现在的大数据信息背景环境下，大数据的分析工具仍然是传统的技术数据分析模型，主要在数据筛选、过滤等方面进行统计分析，但现状是，由于各行业电子商务的快速发展，结构化的数据越来越少，反之，非结构化的数据逐渐增加，这对数据分析的难度，无疑提出了更大的调整，仅靠传统的技术分析模型远远无法满足大数据的分析需求。那么大数据的处理分析工具要何去何从呢?

一、软硬件互相结合

要对大数据进行最佳的优化，仅仅只靠硬件基础的话，局限性非常大，更重要的是数据优化的软性方案。只有将软硬件两方面完美结合，才能将本已成熟的数据分析业务推向更高的层次，满足客户大数据的最佳优化需求。同时，随着硬件基础不断的完善，设计更强大的软件方案，相辅相成，达到与客户之间更高效的合作。

二、分析方式不断优化

现阶段对于大数据的处理一般是集中在数据规模的处理、数据的分析方式的优化等方面的讨论。其中，分析方式的优化更为突出，特别是随着自我修正的方式不断发展，服务渠道也发生了很多的变化，对于现有大数据分析方式的缺陷部分不断进行优化，设计了很多弥补之处，让数据的自我修正更好的取代了传统的数据分析方式，达到更好的分析效果。

三、新模型的发展

为了让大数据的分析发挥更好的分析以及决策作用，新型的机器学习模型诞生了。它是在假设的基础上产生的模型，并且在未来将得到更好的发展和应用。目前，这种机器学习模型还处在实验的阶段，不过我们相信，在这个技术通过不断的实验和完善之后，一定可以为客户实行更大的价值。比如降低风险方面，举个例子，银行业的大数据，如何保障它的安全，及时发现坏账等问题，都得通过这个模型来慢慢建立和调整。因为就大数据分析而已，如果是基于这个机器学习的模型，那么它的变量是可以不断增加的，这样，自然可以让分析者在复杂变量的情况下也能快速的得出分析决策，而这正是机器学习的最大优势。

综上所述，未来大数据的发展，主要集中在人性化、智能化的方向上，通过这两大方面的不断提升，实现更加完善的大数据分析效果。

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