產(chǎn)品介紹
隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布各處的各式各樣傳感器的涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)源呈現(xiàn)指數(shù)級增長，信息數(shù)量及復(fù)雜程度快速擴大，從海量數(shù)據(jù)中提取信息的能力正快速成為戰(zhàn)略性發(fā)展方向和要求。
大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面
1、可視化分析：大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶， 但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點， 同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 ?
2、數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法， 各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點， 也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學(xué)家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理) 才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)， 如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。 ?
3、預(yù)測性分析能力：大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點， 通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
4、語義引擎：大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞、 或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。 ?
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理：大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理， 無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。?
大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當(dāng)然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、 更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。
NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺主要有采集、文檔轉(zhuǎn)化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉(zhuǎn)換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務(wù)與二次開發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。
