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大数据分析培训学习:大数据时代信息分析的关键问题

大数据时代来临,每天互联网产生的巨量数据,看似散乱无用,但其背后的价值确实是不可估量的。在进行大数据培训学习的时候,科多大数据的学员们都会进行这样的思考,我们当下

大数据时代来临,每天互联网产生的巨量数据,看似散乱无用,但其背后的价值确实是不可估量的。在进行大数据培训学习的时候,科多大数据的学员们都会进行这样的思考,我们当下的信息分析的现状是什么,存在着什么样的问题呢?我们一起来看一下科多大数据整理的资料学习一下。
大数据分析培训学习
在大数据环境下信息分析方法探索方面,学者们对大数据时代情报分析技术与方法进行了创新,包括研究大数据预测建模,构建适用于大数据的基于本体的可视化查询生成方法, 开发处理大数据的高效和安全的云存储系统。在大数据环境下信息分析方法应用方面,领域情报分析成果丰富,如公安情报和技术竞争情报分析等。其次,在医学和生物信息分析方面成果较多,有学者运用统计文本分类识别健康信息技术事件的发生。另外,基于大数据产生了一些新知识和应用,如数据驱动药物研究的出现,甚至呼吁建立生物领域的大数据系统。
总体而言,对大数据环境下信息分析的研究才刚刚起步,对新的信息环境下信息分析方法、技术和工具、工作模式等的研究已经有了一些成果,但还缺乏更多更深入的研究。
大数据的快速发展,也伴随着大量的问题,笔者通过对大数据环境下信息分析核心环节的梳理分析,总结出大数据时代信息分析中有待解决的 4 个方面的关键问题,分别是信息分析思维待革新、信息分析资源保障体系构建、信息分析方法创新、信息分析工具开发。
1、大数据时代信息分析思维有待革新
信息分析思维方式是人们进行信息分析思维活动所采取的方式,具体是指信息分析思维主体在一定理论、观念、方式和手段的基础上所形成的反映和把握信息分析对象的方法。信息分析人员的逻辑思维对信息分析工作的开展以及信息分析任务的完成都具有重要的作用和意义。
在大数据时代背景下,大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还是改变市场、组织机构以及政府与公民关系的方法。大数据环境对信息分析人员的工作模式和业务内容都带来了巨大的改变,如何适应新的信息技术环境和数据科学范式是大数据时代信息分析工作人员亟待解决的问题。因此,情报分析人员在着手新的信息分析任务或课题前,首先必须以全新的思维方式为起点。信息分析呼唤大数据思维。
2、信息分析资源保障体系有待完善
随着时间和信息技术条件的改变,情报资源体系经历着一个动态变化的过程,但是,在一定时间范围内,情报分析人员要想完成高水平的信息分析任务或课题研究,必须尽可能多地搜集不同信息来源的情报分析资源,而在大数据环境下,不同来源的数据必须经计算机系统实现集成与资源整合后才能更好地为情报分析人员所用。
    3、信息分析方法有待创新
信息分析方法是创新信息分析工作的核心和信息分析学科发展的不竭动力。以往的信息分析实践,更多地关注于文献分析,回顾信息分析的方法主要有以内容分析法、引文分析、共现分析法以及网络链接分析法为主的科学计量分析,以因子分析、聚类分析、回归分析、时间序列分析为主的统计分析方法,以数据仓库、OLAP、数据挖掘为主的计算机辅助分析方法等。信息分析的方法体系划分为信息分析的哲学方法、基础方法、一般方法和特殊方法四大类。
在大数据时代,这些信息分析方法本身没有问题,但它们已经不能适应大数据环境下多源数据融合、社会网络结构分析、空间信息分析、可视化分析、大数据批量分析与流式分析的需要。大数据时代,信息分析工作从根本上需要信息分析方法创新。
4、信息分析工具有待开发
随着信息技术的发展及其在信息分析工作中的广泛应用,信息分析工具的软件化与系统化使得信息分析工作效率得到了巨大提高。然而,大数据环境下专业信息分析软件工具的缺乏成为当前信息分析领域有待解决的重要问题之一。大数据时代信息分析的难点不在其数据量之大,而在于对海量、复杂、非结构化数据的分析,不借助于专业的分析工具很难在规定的时间内完成分析任务,或者很难在较短的时间范围内更多地发现大数据里潜藏着的情报价值。互联网公司、大型零售集团、科学实验机构、政府管理部门等机构是大数据的主要拥有者,尤其是大型零售企业,较早就累积了大量的数据,但其对大数据的开发利用水平仍然有限。但适应大数据时代的专业信息分析工具的不足,使得大数据的潜在价值还远远没有得到显现,拥有处理“大数据”的能力和有效分析大数据的工具,正成为一种必需的竞争优势。
大数据时代已经来临,社会各行各业都面临着前所未有的数据量和数据分析需求。现在行业对于人才的渴求度是相当高的,已经在大数据行业的人才也严重不足,现在想要进入大数据行业的小伙伴们当抓紧这个时机学习大数据,逐渐积累经验,才能在行业内立足。科多大数据的课程体系已经经过了好几代的更新完善,按照企业的项目要求准备来执行,紧跟市场的需求。
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