近些年，由於以社交**、基於位置的服務lbs等為代表的新型資訊產生方式的湧現，以及雲計算、移動和物聯網技術的迅猛發展，無處不在的移動、無線感測器等裝置無時不刻都在產生資料，數以億計使用者的網際網路服務時時刻刻都在產生著資料互動，大資料時代已經到來。在當下，大資料炙手可熱，不管是企業還是個人都在談論或者從事大資料相關的話題與業務，我們創造大資料同時也被大資料時代包圍。雖然大資料的市場前景讓人充滿期待，但是在公眾眼中，對於資料量早已逾越tb、增長率驚人、實時性高的大資料，如何分析、管理、利用大資料等工作仍將面臨若干的挑戰。
目前，對於大資料的定義尚未達成完全的共識。維基百科對大資料的定義為：所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟體工具，在合理時間內達到獲取、管理、處理、並整理幫助企業經營決策更積極目的的資訊。網際網路資料中心對大資料的定義為：為更經濟地從高頻率的、大容量的、不同結構和型別的資料中獲取價值而設計的新一代構架和技術。所有對大資料的定義基本上是從大資料的特徵出發，通過這些特徵的闡述和歸納給出其定義。在這些定義中，可將大資料的特點總結為：規模性(volume)、多樣性(variety)、高速型(velocity)和價值性(value)。
1.大資料的視覺化分析
從最初的資料整合到資料分析，直到最後的資料解釋，資料易用性應當貫穿整大資料分析的流程。大資料時代的資料量大且資料結構多樣化，其複雜程度早已超過了傳統意義上的關聯式資料庫。另外，隨著大資料已經滲透到人們生活的各個領域，很多行業都開始增加對大資料的需求。但普通使用者往往更關心結果的展示，資料的複雜性限制了普通使用者從大資料中直接獲取知識。因此，資料的視覺化在進行大資料的分析工作時應當被研究工作者加以重視並進一步提公升。
(1)視覺化技術。視覺化技術是目前解釋大量資料最有效的手段之一，通過將分析結果用形象的視覺化方式向使用者展示結果，且圖形化方式比傳統的文字展示方式更容易理解與接收。在資料視覺化中，資料結果展現從底層的平台處理的資料探勘結果中的，對映關係或**，以簡單，友好，醫用的圖形化，智慧型化的形式呈現給使用者供其分析使用。目前面對大資料常見的視覺化技術有標籤雲(tagcloud)、歷史流(historyflow)、空間資訊流(spatialinformationflow)等。對級數達到pb甚至更大的大資料，傳統的圖表方式已經很難實現其視覺化，需引進能夠快速而準確地處理海量資料的科學計算方法。科學計算可以用2d,3d的圖形實現資料的視覺化，為資料分心及研究提供了更加直觀的表現形式，其涉及計算機圖形學，影象處理，計算機視覺及圖形使用者介面等多個研究領域。資料的視覺化全球最大的商業**之一ebay選擇tableau公司提供的資料視覺化軟體，使得在給定的時間內，所有員工都能夠看到圖形化的搜尋聯絡及監督客戶的反饋及情感分析，為ebay帶去了商業的洞察力。
2.**性分析能力
對資料探勘可以讓使用者更好的理解資料，而對大資料進行**性分析可以讓使用者根據視覺化分析和資料探勘的結果做出一些**性的判斷。
與傳統的資料分析相比較，大資料分析的乙個重要目標就是從海量，資料繁多的資料庫中找出隱藏的規律，使資料庫發揮最大的價值。資料的價值遠不止於資料本身，而是隱藏在資料之間的關係隱含的知識。比如，現在企業與客戶之間的接觸途道和介面越來越豐富，而這些途徑承載了客戶與企業之間、客戶與產品之間、客戶與品牌之間的大量互動資訊與資料。如果可將這些資料整合，企業便有更多的機會準確了解現有的使用者及挖掘潛在的使用者群體。
為了充分發揮和利用大資料的價值，對視覺化分析及資料探勘後的結果進行**性分析。在大資料時代，對資料進行**性分析，為企業帶來了洞察客戶的機會，更全面更深入地了解和把握客戶的需求特徵、興趣愛好、消費傾向和消費心理等，幫助企業提公升運營管理能力及績效。
隨著資料**式的增長，我們正被各種資料報圍著。正確利用大資料將給人們帶來極大的便利，但與此同時也給傳統的資料分析帶來了技術的挑戰。本文對大資料的分析關鍵技術進行了詳細的分析，主要闡述了大資料分析時的視覺化技術、挖掘技術、分析技術以資料探勘後的**性分析問題。總的來說，雖然我們已經進入大資料時代，但是「大資料」技術還仍處於起步階段，進一步地開發以完善大資料分析技術仍舊是大資料研究課題的熱點。
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