常用大資料分析方法

資料探勘分析，最重要的是能夠將資料轉化為非專業人士也能夠清除理解的有意義的見解。

資料探勘分析，可以被分為四類核心方法：

是最常見的資料分析方法。在業務中，這種方法向資料分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

例如：每月的營收和損失賬單。資料分析師可以通過這些賬單，獲得大量的客戶資料。

了解客戶的地理資訊，就是「描述型分析」方法之一。利用視覺化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的資訊。

描述型資料分析的下一步就是診斷型資料分析。通過評估描述型資料，診斷分析工具能夠讓資料分析師深入的分析資料，鑽取到資料的核心。良好設計的bi dashboard能夠整合：按照時間序列進行資料讀入、特徵過濾和鑽取資料等功能，以便更好的進行資料分析。

**型分析主要進行**。針對時間未來發生的可能性，**乙個可量化的值，或者是**可能發生的事件，或者是預估事件發生的時間點，這些都是通過**模型來實現的。

**模型通常會使用各種可變資料來實現**。資料成員的多樣化與**結果密切相關。

在充滿不確定性的環境下，**能夠幫助做出更好的決定。**模型也是很多領域正在使用的重要方法。

資料價值和複雜度分析的下一步就是指令型分析，**下一步需要做什麼。

指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助使用者決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。

例如：交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條路線的行駛速度、以及目前的交通管制等方面的因素，來幫助選擇最好的回家路線。

分類是一種基本的資料分析方式，資料根據其特點，可將資料物件劃分為不同的部分和型別，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。

回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關係，建立回歸模型，並根據實測資料來求解模型的各引數，然後評估回歸模型是否能夠很好的擬合實測資料，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步的**。

聚類是根據資料的內在性質將資料分成一些聚合類，每乙個聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方法，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無監督學習。

資料聚類是對於靜態資料分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，資料探勘，模式識別，影象分析以及生物資訊。

相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個資料的相似程度，相似程度通常會用乙個百分比來衡量。相似匹配演算法被用在很多不同的計算場景中，如資料清洗、使用者輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜尋和dna序列匹配等領域。

頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒喝尿不濕，apriori演算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集演算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，已被廣泛應用在商業、網路安全等領域。

統計描述是根據資料的特點，用一定的統計指標和指標體系，表明資料所反饋的資訊，是對資料分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態的圖形表現等。

鏈結**是一種**資料之間本應存有的關係的一種方法，鏈結**可分為基於節點屬性的**和基於網路結構的**，基於節點之間屬性的鏈結**包括分析節點資審的屬性和節點之間屬性的關係等資訊，利用節點資訊知識集和節點相似度等方法得到節點之間隱藏的關係。與基於節點屬性的鏈結**相比，網路結構資料更容易獲得。複雜網路領域乙個主要的觀點表明，網路中的個體的特質沒有個體間的關係重要。因此基於網路結構的鏈結**受到越來越多的關注。

資料壓縮是指在不丟失有用資訊的前提下，縮減資料量以減少儲存空間，提高其傳輸、儲存和處理效率，或按照一定的演算法對資料進行重新組織，減少資料的冗餘和儲存的空間的一種技術。資料壓縮分為有失真壓縮和無失真壓縮。

因果分析方法是利用事物發展變化的因果關係來進行**的方法，運用因果分析法進行市場**，主要是採用回歸分析方法。

常用大資料分析方法

常用資料分析方法

常用的四種大資料分析方法

大資料分析挖掘方法實戰

常用大資料分析方法

常用資料分析方法

常用的四種大資料分析方法

大資料分析挖掘方法實戰

相關推薦