大數據分析的五個基本方面
1.數據可視化
大數據分析的適用群體數量龐大，所以大數據分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀地呈現大數據的特徵，同時它可以被讀者輕鬆接受，類似於看圖識字。
2.數據挖掘算法
大數據分析理論的核心是數據挖掘算法，基於不同數據類型和格式的各種數據挖掘算法可以更科學地呈現數據本身特徵，另一方面這些數據挖掘算法可以更快地處理大數據。
3.預測分析
大數據分析的最終應用領域之一是預測分析，從大數據挖掘特徵，通過科學建立模型，然後預測未來數據的模型。
4.語義引擎
大數據分析廣泛應用於網絡數據挖掘，可以從用戶搜索關鍵字，標記關鍵字或其他輸入語義中分析和判斷用戶需求，更好實現用戶體驗和廣告匹配。
5.數據質量和數據管理
無論是在學術研究還是商業應用中，大數據分析都與數據質量、數據管理、高質量數據和有效數據管理密不可分。該領域可以保證分析結果的真實性和價值。
大數據分析的基礎是以上五個方面。
寒武紀大數據
寒武紀數據2015年在青島組建技術研發團隊。歷經三年科技攻關，先後完成了智能商網系統的開發，數據管理系統的開發、智能推薦系統的開發，智能數據感應系統的開發，程序化廣告智能投放系統的開發，並逐步形成系統Saas化，聚焦應用與實體經濟的數字化轉型。
先進的科技技術結合線下數據的價值挖掘與應用，服務企業實現自助數字化營銷，服務實體經濟實現數字化經營。幫助企業完成私有數據積累，創建企業私有數據資產。
截止目前寒武紀數據已獲得國家發明專利以及知識產權13項。
寒武紀數據以AI為核心驅動五大系統，為傳統商業轉型為智能商業提供一站式解決方案。
目前寒武紀數據已成功服務了近百家企業，在市場上贏得了良好的口碑。
寒武紀數據在政府提到的“大數據在經濟社會發展中將是一種‘新資源、新動能、新思維、新手段’將促進大創新、釋放大紅利、帶動大產業，實現大轉型”的背景下，持續發揮自身價值。
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