大數(shù)據(jù)分析要實現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，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與聯(lián)系，就可以建立科學的數(shù)據(jù)模型，通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。下面由八爪魚爬蟲工具為大家詳細介紹大數(shù)據(jù)可視化分析以及預(yù)測性分析技術(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，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。通過對不同類型數(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;用于反映數(shù)據(jù)的匯聚模式或根據(jù)對象的屬性區(qū)分其所屬類別的特征型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)型知識;根據(jù)當前歷史和當前數(shù)據(jù)預(yù)測未來數(shù)據(jù)的預(yù)測型知識。當前已經(jīng)出現(xiàn)了許多知識發(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個鮮明的特點：一，與用戶的交互性強。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象或事件的數(shù)據(jù)的多個屬性或變量。三，直觀的可視性特點。數(shù)據(jù)可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,并可對其模式和相互關(guān)系進行可視化分析。

　　數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術(shù)會議上，而第一屆知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining，DM)國際學術(shù)會議是1995年加拿大召開的，會議上將數(shù)據(jù)庫里存放的數(shù)據(jù)生動地比擬成礦床，從而“數(shù)據(jù)挖掘”這個名詞很快就流傳開來。數(shù)據(jù)挖掘的目的是在雜亂無章的數(shù)據(jù)庫中，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值的信息查找出來的過程。事實上，數(shù)據(jù)挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。

　　數(shù)據(jù)挖掘的定義沒有統(tǒng)一的說法，其中“數(shù)據(jù)挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的并且包含噪聲的具有很大隨機性的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程”是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數(shù)據(jù)源包含著噪聲;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識并不要求適用于所有領(lǐng)域，可以僅支持某個特定的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問題。以上這些特點都表現(xiàn)了它對數(shù)據(jù)處理的作用，在有效處理海量且無序的數(shù)據(jù)時，還能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在這些數(shù)據(jù)中的有用的知識，最終為決策服務(wù)。從技術(shù)這個角度來說，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，隱藏在數(shù)據(jù)背后的知識，可以以概念、模式、規(guī)律和規(guī)則等形式呈現(xiàn)出來。

　　預(yù)測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)測性的判斷。大數(shù)據(jù)分析最終要實現(xiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，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與聯(lián)系，就可以建立科學的數(shù)據(jù)模型，通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。作為數(shù)據(jù)挖掘的一個子集，內(nèi)存計算效率驅(qū)動預(yù)測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務(wù)數(shù)據(jù)流得到更快速的處理。實時事務(wù)的數(shù)據(jù)處理模式能夠加強企業(yè)對信息的監(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)測分析能力，能夠幫助企業(yè)分析未來的數(shù)據(jù)信息，有效規(guī)避風險。在通過大數(shù)據(jù)的預(yù)測性分析之后，無論是個人還是企業(yè)，都可以比之前更好地理解和管理大數(shù)據(jù)。

　　盡管當前大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢良好，但網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)對于存儲系統(tǒng)、傳輸系統(tǒng)和計算系統(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，科學技術(shù)的進步與發(fā)展對大數(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IT行業(yè)進行革命性的重構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)平臺(包括計算平臺、傳輸平臺、存儲平臺等)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)時代，任何數(shù)據(jù)都是有價值的，那么這些有價值的數(shù)據(jù)就成為了賣點。