什么是大数据分析?
一、什么是大数据分析
大数据分析是指用于从不同的大量、高速数据集中收集、处理和得出见解的方法、工具和应用程序。这些数据集可能来自各种来源，例如 Web、移动应用、电子邮件、社交媒体和联网智能设备。它们通常表示以高速生成、形式各样的数据，从结构化（数据库表、Excel 表）到半结构化（XML 文件、网页），再到非结构化（图像、音频文件）应有尽有。
传统形式的数据分析软件无法支持这种程度的复杂度和规模，而这就是专为大数据分析设计的系统、工具和应用程序发挥作用的地方。
二、大数据分析为什么很重要
数据与我们的日常生活息息相关。随着与物联网 (IoT) 关联的移动应用、社交媒体和智能技术的兴起，我们现在传输的数据比以往任何时候都多，而且传输速度超快。得益于大数据分析，组织现在能够使用此信息来快速改善他们工作、思考的方式，并为他们的客户提供价值。在工具和应用程序的协助下，大数据可帮助你获得见解、优化运营和预测未来成果。
大数据之所以重要，就是因为它能够提供见解来帮助做出更好的决策。通过这种方式，零售商可打磨他们的定向广告活动，批发商可解决供应链中的瓶颈。也是通过这种方式，医疗保健提供商可根据患者数据趋势发现临床护理的新方法。大数据分析为决策制定提供一个更全面的数据驱动的方法，进而促进增长、效率和创新。
三、大数据分析的工作原理
分析解决方案通过分析数据集来收集见解和预测结果。不过，为了成功分析数据，必须先按照一个集成的分步准备流程用一系列应用程序存储、组织和清理这些数据：
1、收集
数据有结构化、半结构化和非结构化的形式，它是跨 Web、移动和云从多个来源收集的。 收集后，数据存储在存储库中（数据湖或数据仓库），为处理做好准备。
2、处理
在处理阶段，会对存储的数据进行验证、排序和筛选，这为将来的使用做好准备并提高了查询的性能。
3、清理
处理后，会对数据进行清理。 数据集中的冲突、冗余、无效/不完整的字段和格式错误将得到纠正和清除。
4、分析
现在可以对数据进行分析了。 大数据分析是通过数据挖掘、AI、预测分析、机器学习和统计分析等工具和技术来完成的，它们有助于定义和预测数据中的模式和形式。
以上就是关于什么是大数据分析、大数据分析为什么很重要以及大数据分析的工作原理的全部内容了，希望对你有所帮助。
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