大数据关键技术浅谈之大数据的分析、挖掘及展示

在先前的文章中，企通查对数据分析、数据挖掘和数据展示已经进行过介绍，感兴趣的小伙伴们可以回顾阅读：

近年来，大数据在各行各业的渗透，带来了一场翻天覆地的变革。

大数据在整个软件生态与应用场景中，几乎贯穿涵盖了所有我们能想象到的主流技术领域，大数据的出现显然对整个数字化世界重新进行了赋能。

越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量、速度、多样性等都引发了大数据不断增长的复杂性，这让人们逐渐意识到，比起坐拥庞大的数据信息，能够掌握对含有意义的数据进行专业化处理的技术似乎更重要。

大数据的分析、挖掘和展示的目的就是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中起来，进行萃取、提炼，以找出所研究对象的内在规律。

这在大数据领域显得尤为紧要，甚至可以说是从根本上决定最终信息是否有价值的决定性因素。

利用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

分类

分类即找出数据库中一组数据对象的共同特点，并按照一定的分类模式将其划分为不同的类。可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。

回归分析

回归分析反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征。可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

聚类

聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别。其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用于客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

关联规则

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。可以应用于为产品定位、定价，客户寻求、细分与保持大数据关键技术，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

分析人员将数据汇总分析后，如果最终成果是密密麻麻的文字，可能会没几个人愿意认真看并且理解思考，这时数据展示的形式就很重要。

数据可视化是将数据以不同的视觉表现形式展现在不同系统中，包括相应信息单位的各种属性和变量，通过表达、建模，以及对立体、表面、属性、动画的显示，对数据加以可视化解释。

图表、动态图的形式可将数据更加直观地展现给用户，从而减少用户的阅读和思考时间，以便更好地做出决策。

例如以下图企通查-企业大数据平台的截图中2020年各省新注册企业为例，我们一眼就能看出广东省今年新注册的企业最多，为60万家，江苏省紧随其后。

图：来源于企通查-企业大数据平台

所以说，可视化技术是最佳的结果展示方式之一，能够直观地反映出最终结果。

传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。

随着大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据进行抽取、归纳及简单的展现。

新型的数据可视化产品必须能够满足互联网上爆发的大数据需求，必须快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。

因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：

实时性

数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速收集分析数据，并对数据信息进行实时更新。

操作简单

数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点。

更丰富的展现

数据可视化工具需要具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求。

多种数据集成支持方式

数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

图：奥德塔大数据应用分析平台

奥德塔大数据应用分析平台坚持“所见即所得”的设计初衷，通过完善的图形界面与简单的拖曳操作，即可完成复杂的数据计算、可视化图形的快速生成与配置、交互式的数据探索以及分析报告的布局与设计。

奥德塔大数据应用分析平台在易用性方面进行了大量的探索，旨在降低工具操作的复杂度，提供人人都是数据分析师的自助式数据探索工具，让没有数据分析专业背景的业务人员在拖曳点击之间，即可快速发现数据中蕴藏的价值，充分释放企业的数据分析活力。

参考文献：

（编辑：应用网_常德站长网）

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