大數據可以劃分為大數據技術、大數據工程、大數據科學和大數據應用。現在人們談論最多的是大數據技術和大數據應用。工程學和科學問題沒有得到重視。大數據工程是一項系統工程，是大數據的規劃建設和運行管理，大數據科學主要研究在大數據網絡發展和運行過程中發現和驗證大數據的規律及其與自然和社會活動的關系。接下來就由小編為您介紹大數據統計分析，大數據統計分析技術。

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大數據統計分析

一、大數據統計分析技術

1、大數據可視分析

預測知識，基于當前歷史和當前數據預測未來數據。目前出現了很多新的知識發現技術，其中之一是可視化技術。數據可視化技術有3個鮮明的特征：

(1)與用戶的互動能力強。使用者不再是信息傳遞的接收者，而且能夠以交互的方式方便地管理和開發數據。

(2)數據呈現的多樣性。通過可視化分析，這些數據對每一維的值進行分類、排序、合并和顯示，這樣就能看到多個表示對象或事件的屬性或變量。

(3)最為直觀的視覺特征。通過圖像、曲線、二維圖形、三維體、動畫等多種形式的數據，可以直觀地分析它們之間的模式和相互關系。

2、數據挖掘

數據挖掘是指數據庫中的知識發現，它可以追溯到1989年在美國底特律市舉行的首屆KDD國際學術會議上，而在1995年加拿大召開的第一屆知識發現和數據挖掘國際學術會議上，“數據挖掘”這個名詞迅速傳播開來。在混亂的數據庫中，數據挖掘的目的就是從大量的數據中找出有用的、合適的數據，從而揭示出其潛在的、未知的價值。實際上，數據挖掘僅僅是整個KDD過程的一步。

3、大數據技術的預測分析

預測性分析使分析師能夠根據可視化分析和數據挖掘結果，作出某種預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一是預測分析，可視化分析和數據挖掘都是前期準備工作，只要從大數據中挖掘出信息的特征和聯系，就能建立科學的數據模型，通過模型引入新的數據，對未來的數據進行預測。存儲器計算作為數據挖掘的子集，推動了預測分析，帶來實時分析和洞察，使得實時事務數據流得到更快的處理。實時性交易數據處理模式可以加強企業對信息的監控，也有利于業務管理和流通的信息更新。

      大數據為互聯網帶來的是前所未有的信息大爆炸，它不僅改變了互聯網的數據應用模式，而且深刻地影響著人們的生產和生活。深陷大數據時代的人們意識到大數據已經把數據分析的認知從“向后分析”轉變為“向前分析”，改變了人們的思維方式，但同時大數據也給我們帶來了數據采集、分析和利用的難題。以上就是小編為您介紹的大數據統計分析，大數據統計分析技術。