2023-10-22 09:04:19
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无论是数据分析还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。
可视化适用于人类，而数据挖掘适用于机器。聚类、细分、异常分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据和价值。这些算法不仅需要处理大量的大数据，还需要处理大数据的速度。
数据挖掘使分析师能够更好地理解数据，而预测分析使分析师能够基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。
众所周知，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。我们需要一系列工具来解析、提取和分析数据。有必要设计语义引擎来智能地从“文档”中提取信息。
数据质量和数据管理是管理中的较佳实践。通过标准化流程和工具处理数据，确保预定义的高质量分析结果。
在商业智能系统的设计中，数据仓库的建设是商业智能系统的关键和基础。它承担集成业务系统数据的任务，并为业务智能系统提供数据提取、转换和加载(ETL)。查询和访问数据，为在线数据分析和数据挖掘提供数据平台。
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