如何利用大数据查询功能来分析信息？

在当今的大数据时代，数据的重要性愈发明显。然而有了数据并不意味着就有了一切。很多时候大数据能给出结论，但给不了解释。只有把数据通过可视化效果呈现出来，并对其进行分析，才能找出真正的答案。然而每一个问题都不止一面，当我们面对复杂的数据问题时，核心是把数据关联起来。

在此之后，才可以说进行关联分析。关联分析（规则）即挖掘关联现象，从大量数据当中发现事物、特征或者数据之间的，频繁出现的相互依赖关系和关联关系。关联关系包含简单关联、时序关联及因果关联等，这些关联有的产生于经验之中，但并不总是事先知道，而是通过数据库中数据的关联分析获得的，其对商业决策具有重要的价值，常用于实体商店或电商的跨品类推荐，购物车联合营销，货架布局陈列，联合促销，市场营销等，来达到关联项互相销量提升与共赢，提升用户体验，减少上货员与用户投入时间，寻找高潜用户。

怎样快速地把数据拿来做一个整合，又很快地呈现出来，是非常重要的。数据分析挖掘很重要，但有时一些应用场景和分析挖掘不一定有太大关系。 举个例子，假设某地发生了一个大地震，在这个灾难性事件中，最重要的不是预测，而是诊断，让你了解现在的情况是什么，未来要朝哪个方向走。这就需要数据的整合与呈现。分析的力量是你能够对整个流程进行分析，而不是某个环节。你可以看到真正的故事在于快速关联不同的数据源。

过去我们谈大数据分析包含了数据采集、清洗、分析和展现，今天谈的好像是关联、分析和展现，那么是不是大数据分析的理念变了呢？的确是一个比较大的概念上的转换。从信息的角度看，每个数据都有价值，获得的数据越多越好，有些系统通过清洗或是数据处理，可能把一些价值去除掉了。 另外，过去是ETL，也就是数据抽取、转换和上载。现在所谓的转换，是在关联引擎里面做的。数据抽取出来，然后上传，再做转换，也就是ELT。ELT对比ETL，速度要快很多。

对于这个问题，重点是怎么分析大数据。

首先需要把你要分析的海量大数据放到一个库里，或者一个平台上，确定你要分析的这些数据是哪些，就像炒菜前，你要先把食材都准备好，洗干净，放在案板上，这个库或者平台就是那个案板。

其次，你要确定一下要分析的方面有哪些，就像你要确定哪些菜需要切成丁，哪些菜需要切成丝。然后运用算法或者工具把库里的数据按照你确定的方面进行分析，这个过程就是文本大数据分析，以文本分析的思路来进行就可以。比如量化这些大数据，设置类目和编码簿，编码，对编码结果进行统计分析，输出可视化图表。也可以结合质性的分析，去分析某些话语、修辞和表达等。

关键之处在于这些大数据的收集和处理，最好是运用大数据分析的工具，比如DiVoMiner®这种专门处理和分析大数据的工具，可以在平台上自建数据库，提供完整的文本分析流程，统计分析模块，自动分析结果等。

信息臭探技术。