方法1。(可視化分析)數據可視化是數據分析工具最基本的要求，無論是專家還是普通用戶。可視化可以直觀地展示數據，讓數據自己說話，讓受眾看到結果。
方法二。(數據挖掘算法)如果可視化是給人看的，那麽數據挖掘就是給機器看的。聚類、分割、離群點分析等算法使我們能夠深入挖掘數據和價值。這些算法不僅要處理大量的數據，還要盡可能降低處理大數據的速度。
方法三。(預測分析能力)數據挖掘使分析師能夠更好地理解數據，而預測分析使分析師能夠根據可視化分析和數據挖掘的結果做出壹些預測性的判斷。
方法四。(語義引擎)由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰，需要壹系列工具來解析、提取和分析數據。語義引擎需要被設計成智能地從“文檔”中提取信息。
方法五。(數據質量和主數據管理)數據質量和數據管理是壹些管理最佳實踐。通過標準化流程和工具處理數據可以確保獲得預定義的高質量分析結果。
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