数据分析可能会非常吓人，但在规划和设计您的网站时非常重要。

今天数据分析如此艰难的原因是您从不同来源获得的数据量，并试图找出对您的业务至关重要的因素，以及只是很多噪音。

大量的软件，技术和策略可用于解决这些“大”数据以及非结构化数据问题，并且它们正在迅速发展。为了最大化您在数据分析方面的投资，您需要了解趋势，为您选择正确的数据。

以下是2018年七大顶级分析趋势。

批量分析不合时宜

在一个快速移动的世界里，及时的信息就是力量，批处理数据处理的日子正在减少。当天，数据应用程序只能收集信息，并且必须等到每个人都回家处理它。当时情况可能还不错，但是它导致了今天不再可以接受的延误。

人们希望现在可以提供大数据并且可以采取行动的数据，以便他们能够做出决定。数据科学家面临的压力是通过提供可为企业创造有形价值的结果来证明数据分析技术的投资。

人工智能回归主流

数据分析中游戏的名称更大，更快，更深。数据流入典型业务的庞大数量通常对于人类来说是非常高效的处理和分析，因此它落在了智能机器上来完成这个苦差事。在此之前的任何事情都是耗费人力和时间的代价，因为人类做这些事需要更长的时间，而且他们往往会因重复性工作而犯错。

人工智能（AI）可以处理这些通常与大数据集相关的任务，因此它的价值在于产生结果的一致性。当结果可供决策时，人类的直觉和智慧将在最关键的一步开始。

机器实时学习

你可能会想象，人工智能是一个糟糕的主意，基于很多机器接管世界的电影情节。然而，物联网概念和设备间无缝连接的持续吸引力使机器学习算法成为整理和分析数据的最佳方式。这不会局限于企业级数据，因为微型服务会产生大量流式数据。其中大部分是非结构化数据，可以提供对其创建背景的重要见解。

事实上，一些数据应用程序的设计使其通过预先抢先的数据分析来预测未来而退后一步。企业可以根据事件发生前的历史数据预测做出决策，选择积极主动，创建一个增值业务模型来识别效率，创收机会和改善客户服务。

非结构化数据占据中心地位

所有信息的很大一部分都是非结构化的，这意味着它们不容易分类为整齐的列或类别。这些包括诸如视频，社交媒体，文本，RSS订阅源和幻灯片演示文稿等内容。您可以立即说出它们包含的重要信息，可以帮助您更好地了解您的业务和客户。但是，由于它们所包含的数据不是以机器可以理解的方式组织的，所以它们很难分析并且代价高昂。

幸运的是，机器学习和类似技术的进步使得今天能够以经济高效的方式编译和分析非结构化数据。如果你想了解目标市场购买行为背后的原因，你需要投资于处理非结构化数据的技术，而不是像机器一样处理人类。

黑暗的数据上升到云端

根据对非结构化数据的兴趣，许多数据科学家正在研究通常存储在云中的“黑暗”数据。黑暗数据包括日志文件和尚未处理和分析的其他数据。黑暗数据是一种非结构化数据，当公司的数据中心没有足够空间时，这些数据通常会被降级到非现场存储。这导致了系统性的忽视，因为离线数据很难访问，除了难以首先分析。有效的解决方案是在云上实施数据分析软件，在这些软件中，黑暗数据和其他非结构化数据可能正在等待泄漏他们对业务和客户的所有知识。

使用R语言绘制，操作和统计分析数据是云数据分析功能更强大和流行的方法之一。它是一种开源编程语言，用于创建高质量，可重现的数据分析。它集成了许多商业机器学习产品，如SQL Server 2016和Microsoft Azure机器学习工作室。然而，它有其局限性，因为它不足以用于深度神经网络。

神经网络让你超越显而易见的

所有这些趋势都会先发制人地实时分析非结构化和半结构化数据，这需要一种可处理非线性和分层信息的数据分析。

数据分析中的神经网络使用一种复杂的算法，模仿人类大脑处理信息的方式，尽管其程度非常基本。主要想法是进行超越显而易见的分析，就像人类直观地知道图片有什么问题或者某些“感觉”是正确的方式。这不像某些人认为的那样具有某种魔力或额外感知，而是潜意识地接收到的数据或信息，这些数据或信息是在没有有意识的努力或思想的情况下进行处理和分类的。神经网络算法不适用于这种丰富程度，但足以满足业务需求。

典型的神经网络算法有三个层次，其中最明显的是输入层，或者是用户看来的数据。神经网络的价值在于隐藏层，其通常包含隐藏于用户的数学函数或神经元。这些神经元通常对未来的结果有显着的影响，这是第三层。

深入了解以便更好地理解

机器学习和神经网络算法是当今推动数据分析的基本概念。但是，他们通常必须更深入地了解数据以便更好地理解数据。尽管标准的神经网络有几层，但深层神经网络尽可能深入隐藏层。

它可以交替多达20层的非线性和线性处理单元，可以识别更多的图案和连接。学习收集和分析数据的框架需要花费更多的时间，但是你有更多的可靠预测。您可以使用多个软件包创建深度神经网络，其中最流行的是TensorFlow和MXNet。其他软件包包括Microsoft Cognitive Toolkit，Theano，Caffe和Torch。

结论

自从第一家店主意识到将糖果放在柜台上产生额外收入以来，数据分析一直在进行中，因为它促使小孩们唠叨他们的父母有关购买他们的东西。过去二十年来，它变得比以往复杂得多，而且在过去几年里它一直在加速。

有趣的是，2018年的七大顶级分析趋势表明，越来越强调创造与人类一样思考的机器。随着大数据每天变得越来越大，这些技术只会越来越复杂，以满足更多计算能力的需求。这些机器将如何模仿人类思维还有待观察。