元的收入。通常，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(1)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，预测建模可用于预测客户行为和信用风险。(2)描述性建模描述性建模倾向于将客户分成多个组来描述数据集中的某些关系。因此，将获得客户和产品之间不同关系的摘要，例如考虑产品偏好，如年龄、地位、性别等。(3)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。了解元素之间的关系可以潜在地预测未来的结果，增加预期结果的可能性。预测分析有什么好处？借助预测分析，企业可以获得8个主要优势。因此，应用预测分析可以：使公司在市场上更具竞争力开拓新产品（服务）机会优化产品（服务）性能基于分析内容获得洞察力基于客户偏好获得洞察力减少成本浪费和风险立即解决问题100%满足用户需求改进协作预测分析的其他潜在好处是检测：对可能的欺诈行为模式的一致性发出警报，以便可以防止改进可以优化非法行为可以了解客户购买偏好的缺陷规划可以增强劳动力优势可以分析客户流失率可以分析竞争对手的进步预测分析是如何工作的？为了利用预测分析，企业的业务应该由业务目标驱动。例如，企业的目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。它的目标可以在其中一种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，可以定义应用预测分析的一些基本步骤。例如，要预测销售收入，必须：第1步：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)。第2步：从任何不需要的组件中清除数据，并根据相似的数据类型对它们进行累积或分组。第3步：创建预测模型。例如，神经网络可用于收入预测。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。大数据分析和预测分析比较大数据和预测分析在某些情况下可能听起来很相似，但它们绝对不是一回事。因此，让我们看一下预测分析和大数据比较，看看它们有何不同。大数据如何用于预测分析？为了预测未来事件，预测分析可以识别大数据中有意义的模式，也可以应用于当前、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智能信息。为了产生影响，大数据中的预测分析有几种工作模型，其中包括：(1)决策树这个模型看起来像一棵树，树枝代表可用的选择，树叶代表决策。该模型简单易用，可以为企业应急决策节省时间，并在短时间内预测出最佳结果。(2)回归该模型用于统计分析，企业数据量大，需要确定一定的模式。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。(3)神经网络模型在一定程度上模仿了人脑的工作机制。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。对于需要理解输入和输出之间的关系或需要预测事件的大量数据的问题，该模型成为一个有用的工具。(4)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。其中一些行业包括：医疗保健零售银行制造业公共交通网络安全更适合使用大数据和预测分析的项目是：大数据网络安全健康预测云服务器异常检测招聘大数据工作大数据收集恶意游客行为分析中的用户检测信用评分电价预测该列表可以进一步扩展，因此预测分析几乎适用于任何地方。结论大数据分析和预测分析都可以通过分析、分组和清理所有不相关信息的消费者数据集来帮助企业推进业务。大数据预测分析使企业能够根据过去的经验、当前的实践和预先计划的未来方向展望未来并向前迈进。原标题：CompleteGuidetoPredictiveAnalyticsandBigDataAnalytics，作者：NazarKvartalnyi
