你要掌握的预测分析和大数据分析指南

​[[425311]]​​

大数据分析在当今市场上的地位如何？

大数据代表在研究和分析中变得有价值的原始和大量信息集。我们拥有的新技术越多，这些技术积累的数据容量就越大。因此，通过分析来利用这些大量信息是非常重要的。而且，这种类型的分析需要特定的工具和自动化，因为人类无法手动处理大数据，因为这是不可能的。自动化大数据分析的过程称为大数据分析。

大数据分析是一个庞大的过程，它从不同的角度分析大数据，以确保存在模式和相关性、市场趋势和客户偏好，并在组织的帮助下做出正确的业务决策。因此，数据分析是任何行业中所有组织的首要任务之一。

大数据分析的好处是什么？

Allied Market Research报告称，到 2027 年，全球大数据和商业分析市场预计将达到 4209.8 亿美元，从 2020 年到 2027 年的复合年增长率为 10.9%。这也不足为奇，因为组织可以从使用大数据分析软件和工具以及制定数据驱动的决策以改善业务成果。最常见的改进可能包括有效营销、新收入、客户个性化和提高运营效率，从而使企业在竞争对手中名列前茅。

在大数据分析的潜在好处中，你可以发现：

• 快速分析以不同来源、格式和类型存在的大量数据。
• 能够快速做出更好的决策以更有效地制定战略，改进战略决策领域，例如供应链和运营。
• 借助有效优化的业务流程，可以节省成本。
• 更深入地了解客户需求、行为和情绪，这会对营销洞察产生积极影响，并为进一步的产品开发提供广泛的信息。
• 从大量数据样本中提取的更有效的风险管理策略。

Analytics Insight 报告了 2021 年值得关注的10 种大数据分析技术，其中包括：

• Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)：一个软件库，它使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。
• MongoDB：一个基于文档的分布式数据库，主要目的是帮助现代应用程序开发人员开发和使用云。
• R：为统计计算和图形创建的免费软件环境。
• Tableau：一个可视化分析平台，有助于查看和理解可以解决潜在问题的数据。
• Cassandra：一个开源的 NoSQL 数据库，能够以极快的速度和尽可能高的性能管理大量数据。
• Qlik：一种端到端的多云数据集成分析解决方案，可将原始数据转化为有价值的洞察力，从而弥合所有信息差距。
• Splunk：一个数据分析平台，具有额外的安全性、可观察性、IT 运营以及包括数据处理在内的一切。
• ElasticSearch：具有 RESTful 搜索的分布式分析引擎，可以解决越来越多的用例。
• Knime：通过简单直观的环境创建和产生数据科学的软件，使大数据利益相关者能够专注于他们的核心输入。
• RapidMiner：一个端到端的透明数据科学平台，为构建 ML 模型进行了集成和优化，可以使用可视化工作流设计器或自动建模来设计这些模型，并部署 ML 模型，将它们转化为有益的行动。

大数据分析如何工作？

大数据分析主要有收集数据、处理信息、清理和分析这4 个关键流程。

收集数据

移动记录、客户反馈表、从客户那里收到的邮件线程、调查报告、社交媒体平台和移动应用程序是数据分析师可以收集特定信息的来源。不同的企业试图利用数据收集和提取所有有价值的信息来获得洞察力、进步和繁荣。从较老的入伍者那里分析的大数据非常混乱 - 非结构化或半结构化。因此，如果不使用特定工具，则无法读取此信息。

处理数据

收集数据后，下一步要使用它需要将数据存储在数据池或仓库中。位于一个方便的地方允许分析师组织、配置和分组大数据的部分和位，以便为每个请求绘制更大的图，这对于最终结果也将更加准确。

清理数据

为确保处理过的数据分析师的工作是完整和可行的，它必须没有重复、水汪汪的输入、系统错误和其他类型的偏差。因此，这一步允许打磨大数据，以便在之后获得更准确的结果。

分析数据

这是最后一步，可以分析收集、处理和清理的原始数据，并有可能提取急需的结果。在这里，你可以使用：

• 数据挖掘（帮助提取有用和可行的数据模式）
• 人工智能（使用类人思维探索和提取深度数据分析）
• 文本挖掘（在人工智能的帮助下，可以从非结构化文本信息池中获得有意义的信息洞察）
• 机器学习（使用人工智能让计算机根据过去的经验进行学习）
• 预测分析（基于过去和历史数据分析对企业的伟大预测和未来洞察）
• 深度学习（分析和提取庞大的非托管数据）

