大数据智能技术服务

  "大数据"已经不简单是数据大的事实,而最重要的是现实对大数据进行深入得挖掘,从茫茫数据海中,抓取宝贵信息加以利用。如今,随着时代的进步,越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的特性,在原来3V(数量,速度,多样性)的基础上,更增加了价值密度低、存活性、准确性等新的特性。价值密度低是指大数据中真正有意义的信息含量比重低;存活性是指特定情况下的大数据具有很强的时效性。此外,数据中存在许多矛盾、模糊的地方,只有将这些地方一一去除,才能确保数据的准确。通俗地讲,大数据分析技术就是大数据的收集、存储、分析和可视化的技术,是一套能够解决大数据的上述问题,分析出高价值的信息的工具集合。

  上海赛星软件正与知名的研究机构紧密合作,帮助企业在多样化的数据模式下最高效地利用技术改进数据应用。这有助于确保客户获得灵活的选择,来支持他们扩展大数据挖掘,以实现特定的目标。借助上海赛星软件的服务,客户能够在任何类型的数据中获得核心解决方案。我们正处于数据的变革之中,跟上数据爆炸式增长的步伐将是一个持续的挑战,真正的赢家将是那些在整个价值链中掌控信息流并善用分析的企业。

服务内容:

  1. 可视化分析
  2.   大数据分析的使用者有数据分析专家,同时还有普通用户,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的呈现大数据特点,同时能够非常容易被用户所接受,就如同看图说话一样简单明了。我们可以为客户整合多种数据,以图表和图形的方式来直观动态的展示数据的潜在趋势和特性。

  3. 数据挖掘算法
  4.   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的呈现出数据本身具备的特点,也正是因为这些被全世界所公认的各种统计方法才能深入数据内部,挖掘出数据的价值。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的处理大数据,如果没有很好的算法得出结论,那大数据的价值也就无从谈起。我们可以为客户定制需要的数据挖掘算法。

  5. 预测分析
  6.   大数据分析最终要的应用之一就是预测分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。我们可以通过统计、建模与数据搜集,预测未来客户行为、营运机会与风险等,了解企业未来发展可能。

  7. 语义引擎
  8.   大数据分析广泛应用于互联网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义中分析、判断用户的需求。将人们从繁琐的搜索条目中解放出来,让用户能更快、更准确、更全面地获得所需信息,实现更好的用户体验和广告匹配。



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