数据研判Data Analysis and Judgement是指使用统计分析和逻辑推理等方法对收集到的数据进行分析评估和判断的过程它是在数据科学和决策分析中常用的一项技术数据研判的目的是通过深入分析和理解数据，从中获取有关特征趋势关联性和规律性等信息，以便做出准确和明智的决策这一过程涉及收集数据。

1数据规模巨大 随着技术的发展和社会的进步，各行各业产生的数据量越来越大大数据分析的首要特点就是数据规模巨大，这些数据包括结构化数据，如数据库中的数字和事实，以及非结构化数据，如社交媒体帖子视频和音频2处理速度快 大数据分析的另一个特点是处理数据的速度快这是因为大数据分析工具。

也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确2不能粗略计算 现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果3数据越多越好 不是数据。

1什么是Tableau Public 大数据分析工具 这是一个简单直观的工具因为它通过数据可视化提供了有趣的见解Tableau Public的百万行限制因为它比数据分析市场中的大多数其他玩家更容易使用票价使用Tableau的视觉效果，您可以调查一个假设此外，浏览数据，并交叉核对您的见解 2Tableau Public的使用 您可以免费将。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析对大数据bigdata进行采集清洗挖掘分析等，大数据主要有数据采集数据存储数据管理和数据分析与挖掘技术等数据处理自然语言处理技术统计分析假设检验显著性检验差异分析相关分析多元回归分析逐步回归回归预测与残差分析等数据挖掘分类。

1分类 分类是一种根本的数据剖析办法，数据依据其特色，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步剖析，可以进一步发掘事物的实质2回归 回归是一种运用广泛的计算剖析办法，可以通过规定因变量和自变量来确认变量之间的因果关系，树立回归模型，并依据实测数据来求解模型的各参数，然后点评回归模型。

1 可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是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读者所接受，就如同看图说话一样简单明了2 数据挖掘算法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。

大数据优点1及时解析故障问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元2为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵3分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存4根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息5从大量客户中快速识别出金牌客户6使用。

1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，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果2数据挖掘算法 数据挖掘又称数据库中的知识发现人工智能机式别统计学数据库可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据。