大數據分析的過程是複雜的，不僅在數量有變化，而且在速度以及多樣性方面都時刻發生著變化。所以數據分析軟體對大數據分析方法在如今大數據領域中就變得尤為重要，甚至可以說這是決定信息到底有沒有價值的關鍵所在。而目前市場現有的大數據，雖然在方法上有些差別，但是基本上還都包含了五個基本方面的分析方法，而這五個基本就是大數據分析（big data analystic）中最為關鍵的部分。

1、預測性分析能力(PredictiveAnalyticCapabilities)

如果數據分析工具（data analystic tool）對數據挖掘的好，那麼分析員就能在此基礎上對數據有更好的理解，而預測性分析則可以讓分析員在觀察數據時通過可視化的分析以及數據得到的結果更加有用，並且能獲得一些預測性的判斷。

2、數據質量和數據管理(DataQualityandMasterDataManagement)

在企業管理中，管理員對數據的質量和數據的管理是一種最好的實踐，而大時代的背景下，企業高管通過利用標準化的流暢以及數據分析方法對數據進行處理，這樣可以讓預先定義好的分析結果的質量更高。

3、可視化分析(AnalyticVisualizations)

數據的可視化分析在數據分析軟體中是最為基本的一個要求，不管是數據分析專家來說，還對對普通用戶來說，都是如此。可視化就是更為直觀的展現數據，並且讓數據自己說話，讓數據告訴觀眾結果。

4、語義引擎(SemanticEngines)

目前非結構化的數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰，而大眾也需要一系列的相關工具去對數據進行解析、提取和分析，而語義引擎就是當前一種能從「文檔」中只能提取出信息的基本方法。

5、數據挖掘演算法(DataMiningAlgorithms)

如果說可視化的功能是為廣大數據軟體用戶所提供的，那麼數據挖掘就是給先進的機器開發的，通過集群分析法、分割分析法以及孤立點分析當演算法可以深入到數據的內部，挖掘出數據深層次的價值，當然了這樣的演算法不見要對大數據的量進行處理，還要處理數據的速度。

以上就是關於數據分析軟體所需要具備的五大基本分析方法。大數據的時代，一定要掌握好對大數據的分析，這是決勝於未來的關鍵。而隨著技術的發展，未來的數據分析肯定會比現在更加精細和完美。

文章由Finereport動態報表與BI商業智慧工具提供，希望對您有所幫助。

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