大數(shù)據(jù)分析要實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數(shù)據(jù)中挖掘出信息的特點(diǎn)與聯(lián)系，就可以建立科學(xué)的數(shù)據(jù)模型，通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。下面由八爪魚(yú)爬蟲(chóng)工具為大家詳細(xì)介紹大數(shù)據(jù)可視化分析以及預(yù)測(cè)性分析技術(shù)方法。

　　數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的，包括原始數(shù)據(jù)中的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，其數(shù)據(jù)就是半結(jié)構(gòu)化的，比如文字、圖片、視頻數(shù)據(jù)，同時(shí)也包括了網(wǎng)絡(luò)的不同構(gòu)型的數(shù)據(jù)，比如鏈接、位置信息等。通過(guò)對(duì)不同類型數(shù)據(jù)的分析，就可以較為直觀的發(fā)現(xiàn)不同類型的知識(shí)結(jié)構(gòu)和內(nèi)容，包括反映表征的、帶有普遍性的廣義型知識(shí);用于反映數(shù)據(jù)的匯聚模式或根據(jù)對(duì)象的屬性區(qū)分其所屬類別的特征型知識(shí);差異和極端特例進(jìn)行描述的差異型知識(shí);反映一個(gè)事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)型知識(shí);根據(jù)當(dāng)前歷史和當(dāng)前數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)型知識(shí)。當(dāng)前已經(jīng)出現(xiàn)了許多知識(shí)發(fā)現(xiàn)的新技術(shù)，其中之一就是可視化方法。

　　數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有3個(gè)鮮明的特點(diǎn)：一，與用戶的交互性強(qiáng)。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)。二，數(shù)據(jù)顯示的多維性。在可視化的分析下，數(shù)據(jù)將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對(duì)象或事件的數(shù)據(jù)的多個(gè)屬性或變量。三，直觀的可視性特點(diǎn)。數(shù)據(jù)可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動(dòng)畫(huà)來(lái)顯示,并可對(duì)其模式和相互關(guān)系進(jìn)行可視化分析。

　　數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，其歷史可以追溯到1989年美國(guó)底特律市召開(kāi)的第一屆KDD國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議上，而第一屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議是1995年加拿大召開(kāi)的，會(huì)議上將數(shù)據(jù)庫(kù)里存放的數(shù)據(jù)生動(dòng)地比擬成礦床，從而“數(shù)據(jù)挖掘”這個(gè)名詞很快就流傳開(kāi)來(lái)。數(shù)據(jù)挖掘的目的是在雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)庫(kù)中，從海量的數(shù)據(jù)中找到有用的數(shù)據(jù)，并將其隱藏的潛在價(jià)值的信息查找出來(lái)的過(guò)程。事實(shí)上，數(shù)據(jù)挖掘只是整個(gè)KDD過(guò)程中的一個(gè)步驟。

　　數(shù)據(jù)挖掘的定義沒(méi)有統(tǒng)一的說(shuō)法，其中“數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)從不完整的、不明確的、大量的并且包含噪聲的具有很大隨機(jī)性的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識(shí)或模式的過(guò)程”是被廣泛接受的定義。事實(shí)上，該定義中所包含的信息——大量真實(shí)的數(shù)據(jù)源包含著噪聲;滿足用戶的需求的新知識(shí);被理解接受的而且有效運(yùn)用的知識(shí);挖掘出的知識(shí)并不要求適用于所有領(lǐng)域，可以僅支持某個(gè)特定的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。以上這些特點(diǎn)都表現(xiàn)了它對(duì)數(shù)據(jù)處理的作用，在有效處理海量且無(wú)序的數(shù)據(jù)時(shí)，還能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在這些數(shù)據(jù)中的有用的知識(shí)，最終為決策服務(wù)。從技術(shù)這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是利用一系列相關(guān)算法和技術(shù)從大量的數(shù)據(jù)中提取出為人們所需要的信息和知識(shí)，隱藏在數(shù)據(jù)背后的知識(shí)，可以以概念、模式、規(guī)律和規(guī)則等形式呈現(xiàn)出來(lái)。

　　預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。大數(shù)據(jù)分析最終要實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數(shù)據(jù)中挖掘出信息的特點(diǎn)與聯(lián)系，就可以建立科學(xué)的數(shù)據(jù)模型，通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)子集，內(nèi)存計(jì)算效率驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)分析，帶來(lái)實(shí)時(shí)分析和洞察力，使實(shí)時(shí)事務(wù)數(shù)據(jù)流得到更快速的處理。實(shí)時(shí)事務(wù)的數(shù)據(jù)處理模式能夠加強(qiáng)企業(yè)對(duì)信息的監(jiān)控，也便于企業(yè)的業(yè)務(wù)管理和信息更新流通。此外，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析能力，能夠幫助企業(yè)分析未來(lái)的數(shù)據(jù)信息，有效規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。在通過(guò)大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)性分析之后，無(wú)論是個(gè)人還是企業(yè)，都可以比之前更好地理解和管理大數(shù)據(jù)。

　　盡管當(dāng)前大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)良好，但網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)對(duì)于存儲(chǔ)系統(tǒng)、傳輸系統(tǒng)和計(jì)算系統(tǒng)都提出了很多苛刻的要求，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心技術(shù)很難滿足網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的需求。因此，科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展對(duì)大數(shù)據(jù)的支持起著重要的作用，大數(shù)據(jù)的革命需要考慮對(duì)IT行業(yè)進(jìn)行革命性的重構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)(包括計(jì)算平臺(tái)、傳輸平臺(tái)、存儲(chǔ)平臺(tái)等)是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)鏈條中的瓶頸，特別是網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的高速傳輸，需要革命性的新技術(shù)。此外，既然在大數(shù)據(jù)時(shí)代，任何數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的，那么這些有價(jià)值的數(shù)據(jù)就成為了賣(mài)點(diǎn)。