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2019-05-15更新

上篇文章给大家介绍了大数据分析和传统情报分析的两点差异,今天沈阳爱尚实训的蔡老师再给大家介绍两点区别。

3、分析时机有差别
就分析的时机而言,分析可以分为历史分析和实时分析。历史分析是对历史数据进行分析,包括交互式历史分析和批处理历史分析两种方式。实时分析是对变化着的数据做实时分析,包括动态流分析、基于时间窗口的实时分析等。大数据分析的提出,主要是为了满足数据大、数据类型广泛、数据处理速度快的要求。因而,实时分析是大数据分析的另一项突出特色。当然,一些有特点的大数据分析系统,因为其应用场景不同,也会强调其历史分析能力。
与大数据分析不同,情报分析很少对历史分析与实时分析进行区分。情报分析虽然在动态跟踪时主要依赖于新的数据,但在规律总结与趋势分析时往往使用带有一定阶段性和滞后性的数据,即要分析一段时间内的数据。在情报分析报告或学术论文中经常看到“近十年”、“二十一世纪以来”等字样,这都体现了情报分析在分析时机方面与大数据分析的不同。

4、分析任务有不同
大数据分析的典型任务是通过相关性实现模式挖掘与预测分析。一般情况下,就模式挖掘而言,大数据分析强调发现事先不知道的新模式和未知的相关关系,这一点与情报分析有显著的差异。就预测分析而言,大数据分析主要包括趋势预测和缺失信息预测。趋势预测是指通过事物的一些基本属性信息和先前的态势分析,预测事物发展的轨迹和最终影响力。缺失信息预测是指对现有信息中缺失的信息项或者还没有出现的信息进行预测,也称预见。
情报分析的目的和任务通常情况下是明确的,要回答具体的问题。换句话说,在情报分析的开始阶段就已经知道了结果的模式。情报人员需要做的就是紧密围绕情报分析课题的需求,广泛搜集各类相关信息,运用多种工具与方法进行内容分析,监测其中的新现象、新情况、新异常,并根据蛛丝马迹发现其中的规律、本质、战略意图等,并将这些内容“填充”到情报分析结果的模式中,或按预定的模式组织所发现的内容,形成情报分析报告。