【51CTO.com快译】什么是大数据?如何使用大数据分析来预测未来发生的事件?它会颠覆软件市场吗?人们需要了解预测分析和大数据的完整指南。

企业是否希望加强和扩展自己的业务?还是开发产品?如果制定了一个从哪里开始的计划那很好。如果没有，应该做一些分析。大数据分析有助于企业获取潜在用户数据、处理数据、清理数据并获得有价值的输出。而且，预测分析可以根据企业过去、现在和未来的业务事件做出预测。

大数据分析在当今市场上的地位如何?

大数据是指原始和大量的信息集，这些信息在研究和分析中变得非常有价值。采用的新技术越多，这些技术积累的数据量就越大。因此，通过分析来利用这些大量信息是非常重要的。而且这种类型的分析需要特定的工具和自动化，因为人类无法通过人工处理大数据，因为这是不可能完成的任务。而使大数据分析的过程实现自动化称之为大数据分析。

大数据分析是一个庞大复杂的过程，它从不同的角度分析大量数据，以确保存在模式和相关性、市场趋势和客户偏好，并在分析人员的帮助下做出正确的业务决策。因此，大数据分析是任何行业组织的首要任务之一。

大数据分析的好处是什么?

根据研究机构Allied Market Research公司发布的一份调查报告，到2027年，全球大数据和商业分析市场规模预计将达到4209.8亿美元，从2020年到2027年的复合年增长率为10.9%。这也不足为奇，因为企业可以从使用大数据分析软件和工具以及制定数据驱动的决策以改善业务成果。最常见的改进可能包括有效营销、新收入、客户个性化，以及提高运营效率，从而使企业在市场竞争中名列前茅。

在大数据分析的潜在好处中，可以发现：

对以不同来源、格式和类型存在的大量数据进行快速分析。能够快速做出更好的决策以更有效地制定战略，改进战略决策，例如供应链和运营。在有效优化业务流程的帮助下，可以节省成本。更深入地了解客户需求、行为和情绪，这会对营销洞察产生积极影响，并为产品的进一步开发提供广泛的信息。更有效地实施从大量数据样本中提取的风险管理策略。

Analytics Insight公司在其发布的一份调查报告指出了2021年值得的十种大数据分析技术，其中包括：

Apache Hadoop：这是一个软件库，它使用简单的编程模型在计算机集群对大型数据集进行分布式处理。MongoDB：这是一个基于文档的分布式数据库，主要目的是帮助现代应用程序开发人员开发和使用云计算技术。R：为统计计算和图形创建的免费软件环境。Tableau：这是一个可视化分析平台，有助于查看和理解可以解决潜在问题的数据。Cassandra：这个一种开源NoSQL数据库，能够以极快的速度和更高的性能管理大量数据。Qlik：这是一种端到端的多云数据集成分析解决方案，可将原始数据转化为有价值的洞察力，从而弥合所有信息差距。Splunk：这是一个数据分析平台，具有额外的安全性、可观察性、IT运营以及包括数据处理在内的一切。ElasticSearch：这是一个分布式分析引擎，具有RESTful搜索功能，可以解决日益增长的用例。Knime：这是一个创建和生产数据科学的软件，具有简单直观的环境，使大数据利益相关者能够专注于其核心输入。RapidMiner：这是一个端到端的透明数据科学平台，为构建机器学习模型进行了集成和优化，可以使用可视化工作流设计器或自动建模设计这些模型，并部署机器学习模型，将它们转化为有益的操作。

大数据分析如何工作?

大数据分析主要利用了4个关键流程。这些工作包括数据的收集、处理、清理和分析。以下了解这些关键流程。

(1)收集数据

移动记录、客户反馈表、从客户那里收到的邮件、调查报告、社交媒体平台和移动应用程序是数据分析师可以收集特定信息的来源。不同的企业试图利用数据收集和提取所有有价值的信息来获得洞察力和进步。而非结构化或半结构化数据通常非常混乱，如果不使用特定工具，则无法读取这些信息。

(2)处理数据

在收集数据之后，下一步要使用它将数据存储在数据池或数据仓库中，将允许分析师组织、配置和分组大数据，以便为每个请求绘制清晰的图表，这对于最终结果也将更加准确。

(3)清理数据

为确保处理过的数据分析师的工作是完整和可行的，它必须清除重复数据、不真实输入、系统错误和其他类型的偏差。因此，这一步可以对大数据进行清理，以便在之后获得更准确的结果。

(4)分析数据

这是最后一个步骤，可以分析收集、处理和清理的原始数据，并有可能提取急需的结果。在这里可以使用：

数据挖掘(帮助提取有用且可行的数据模式)。人工智能(使用类人思维探索和提取深度数据分析)。文本挖掘(在人工智能的帮助下，可以从非结构化文本信息池中获得有意义的信息洞察)。机器学习(使用人工智能让计算机根据过去的经验进行学习)。预测分析(基于过去和历史数据分析对企业的重大预测和未来洞察)深度学习(分析和提取大量非托管数据)

尽管大数据分析有许多分析数据的可能性和方法，但人们需要预测分析及其在2021年的表现。

预测分析在当今处于什么地位?

