數(shù)據(jù)分析的基本方法2

大數(shù)據(jù)分析的基本方法2大數(shù)據(jù)分析的基本方法3大數(shù)據(jù)分析的基本方法4大數(shù)據(jù)分析的基本方法5大數(shù)據(jù)分析的基本方法6大數(shù)據(jù)分析的基本方法7大數(shù)據(jù)分析的基本方法1.可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。

8大數(shù)據(jù)分析的基本方法3.預測性分析能力大數(shù)據(jù)分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預測未來的數(shù)據(jù)。4.語義引擎大數(shù)據(jù)分析廣泛應用于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。5.數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理，高質量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數(shù)據(jù)分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。9大數(shù)據(jù)分析的基本方法1.描述型分析：發(fā)生了什么?這是最常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。例如，每月的營收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。

利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。2.診斷型分析：為什么會發(fā)生？

描述型數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入的分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。

良好設計的BIDashboard能夠整合：按照時間序列進行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的進行數(shù)據(jù)分析。10大數(shù)據(jù)分析的基本方法3.預測型分析：可能發(fā)生什么?預測型分析主要用于進行預測。事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。預測模型通常會使用各種可變數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預測結果密切相關。在充滿不確定性的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

4.指令型分析：需要做什么?數(shù)據(jù)價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