大数据分析引擎是什么？“Da-2”处理的关键技术一般有:Da 数据采集、Da 数据预处理、Da 数据存储与管理、Da 数据分析与挖掘。-2/可视化、大型数据应用、大型数据安全等，).收集、清理、挖掘、分析Da 数据bigdata，主要包括数据收集、数据存储、数据。
Da 数据分析方法的解释和相关工具的介绍。要知道，Da 数据已经不是数据了。最重要的现实是分析Da 数据。只有通过分析才能获得大量情报。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据，包括数量、速度、多样性等方面的性质，都呈现出大数据，复杂度的不断增加。因此，大数据的分析方法是
分析的五个基本方面数据PredictiveAnalyticCapabilities数据挖掘可以让分析师更好的理解数据预测分析可以让分析师根据可视化分析的结果和数据挖掘，数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是管理中的一些最佳实践。
1。可视化分析是数据分析专家还是普通用户的最根本要求，数据可视化是数据分析事物。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2.数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。聚类、切割、离群点分析等算法让我们深入到数据中，发掘其中的价值。这些算法不仅要处理数据的大数据量，还要处理数据的大速度。
4.语义-1/我们知道非结构化的多样性数据给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的东西来分析、提取和分析-。语义 引擎需求旨在智能地从“文档”中提取信息。5.数据质量和数据管理数据质量和数据管理是管理中的一些最佳做法。处理数据通过标准化的流程和事物可以保证一个预先定义的高质量的分析结果。6.数据 Storage、数据Warehouse数据Warehouse是为多维分析和多角度展示而建立的连接类型数据以特定形式存储数据 Library。
3、大 数据分析的分析_大 数据分析的分析工具big 数据分析的五个基本方面1。解析(可视化分析)无论是对于数据分析师还是普通用户来说，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。2.数据挖掘算法(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。聚类、分割、离群点分析等算法让我们深入数据挖掘价值。
