作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
传统的决策系统中往往采用静态的报表形式呈现数据，用户只能看到历史数据的统计信息，无法直观的感受到数据的变化过程以及趋势，不利于进行分析和预测。而在大数据时代，海量的数据产生的速度、种类及复杂性越来越高，如何快速准确地分析和挖掘这些数据，发现有价值的信息，成为决定大数据决策过程中的关键。因此，大数据智能决策系统需要具备“可视化”能力，将海量数据通过图形、图表等方式有效呈现出来，对数据进行快速筛选、分析、归纳、总结，从而让用户能够更直观地获取数据中的信息，获得洞察力和判断力，帮助企业建立起正确的决策支撑。 当前，基于大数据的智能决策系统架构主要包括以下四个阶段：
⒈ 数据采集与存储 实现数据的收集、存储、处理、清洗等环节，确保数据质量，并按照业务特点进行分类、分库存。
⒉ 数据分析与挖掘 运用机器学习、数据挖掘、图像识别等方法对原始数据进行分析、挖掘，提取数据特征，提升数据理解能力。
⒊ 可视化技术与工具开发 借助互联网、移动互联网、物联网等新技术，结合自然语言处理、语音识别等技术，开发出多种可视化技术产品，满足不同场景下的需求。
⒌ 智能应用系统部署与运维 将分析、挖掘结果呈现给决策人员，提供决策支持，完成整个大数据智能决策系统的构建。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-715570.html
本文主要关注第Ⅱ、Ⅲ两阶段，即数据分析与挖掘以及可视化技术与工具开发阶段。其关键词如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-715570.html
- 数据可视化技术：将海量数据通过图形、图表等方式有效呈现出来，对数据的快速分析、预测、挖掘、归纳和总结，帮助用户获得洞察力和判断力；
- 大数据分析工具：用于对海量数据进行高效分析、挖掘、可视
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