互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)絡(luò)、社交網(wǎng)絡(luò)等新興技術(shù)趨勢(shì)促使人類社會(huì)的數(shù)據(jù)種類和規(guī)模正以前所未有的速度增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)時(shí)代正式到來。數(shù)據(jù)正從簡(jiǎn)單的記錄對(duì)象開始轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N基礎(chǔ)性甚至戰(zhàn)略性的資源，從海量的低價(jià)值密度的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息，已經(jīng)成為各行業(yè)迅速關(guān)注的焦點(diǎn)。

在大數(shù)據(jù)之中有一個(gè)重要概念，那就是數(shù)據(jù)相關(guān)性。大數(shù)據(jù)不是教機(jī)器像人一樣思考，而是將復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法用在海量數(shù)據(jù)上，讓數(shù)據(jù)自己說話。但數(shù)據(jù)相關(guān)性并不是表面的、顯式的，而是需要通過數(shù)據(jù)分析和邏輯疊加使其展現(xiàn)。挖掘這些規(guī)模巨大、形態(tài)各異、價(jià)值密度低以及快慢不一的數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性是大數(shù)據(jù)重要的內(nèi)涵。

大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)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(shí)還有普通用戶， 但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)， 同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡(jiǎn)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(diǎn)， 也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)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(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@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(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。 ?

3、預(yù)測(cè)性分析能力：大數(shù)據(jù)分析終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)， 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(cè)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(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn)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(shí)和有價(jià)值。?

大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)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(diǎn)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(tái)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(duì)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(tái)。

NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺(tái)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(jì)、文本聚類、文本分類、摘要實(shí)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(xiàng)功能模塊，平臺(tái)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。各個(gè)中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系統(tǒng)平臺(tái)，可以供Java，Python，C，C#等各類開發(fā)語言使用。

隨著信息技術(shù)在我國(guó)社會(huì)生活各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用的深入,中文信息處理正在成為人們工作和生活中不可或缺的手段，中文信息處理將具有更加廣闊的市場(chǎng)。這將促使中文信息處理方面的中文搜索引擎、實(shí)時(shí)機(jī)器翻譯、大規(guī)模中文文本處理、跨平臺(tái)中西文自動(dòng)識(shí)別轉(zhuǎn)換、泛中文語義理解、中文電子商務(wù)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)重大突破。中文信息處理已成為我國(guó)信息技術(shù)研究、發(fā)展、應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，在互聯(lián)網(wǎng)日益成長(zhǎng)的今天，中文信息處理技術(shù)將會(huì)更加成熟并創(chuàng)新。