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大数据分析技术如何进化

 数据分析师
发布于 2015/04/13 11:57
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大数据分析技术现在还是一种传统的技术分析模型,主要还是对数据进行筛选、过滤之后进行分析,随着银行业、保险业,电子商务的不断发展,非结构数据的数量越来越多,增加了大数据分析的难度,对于大数据分析的传统模型提出了挑战,那么大数据分析技术的进展该何去何从?

 

第一、软件和硬件相结合

 

基于客户现有的基础架构进行优化,因为随着数据的发展,硬件基础在一定程度上有了很多的局限性,对于客户行为的了解,将本来我们成熟的业务从成熟的领域推向更多的领域,随着基础架构的不断完善,我们的解决方案也会随着客户的需要不断的发生变化,可以更好的和客户之间进行合作。

 

第二、大数据分析方式的不断改变

 

减少了对固有数据的依赖性,现有阶段对于大数据的讨论一般都是在数据规模怎么处理的,对于数据分析方式的改变方面的讨论。随着自我校正方式的发展,服务的渠道在发生不断的变化,这些大数据分析数据的不断改变,对于传统的大数据分析方式的不足之处做了一些弥补,一些数据的自我调整已经可以取代传统的技术模式。

 

第三、机器学习的模型得到发展

 

机器学习的模型是基于假设的模型,传统的数据模型应为数据量的不断增加,为了更好的为这些数据作出更好的分析和决策,机器学习的模型会得到不断的发展和应用。虽然现阶段机器学习还处在展示的阶段,但是这个技术可以不断的完善,并且也可以最中国客户降低很大的风险,举个例子,对于银行业的数据分析,怎么很快的保护数据的安全,发现坏账,这都是需要大数据分析的模型进行调整。对于大数据来说,基于机器学习的模型可以不断的增加变量,可以帮助数据分析者作出更快的分析决策,这也是机器学习的优势,在以后的很长的发展阶段内,机器学习的模型可能会取代传统的模型。

 

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