文献大数据分析

【导读】越来越多的应用涉及到大数据，不幸的是所有大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是描述了数据库不断增长的复杂性。那么，大数据分析具体包括哪几个方面呢?今天就跟随小编具体来了解下吧! Analytic Visualizations(可视化分析)不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。 Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 Semantic Engines(语义引擎)我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。关于大数据分析具体包括哪几个方面，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

中文meta分析需要检索英文数据库的。Meta分析文献的报告需要检索维普中文科技期刊数据库、中国知网数据库、中国生物医学文献数据库网络版、万方数据库及Pubmed数据库、Web of science数据库、英文数据库等。meta分析的注意事项：将检索到的文献导入到 EndNote 或者其他的文献管理工具，此时，一定要记住文献检索和筛选的数量，否则，在制作文献筛选流程图时会导致重复性的无用功。关于 EndNote 使用在科研论文时间往期文章中也有介绍，希望大家能熟练使用此软件，在文献筛选的过程中减少阻力。

银行和证券银行和证券公司通过大数据网络活动监控和自然语言处理程序，监控金融市场，减少欺诈性交易。交易委员会正在使用大数据分析监控股票市场，避免非法交易的发生。 通讯和媒体同时段在多个平台(移动，网络和电视)上进行实时报道世界各地发生的事件。另外，媒体其中的一部分就是音乐行业通过使用大数据关注最新趋势，了解听众最新爱好趋势，并通过自动调谐软件创作出流行的曲调。 体育了解特定地区针对不同活动的收视率模式，并通过分析数据，从而监测个人球员和球队的表现。像板球世界杯，FIFA世界杯和温布尔顿国际网球锦标赛的体育赛事等均使用了大数据分析技术。 医疗保健收集公共卫生数据，从而更快地应对个人健康问题，并掌握新病毒株(如埃博拉病毒)在全球传播的状态。不同国家卫生部门合并使用大数据分析工具，以便在人口普查后进行数据收集。 教育针对目前快速发展的各种领域，更新和升级相关文献。世界各地的大学均使用大数据来检测和追踪学生和教师的情况，并通过不同科目的出席率分析学生的兴趣喜好。 制造业通过大数据提高供应链管理，提高生产率。制造企业使用这些分析工具，确保以最佳方式分配生产资源，从而获得最大效益。 保险通过预测分析处理各种业务，从开发新产品到应对索赔。保险公司使用大数据了解需求最大的政策计划，并产生更多收益。消费贸易预测和管理人员编制以及库存需求。贸易公司通过会员制度，记录会员情况从而发展贸易。 交通运输制定更好的路线规划，交通监控和物流管理。主要是政府为了避免交通堵塞而设立的。 能源通过智能电表减少电气泄漏，并帮助用户管理能源使用情况。负荷调度中心使用大数据分析来监测负荷模式，并根据不同的参数分析能源消耗趋势之间的差异，并节约能源。关于都离不开大数据分析的行业的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。