新人要如何選擇pos機

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本文目錄一覽：

1、新人要如何選擇pos機

新人要如何選擇pos機

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隨著大數據時代的到來，分析與挖掘數據的價值也變得越來越重要。從海量、繁雜的數據中獲取有用的信息，有一款合適的數據分析工具是很有必要的。如何選擇一款可以帶來便利的數據分析工具呢?下面所說的內容，你或許會有所收獲。

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

交易數據(Transaction data)

大數據平臺能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web服務器記錄的互聯網點擊流數據日志。

人為數據(Human-generated data)

非結構數據廣泛存在于電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

移動數據(Mobile data)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

機器和傳感器數據(Machine and sensor data)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網絡中的其他節點通信，還可以自動向中央服務器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。機器和傳感器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用于構建分析模型，連續監測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

1)能應用高級的分析算法和模型提供分析

2)以大數據平臺為引擎，比如Hadoop或其他高性能分析系統

3)能夠適用于多種數據源的結構化和非結構化數據

4)隨著用于分析模型的數據的增加，能夠實現擴展

5)分析模型可以，或者已經集成到數據可視化工具

6)能夠和其他技術集成

另外，工具必須包含必備的一些功能，包括集成算法和支持數據挖掘技術，包括(但不限于)：

1)集群和細分：把一個大的實體分割擁有共同特征的小團體。比如分析收集來的客戶，確定更細分的目標市場。

3)恢復：用于恢復從屬變量和一個及一個以上獨立變量之間的關系，幫助決定從屬變量如何根據獨立變量的變化而變化。比如使用地理數據、凈收入、夏日平均溫度和占地面積預測財產的未來走向。

4)聯合和項目集挖掘：在大數據集中尋找變量之間的相關關系。比如它可以幫助呼叫中心代表提供基于呼叫者客戶細分、關系和投訴類型的更精準的信息。

5)相似性和聯系：用于非直接的集群算法。相似性積分算法可用于決定備用集群中實體的相似性。

6)神經網絡：用于機器學習的非直接分析。

數據科學家們，他們想使用更復雜的數據類型實現更復雜的分析，熟知如何設計，如何應用基礎模型來評估內在傾向性或偏差。

業務分析師，他們更像是隨性的用戶，想要用數據來實現主動數據發現，或者實現現有信息和部分預測分析的可視化。

企業經理，他們想要了解模型和結論。

IT開發人員，他們為以上所有類用戶提供支持。

分析師的專業知識和技能：有些工具的目標受眾是新手用戶，有的是專業數據分析師，有的則是針對這兩種受眾設計的。

分析多樣性

根據不同的用戶案例和應用，企業用戶可能需要支持不同類型的分析功能，使用特定類型的建模(例如回歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。這些功能已經能夠廣泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是還是有一些廠商投入數十年的精力，調整不同版本的算法，增加更加高級的功能。理解哪些模型與企業面臨的問題最相關，根據產品如何最好地滿足用戶的業務需求進行產品評估，這些都非常重要。

數據范圍分析

要分析的數據范圍涉及很多方面，如結構化和非結構化信息，傳統的本地數據庫和數據倉庫、基于云端的數據源，大數據平臺(如Hadoop)上的數據管理等。但是，不同產品對非傳統數據湖(在Hadoop內或其他用于提供橫向擴展的NoSQL數據管理系統內)上的數據管理提供的支持程度不一。如何選擇產品，企業必須考慮獲取和處理數據量及數據種類的特定需求。

協作

企業規模越大，越有可能需要跨部門、在諸多分析師之間分享分析、模型和應用。企業如果有很多分析師分布在各部門，對結果如何進行解釋和分析，可能會需要增加更多的共享模型和協作的方法。

許可證書和維護預算

幾乎所有廠商的產品都分不同的版本，購買費用和整個運營成本各不相同。許可證書費用與特性、功能、對分析數據的量或者產品可使用的節點數的限制成正比。

易用性

沒有統計背景的商業分析師是否也能夠輕松地開發分析和應用呢?確定產品是否提供了方便開發和分析的可視化方法。

非結構化數據使用率

確認產品能夠使用不同類型的非結構化數據(文檔、電子郵件、圖像、視頻、演示文稿、社交媒體渠道信息等)，并且能夠解析和利用收到的信息。

可擴展性和可伸縮性

隨著數據量的不斷增長和數據管理平臺的不斷擴展，要評估不同的分析產品如何跟隨處理與存儲容量的增長而增長。

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