工业大数据分析的重要性

对工业大数据进行分析，可采取可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理等多种方法综合进行。

1.可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观呈现大数据的特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2.数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据，如果一个算法需花上好几年时间才能得出结论，大数据的价值也就无从说起了。

3.预测性分析。大数据分析最终的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过建立科学的模型，便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。(www.xing528.com)

4.语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来了新的挑战，人们需要一套工具系统去分析，去提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能才足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然要进行更加深入的大数据分析的话，还有很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。