大数据工程师应该知道的大数据智能分析能力是什么？ 【导语】社会数字化的形成还需要一定的时间，大数据智能分析达到我们梦想的高度，紧跟大数据技术的发展，在当前数字化的背景下，必须重视大数据智能分析的特性和所需的能力。 大数据工程师应该知道的大数据智能分析能力有哪些？
1、多源大数据采集与处理能力
只有准确、实时地采集大量不同结构的原始数据，实现不同结构数据的融合标准化处理，才能保证大数据智能分析的源头“正本清源”。
2、数据挖掘算法能力
数据挖掘和算法通过内部讨论和挖掘聚类、分割、孤立分析，通过各种工具，从文档、照片等非结构数据中提取智能数据信息，解决数据量和速度问题，是大数据智能分析的核心辅助
3、预测分析能力
通过数据挖掘算法，数据分析可以更好地理解数据，通过建模来可预测地判断数据挖掘结果显得尤为重要。 可以说预测分析能力是大数据智能分析的本质。
4、数据质量管理能力
通过不同平台、不同结构、不同类型的有效智能管理和实践，建立合理的不同类型数据库是进行大数据智能分析的关键。
5、可视化能力
数据可视化是大数据智能分析的最基本要求，可视化可以直观地展示数据，让数据动起来，让数据自己说话。
6、智能分析技术产品化能力
自数据产业发展以来，数据分析技术已不再是护城河。 未来数据是竞争的关键，应用场景是关键，当务之急是技术服务化、服务平台化、平台产品化，使智能分析技术尽快实现商业化落地。
关于大数据工程师应该知道的大数据智能分析能力，以上已经介绍了，因为未来社会是信息社会、智能化社会，大数据在未来也将发挥更加重要的作用。 希望您能抓住机会。