IBM公司表示，大数据预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习来预测未来的结果。企业借助可预测的数据模式，使用预测分析来了解其风险和机遇。

预测分析也属于大数据和数据科学。如今，很多企业使用事务数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获得洞察力。企业可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。那么能从数据提取中得到什么?将会看到数据范围内的模式，并能够预测未来的事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。

预测分析在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等行业中最有用。根据Statista公司发布的一份调查报告，随着越来越多的企业将预测分析大数据技术用于各行业领域，预计到2022年，分析大数据市场有望实现110亿美元的收入。

通常情况下，有三种类型的预测分析业务可以应用于：

预测建模描述性建模决策建模

(1)预测建模

预测建模需要统计数据才能预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，可以借助预测建模来预测客户的行为和信用风险。

(2)描述性建模

描述性建模倾向于将客户划分为多个组来描述数据集中的某些关系。因此，将获得客户和产品之间不同关系的摘要，例如考虑年龄、地位、性别等产品偏好。

(3)决策建模

决策建模显示了决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。了解元素之间的关系可以潜在地预测未来结果，增加所需结果的可能性。

预测分析的好处是什么?

企业可以在预测分析的帮助下获得8项主要好处。因此，应用于预测分析可以：

让企业在市场上更具竞争力开辟新产品(服务)机会优化产品(服务)的性能根据分析内容获得洞察力根据客户偏好获取见解减少成本浪费和风险立即解决问题100%满足用户需求改善协作

预测分析的其他潜在好处是检测：

警告可能的欺诈行为模式一致性，以便改进可以防止的非法行为可以优化的营销活动缺陷可以了解客户购买偏好规划可以增强的劳动力优势可以分析客户流失率可以分析竞争对手的进展

预测分析如何工作?

为了利用预测分析，企业的业务都应该由业务目标驱动。例如，企业的目标可能是降低成本、优化时间和消除浪费。其目标可以在其中一个预测分析模型的帮助下得到支持，以处理大量数据并接收最初所需的结果。

基于上面的解释，可以定义一些应用于预测分析的基本步骤。例如，要预测销售收入，必须：

步骤1：从多个来源获取数据，尤其是具有产品销售数据、营销预算和国内生产总值(GDP)的数据。

步骤2：从任何不必要的成分中清除数据，并根据相似的数据类型对其进行累积或分组。

步骤3：创建预测模型。例如神经网络可用于收入预测。

步骤4：将模型开发到生产环境中，并使其可通过其他应用程序访问。

大数据分析和预测分析比较

在某些情况下，大数据和预测分析听起来很相似，但它们绝对不是一回事。因此以下研究一下预测分析和大数据比较，以了解它们之间有什么不同。

如何使用大数据进行预测分析?

为了预测未来事件，预测分析可以识别有意义的大数据模式，还可以应用于当前、过去和未来的未知数据。使用大数据的预测分析能够提供有价值的商业智能信息。

为了产生影响，大数据中的预测分析有几种工作模型，其中包括：

(1)决策树

该模型看起来像一棵树，其中树枝表示可用的选择，而树叶表示决策。该模型使用简单，可以为企业节省紧急决策的时间，在短时间内预测最佳结果。

(2)回归

该模型用于统计分析，企业拥有大量数据并需要确定某些模式。此外，输入之间应该存在线性关系。该模型构成了一个公式，该公式显示了数据集中所有输入之间的具体关系。

(3)神经网络

这个模型在某种程度上模仿了人脑的工作机理。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。需要了解输入和输出之间的关系或需要预测事件的大量数据存在的问题，因此该模型成为一个有用的工具。

(4)使用预测分析的行业和项目

需要分析大量数据的行业正在积极使用大数据进行预测分析。这些行业其中包括：

卫生保健零售银行业制造业公共交通工具网络安全

更适合使用大数据和预测分析的项目是：

用于网络安全的大数据健康状况预测云服务器异常检测招聘大数据职位大数据收集中的恶意用户检测游客行为分析信用评分电价预测

该列表可以更进一步扩展，因此预测分析几乎适用于任何地方。

结论

大数据分析和预测分析都可以通过分析、分组和清理所有不相关信息的消费者数据集帮助企业推进业务发展。大数据预测分析使企业能够展望未来，并根据过去的经验、现在的实践以及预先规划的未来方向向前发展。

原文标题：Complete Guide to Predictive Analytics and Big Data Analytics，作者：Nazar Kvartalnyi

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