大數(shù)據(jù)技術經過多年的發(fā)展已經趨于成熟并且形成了一個初步的產業(yè)鏈，涉及到數(shù)據(jù)采集、存儲、安全、分析和應用等，其中大數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)產業(yè)鏈的重要環(huán)節(jié)，也是大數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值化的核心步驟，所以大數(shù)據(jù)分析的相關研究也是大數(shù)據(jù)技術領域的熱點方向。

　　大數(shù)據(jù)的分析有兩種主要的方式，一種是基于統(tǒng)計學的分析方式，另一種是基于機器學習的分析方式，不論哪種方式都需要研發(fā)人員具備扎實的數(shù)學基礎。

　　要想提高大數(shù)據(jù)分析的準確性，需要注意以下幾個環(huán)節(jié)：

　　第一：注重算法的設計和實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)分析與人工智能具有緊密的聯(lián)系，在技術手段上也有很多相似的地方，比如都需要進行模型的設計，建模對于大數(shù)據(jù)分析同樣非常重要。建模的核心是算法的設計和實現(xiàn)，這個過程還是具有一定難度的。

　　第二：注重訓練過程。基于機器學習的數(shù)據(jù)分析方式需要進行大量的算法訓練，算法訓練需要大量的數(shù)據(jù)支撐，所以在云計算時代，機器學習隨著算力的增強以及數(shù)據(jù)量的提升，在實用性方面得到了較大的增強，尤其是深度學習領域的發(fā)展。

第三：注重落地應用。大數(shù)據(jù)分析一定要結合實際的應用場景，場景大數(shù)據(jù)分析也是目前進行大數(shù)據(jù)分析的主要方式，不同的應用場景往往需要采用不同的數(shù)據(jù)分析方式，同時在數(shù)據(jù)維度的定義上也會有所變化。對于分析人員來說，要想提升大數(shù)據(jù)的落地應用價值，一定要具備一定的行業(yè)知識。

大數(shù)據(jù)的決策環(huán)節(jié)是大數(shù)據(jù)的出口，目前的決策者通常有兩個角色，一個是傳統(tǒng)的人力崗位，另一個是人工智能產品。隨著人工智能的發(fā)展，未來將有更多的智能體會參與到決策中來，從而全面提升系統(tǒng)的運行效率。

　　正確的分析和決策一般都與數(shù)據(jù)的價值相掛鉤。要想實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值化，應該做以下幾點：

　　1、注重算法的設計和實現(xiàn)。大數(shù)據(jù)屬于IT行業(yè)的高端技術，IT算法是高端技術的基礎，從數(shù)據(jù)的采集到分析都需要算法的支撐，數(shù)據(jù)模型的建立分析就是算法應用的典型案例。

　　2、注重實踐。5G推行后，數(shù)據(jù)的傳輸量大幅度的增長。數(shù)據(jù)的采集更加容易，但是也更富有挑戰(zhàn)，在大批量數(shù)據(jù)收集起來后，數(shù)據(jù)的實用性就更受到人們的重視，重視根據(jù)數(shù)據(jù)實用性推行出的相關產品服務。

　　大數(shù)據(jù)產業(yè)需要逐步落地，實驗室中的產物終究是無法創(chuàng)造價值的。需要逐步在社會中，落地相應的產業(yè)或者技術服務。結合各種行業(yè)背景實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值化。

　　大數(shù)據(jù)的一大產品應該是人工智能，智能化的產品更加需要大量的數(shù)據(jù)來做決策支撐。所以大數(shù)據(jù)與人工智能也是息息相關的。

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