尽管大数据分析有许多分析数据的可能性和方法，但让我们关注预测分析及其在 2021 年的表现。

预测分析今天处于什么位置？

据 IBM 称，大数据预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。企业借助可预测的数据模式，使用预测分析来了解其风险和机遇。

预测分析也属于大数据和数据科学。今天，企业使用事务数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获得洞察力。你可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。你能从数据提取中得到什么？你将看到数据范围内的模式，并将能够预测未来的事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。

预测分析在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等行业中最有用。根据 Statista 报告，随着越来越多的企业将预测分析大数据技术用于几乎所有领域：从欺诈检测到医疗诊断，到 2022 年，市场预测有望实现 110 亿美元的年收入。

预测分析的类型有哪些？

通常，有三种类型的预测分析业务可以应用于：

• 预测建模
• 描述性建模
• 决策建模

预测建模

预测建模需要统计数据才能预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，你可以借助预测建模来预测客户的行为和信用风险。

描述性建模

描述性建模倾向于将客户分组以描述数据集中的某些关系。因此，你将获得客户和产品之间不同关系的摘要，例如考虑年龄、地位、性别等的产品偏好。

决策建模

决策建模显示了决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。元素之间的关系可以潜在地预测未来结果，增加所需结果的可能性并减少其他结果。

预测分析的好处是什么？

应用于预测分析可以为企业带来8 项主要好处：

1. 让你在市场上更具竞争力
2. 开辟新产品（服务）机会
3. 优化产品（服务）的性能
4. 根据客户的喜好获得洞察力
5. 减少成本浪费和风险发生
6. 立即解决问题
7. 100%满足用户需求
8. 改善协作

预测分析如何工作？

为了利用预测分析，每个业务都应该由业务目标驱动。例如，目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。该目标可以在其中一个预测分析模型的帮助下得到支持，以处理大量数据并接收最初所需的结果。

基于上面的解释，让我们定义一些应用于预测分析的基本步骤。例如，要预测销售收入，必须：

• 步骤 1.从多个来源获取数据，尤其是具有产品销售数据、营销预算和国内生产总值 (GDP) 值的数据。
• 步骤 2.从任何不必要的成分中清除数据，并根据相似的数据类型对其进行累积或分组。
• 步骤 3.创建预测模型。例如，神经网络可以应用于收入预测。
• 步骤 4.将模型开发到生产环境中，并使其可通过其他应用程序访问。

世界如何使用大数据进行预测分析？

为了预测未来事件，预测分析会识别有意义的大数据模式。预测分析可以应用于现在、过去和未来的未知数据。使用大数据的预测分析能够提供有价值的商业智能。

为了产生影响， 大数据中的预测分析有几种工作模型，包括：

决策树

该模型看起来像一棵树，其中树的分支表示可用的选择，而单独的叶子表示决策。该模型使用简单，可以为你节省紧急决策的时间，在短时间内预测最佳结果。

回归

此模型用于统计分析，你拥有大量数据并需要确定某些模式。此外，输入之间应该存在线性关系。该模型构成了一个公式，该公式显示了数据集中所有输入之间的具体关系。

神经网络

这个模型在某种程度上模仿了人脑的工作。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。需要了解输入和输出之间的关系或需要预测事件的大量数据存在问题，因此该模型成为一个有用的工具。

使用预测分析的行业和项目

需要分析大量数据的行业正在积极**使用大数据进行预测分析**。这些行业是：

• 卫生保健
• 零售
• 银行业
• 制造业
• 公共交通工具
• 网络安全

最适合使用大数据和预测分析的项目是：

• 网络安全大数据
• 健康状况预测
• 云服务器异常检测
• 招聘大数据职位简介
• 大数据采集中的恶意用户检测
• 旅游行为分析
• 信用评分
• 电价预测

该列表可以更进一步。预测分析几乎适用于任何地方。

大数据分析 和预测分析都可以借助正在分析、分组和清理所有不相关信息的消费者数据集来帮助你推进业务。对大数据的预测分析使企业能够展望未来，并根据过去和现在的经验以及预先计划的未来方向发展。

【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】