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大数据分析常见的几种方法

From:    Click:84    Time:2021-04-23

众所周知,伴随着大数据时代的到来,大数据分析也逐渐出现,扩展开来,大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。随着大数据的日常化,为了防止大数据泛滥,所以我们必须要及时采取数据分析,提出有用数据,那常见的数据分析方法有哪些呢?

一、可视化分析

不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让群众们以更直观,更易懂的方式了解结果。

二、数据挖掘算法

数据挖掘又称数据库中的知识发现人工智能机式别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

那么说可视化是把数据以直观的形式展现给人看的,数据挖掘就可以说是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

三、预测性分析能力

预测性分析结合了多种高级分析功能,包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式,并超越当前所发生的情况预测未来进展。

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

四、语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

五、数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

大数据分析方法多式多样,如列表法,方差法等等,大数据分析技术是非常需要逻辑分析能力的,所以大家还要好好锻炼自己的逻辑思维哟!


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