【51CTO.com快譯】大數據分析可以幫助獲取潛在用戶數據、對其進行處理、清理并獲得有價值的輸出。而且，預測分析可以根據你過去、現在和未來的業務事件做出預測。想知道大數據和預測分析是如何工作的？閱讀本文將會獲得答案。

?[[425311]]??

大數據分析在當今市場上的地位如何？

大數據代表在研究和分析中變得有價值的原始和大量信息集。我們擁有的新技術越多，這些技術積累的數據容量就越大。因此，通過分析來利用這些大量信息是非常重要的。而且，這種類型的分析需要特定的工具和自動化，因為人類無法手動處理大數據，因為這是不可能的。自動化大數據分析的過程稱為大數據分析。

大數據分析是一個龐大的過程，它從不同的角度分析大數據，以確保存在模式和相關性、市場趨勢和客戶偏好，并在組織的幫助下做出正確的業務決策。因此，數據分析是任何行業中所有組織的首要任務之一。

大數據分析的好處是什么？

Allied Market Research報告稱，到 2027 年，全球大數據和商業分析市場預計將達到 4209.8 億美元，從 2020 年到 2027 年的復合年增長率為 10.9%。這也不足為奇，因為組織可以從使用大數據分析軟件和工具以及制定數據驅動的決策以改善業務成果。最常見的改進可能包括有效營銷、新收入、客戶個性化和提高運營效率，從而使企業在競爭對手中名列前茅。

在大數據分析的潛在好處中，你可以發現：

• 快速分析以不同來源、格式和類型存在的大量數據。
• 能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰略，改進戰略決策領域，例如供應鏈和運營。
• 借助有效優化的業務流程，可以節省成本。
• 更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會對營銷洞察產生積極影響，并為進一步的產品開發提供廣泛的信息。
• 從大量數據樣本中提取的更有效的風險管理策略。

Analytics Insight 報告了 2021 年值得關注的10 種大數據分析技術，其中包括：

• Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)：一個軟件庫，它使用簡單的編程模型跨計算機集群對大型數據集進行分布式處理。
• MongoDB：一個基于文檔的分布式數據庫，主要目的是幫助現代應用程序開發人員開發和使用云。
• R：為統計計算和圖形創建的免費軟件環境。
• Tableau：一個可視化分析平臺，有助于查看和理解可以解決潛在問題的數據。
• Cassandra：一個開源的 NoSQL 數據庫，能夠以極快的速度和盡可能高的性能管理大量數據。
• Qlik：一種端到端的多云數據集成分析解決方案，可將原始數據轉化為有價值的洞察力，從而彌合所有信息差距。
• Splunk：一個數據分析平臺，具有額外的安全性、可觀察性、IT 運營以及包括數據處理在內的一切。
• ElasticSearch：具有 RESTful 搜索的分布式分析引擎，可以解決越來越多的用例。
• Knime：通過簡單直觀的環境創建和產生數據科學的軟件，使大數據利益相關者能夠專注于他們的核心輸入。
• RapidMiner：一個端到端的透明數據科學平臺，為構建 ML 模型進行了集成和優化，可以使用可視化工作流設計器或自動建模來設計這些模型，并部署 ML 模型，將它們轉化為有益的行動。

大數據分析如何工作？

大數據分析主要有收集數據、處理信息、清理和分析這4 個關鍵流程。

收集數據

移動記錄、客戶反饋表、從客戶那里收到的郵件線程、調查報告、社交媒體平臺和移動應用程序是數據分析師可以收集特定信息的來源。不同的企業試圖利用數據收集和提取所有有價值的信息來獲得洞察力、進步和繁榮。從較老的入伍者那里分析的大數據非常混亂 - 非結構化或半結構化。因此，如果不使用特定工具，則無法讀取此信息。

處理數據

收集數據后，下一步要使用它需要將數據存儲在數據池或倉庫中。位于一個方便的地方允許分析師組織、配置和分組大數據的部分和位，以便為每個請求繪制更大的圖，這對于最終結果也將更加準確。

清理數據

為確保處理過的數據分析師的工作是完整和可行的，它必須沒有重復、水汪汪的輸入、系統錯誤和其他類型的偏差。因此，這一步允許打磨大數據，以便在之后獲得更準確的結果。

分析數據

這是最后一步，可以分析收集、處理和清理的原始數據，并有可能提取急需的結果。在這里，你可以使用：

• 數據挖掘（幫助提取有用和可行的數據模式）
• 人工智能（使用類人思維探索和提取深度數據分析）
• 文本挖掘（在人工智能的幫助下，可以從非結構化文本信息池中獲得有意義的信息洞察）
• 機器學習（使用人工智能讓計算機根據過去的經驗進行學習）
• 預測分析（基于過去和歷史數據分析對企業的偉大預測和未來洞察）
• 深度學習（分析和提取龐大的非托管數據）

