随着手机，平板等可穿戴设备的普及，极大的改变了人们的生活出行方式。比如过去，假日回家需要电脑订票或者前台购票，现在只需要关注车站指定微信公众号就可以直接了解乘车所有信息，时间、地点甚至几号窗口上车，都有详细的解释，真正实现了乘车的一条龙服务。
这种便利的背后，大数据分析功不可没。那么如何进行大数据分析，精准定位每位乘客和列车的呢？这就不得不说一说大数据分析的四种关键技术。即可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析和语义搜素引擎。
如何进行大数据分析？
技术一是实现数据的可视化。借助数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。
为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域，数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
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如何进行大数据分析？
技术二是数据挖掘算法，即根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。
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如何进行大数据分析？
技术三是熟练运用预测分析，因为它涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。预测分析涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。
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如何进行大数据分析？
技术四是语义搜索引擎。语义搜索引擎是语义网时代的搜索引擎，是语义技术最直接的应用，它从词语所表达的语义层次上来认识和处理用户的检索请求。
正是因为这四大技术的应用，使得我们可以实时得到列车的相关信息，从而实现精准的定位。其他的便捷服务方式的工作原理也不外乎如此，随着大数据分析的广泛运用，未来我们我们的日常生活无疑更加便捷、简单！
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