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通過大數(shù)據(jù)分析（怎樣通過大數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時間：2023-03-19 19:56:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1105 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于通過大數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
2、大數(shù)據(jù)分析是指的什么？
3、懂視生活
4、大數(shù)據(jù)新應用，數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)掃黃打非，如何做到？

通過大數(shù)據(jù)分析（怎樣通過大數(shù)據(jù)分析）

一、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組變量的相依關系的統(tǒng)計分析方法?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法?；貧w分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關分析方法

相關分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現(xiàn)象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進行分類。

5、方差分析方法

方差數(shù)據(jù)方法就是用于兩個及兩個以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動狀。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。

6、對應分析方法

對應分析是通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

二、大數(shù)據(jù)分析是指的什么？

大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。對大數(shù)據(jù)bigdata進行采集、清洗、挖掘、分析等，大數(shù)據(jù)主要有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析與挖掘技術等。

大數(shù)據(jù)分析目標：語義引擎處理大數(shù)據(jù)的時候，經(jīng)常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告后，應該支持語音引擎功能。產(chǎn)生可視化報告，便于人工分析通過軟件，對大量的數(shù)據(jù)進行處理，將結果可視化。通過大數(shù)據(jù)分析算法，應該對于數(shù)據(jù)進行一定的推斷，這樣的數(shù)據(jù)才更有指導性。

統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)。建立模型，采集數(shù)據(jù)可以通過網(wǎng)絡爬蟲，或者歷年的數(shù)據(jù)資料，建立對應的數(shù)據(jù)挖掘模型，然后采集數(shù)據(jù)，獲取到大量的原始數(shù)據(jù)。導入并準備數(shù)據(jù)在通過工具或者腳本，將原始轉(zhuǎn)換成可以處理的數(shù)據(jù)，

大數(shù)據(jù)分析算法：機器學習通過使用機器學習的方法，處理采集到的數(shù)據(jù)。根據(jù)具體的問題來定。這里的方法就特別多。

三、懂視生活

1、大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。

2、Analytic Visualizations（可視化分析

3、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

4、Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）

5、Semantic Engines（語義引擎）

6、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。

1. 大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個V，數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、真實性(Veracity)。大數(shù)據(jù)作為時下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來的數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，大數(shù)據(jù)分析也應運而生。大數(shù)據(jù)技術挖掘訓練，王道海。下面是大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面

2. Analytic Visualizations（可視化分析），管是對數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。

3. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

4. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

5. Semantic Engines（語義引擎）我們知道由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

6. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

四、大數(shù)據(jù)新應用，數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)掃黃打非，如何做到？

最近，網(wǎng)上很火的滴滴打車“大數(shù)據(jù)殺熟事件”，讓大數(shù)據(jù)應用，再次進入了輿論討論的范疇。大數(shù)據(jù)分析到底是啥，又是如何運作模式？

大數(shù)據(jù)分析，簡單來說，就是通過計算機軟件，對用戶的行為進行捕捉，管理，分析處理，從而得出邏輯性的導向規(guī)律，幫助解決問題。

這么一聽，好像還是很高大上的應用。

這不，南方某地的執(zhí)法人員，通過大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)掃黃打黑，抓嫖娼行為。

什么原理呢？

就是通過對經(jīng)常出入酒店的人群，進行大數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計出哪些人經(jīng)常開鐘點房，或者進出賓館，甚至是夜不歸宿的人群。然后將這類人群，作為重點的監(jiān)控對象，對這些人經(jīng)常出入的會所酒店，進行突擊檢查。

這樣聽起來，還是很有道理的，畢竟這些人群，經(jīng)常進出同一個地方或者場所，還是有很大的嫌疑的。

…

以上就是關于通過大數(shù)據(jù)分析相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。