盡管大數據分析有許多分析數據的可能性和方法，但讓我們關注預測分析及其在 2021 年的表現。

預測分析今天處于什么位置？

據 IBM 稱，大數據預測分析屬于高級分析。它能夠借助歷史數據、統計建模、數據挖掘和機器學習來預測未來的結果。企業借助可預測的數據模式，使用預測分析來了解其風險和機遇。

預測分析也屬于大數據和數據科學。今天，企業使用事務數據庫數據、設備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數據源來獲得洞察力。你可以借助深度學習和機器學習算法從這些數據中提取信息。你能從數據提取中得到什么？你將看到數據范圍內的模式，并將能夠預測未來的事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經網絡、支持向量機和決策樹。

預測分析在銀行、醫療保健、人力資源、營銷和銷售、零售和供應鏈等行業中最有用。根據 Statista 報告，隨著越來越多的企業將預測分析大數據技術用于幾乎所有領域：從欺詐檢測到醫療診斷，到 2022 年，市場預測有望實現 110 億美元的年收入。

預測分析的類型有哪些？

通常，有三種類型的預測分析業務可以應用于：

• 預測建模
• 描述性建模
• 決策建模

預測建模

預測建模需要統計數據才能預測結果。預測建模的主要目標是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，你可以借助預測建模來預測客戶的行為和信用風險。

描述性建模

描述性建模傾向于將客戶分組以描述數據集中的某些關系。因此，你將獲得客戶和產品之間不同關系的摘要，例如考慮年齡、地位、性別等的產品偏好。

決策建模

決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關系。這些可能是數據、決策和預測結果。元素之間的關系可以潛在地預測未來結果，增加所需結果的可能性并減少其他結果。

預測分析的好處是什么？

應用于預測分析可以為企業帶來8 項主要好處：

1. 讓你在市場上更具競爭力
2. 開辟新產品（服務）機會
3. 優化產品（服務）的性能
4. 根據客戶的喜好獲得洞察力
5. 減少成本浪費和風險發生
6. 立即解決問題
7. 100%滿足用戶需求
8. 改善協作

預測分析如何工作？

為了利用預測分析，每個業務都應該由業務目標驅動。例如，目標可能是降低成本、優化時間和消除浪費。該目標可以在其中一個預測分析模型的幫助下得到支持，以處理大量數據并接收最初所需的結果。

基于上面的解釋，讓我們定義一些應用于預測分析的基本步驟。例如，要預測銷售收入，必須：

• 步驟 1.從多個來源獲取數據，尤其是具有產品銷售數據、營銷預算和國內生產總值 (GDP) 值的數據。
• 步驟 2.從任何不必要的成分中清除數據，并根據相似的數據類型對其進行累積或分組。
• 步驟 3.創建預測模型。例如，神經網絡可以應用于收入預測。
• 步驟 4.將模型開發到生產環境中，并使其可通過其他應用程序訪問。

世界如何使用大數據進行預測分析？

為了預測未來事件，預測分析會識別有意義的大數據模式。預測分析可以應用于現在、過去和未來的未知數據。使用大數據的預測分析能夠提供有價值的商業智能。

為了產生影響， 大數據中的預測分析有幾種工作模型，包括：

決策樹

該模型看起來像一棵樹，其中樹的分支表示可用的選擇，而單獨的葉子表示決策。該模型使用簡單，可以為你節省緊急決策的時間，在短時間內預測最佳結果。

回歸

此模型用于統計分析，你擁有大量數據并需要確定某些模式。此外，輸入之間應該存在線性關系。該模型構成了一個公式，該公式顯示了數據集中所有輸入之間的具體關系。

神經網絡

這個模型在某種程度上模仿了人腦的工作。它處理應用于人工智能和模式識別的復雜數據關系。需要了解輸入和輸出之間的關系或需要預測事件的大量數據存在問題，因此該模型成為一個有用的工具。

使用預測分析的行業和項目

需要分析大量數據的行業正在積極**使用大數據進行預測分析**。這些行業是：

• 衛生保健
• 零售
• 銀行業
• 制造業
• 公共交通工具
• 網絡安全

最適合使用大數據和預測分析的項目是：

• 網絡安全大數據
• 健康狀況預測
• 云服務器異常檢測
• 招聘大數據職位簡介
• 大數據采集中的惡意用戶檢測
• 旅游行為分析
• 信用評分
• 電價預測

該列表可以更進一步。預測分析幾乎適用于任何地方。

大數據分析 和預測分析都可以借助正在分析、分組和清理所有不相關信息的消費者數據集來幫助你推進業務。對大數據的預測分析使企業能夠展望未來，并根據過去和現在的經驗以及預先計劃的未來方向發展。

【51CTO譯稿，合作站點轉載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】