無論是日志數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化都是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾苯语@示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)為自己說話，讓觀眾看到結(jié)果。

方法1、數(shù)據(jù)挖掘算法

如果可視化是用于人們觀看的，那么數(shù)據(jù)挖掘是用于機(jī)器觀看的。聚類、分割、孤立點(diǎn)分析和其他算法使我們能夠更深入地挖掘數(shù)據(jù)和價值。這些算法不僅需要處理大量數(shù)據(jù)，而且必須盡可能降低處理大數(shù)據(jù)的速度。

方法2、預(yù)測分析能力

數(shù)據(jù)挖掘使分析師能夠更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測分析使分析師能夠基于可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測性判斷。

方法3、語義引擎

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)，因此需要一系列工具來分析、提取和分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設(shè)計(jì)成智能地從“文檔”中提取信息。

方法4、數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)，確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。

到了業(yè)務(wù)部門操作流程的部門，光挖掘是不夠的，必須給他加上數(shù)據(jù)分析，才能不光認(rèn)識到這個事的存在，還能知道它好不好，有沒有問題。需不需要改進(jìn)。這就是我們在流程挖掘的基礎(chǔ)上要進(jìn)一步做診斷做預(yù)警。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)μ剿魑粗I(lǐng)域很有用，比如市場行情，但是還可能泄露隱私，因?yàn)閺奈粗兂闪艘阎１热鐝哪忝刻斓男谐誊壽E挖掘一個不認(rèn)識你的人可以知道你是一個上班族，家在哪里，公司在哪里，可以通過大量的數(shù)據(jù)比對發(fā)現(xiàn)規(guī)律。但這些信息可能會被濫用，所以在大數(shù)據(jù)挖掘面前，我們還要注意保護(hù)隱私。

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