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大數(shù)據(jù)分析方法五種（大數(shù)據(jù)分析方法五種類型）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-08 14:22:32 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 55

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)分析方法五種的問題，以下是小編對(duì)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、數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)收集的方法有哪些?
2、做一名大數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些技能？
3、大數(shù)據(jù)分析方法分哪些類
4、如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理？

大數(shù)據(jù)分析方法五種（大數(shù)據(jù)分析方法五種類型）

一、數(shù)據(jù)分析中數(shù)據(jù)收集的方法有哪些?

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(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)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(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì) 學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法(可以稱之為真理)才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@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(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。

3、預(yù)測(cè)性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)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(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。

4、語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

二、做一名大數(shù)據(jù)分析師需要掌握哪些技能？

目前，無論是企業(yè)還是個(gè)人生活工作，都十分需要重視數(shù)據(jù)分析工作。畢竟，數(shù)據(jù)分析有助于企業(yè)和個(gè)人更好地發(fā)展。為了能夠做好數(shù)據(jù)分析工作，有必要了解數(shù)據(jù)分析的方法，以及有什么技巧？常用的數(shù)據(jù)分析方法大概有以下幾種：

1、可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶。因此，大數(shù)據(jù)分析最基礎(chǔ)的要求就是做到可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿苤庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特征，同時(shí)也便于讀者理解。接受它就像看圖說話一樣簡單明了。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式類型，科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身的特征。只有全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的統(tǒng)計(jì)方法才能滲透到數(shù)據(jù)中。在里面，發(fā)掘公認(rèn)的價(jià)值。另一方面，也正是因?yàn)橛辛诉@些數(shù)據(jù)挖掘算法，才能更快地處理大數(shù)據(jù)。

3、預(yù)測(cè)分析能力

大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測(cè)分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘特征，科學(xué)地建立模型，然后通過模型引入新數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)。

4、語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘?？梢詮挠脩舻乃阉麝P(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入的語義分析來判斷用戶需求，從而達(dá)到更好的用戶體驗(yàn)和廣告匹配。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理方法。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來源和有效的數(shù)據(jù)管理可以保證分析結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值最大化，無論是在學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用中。

總之，大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面。當(dāng)然，如果我們深入學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。這些隨著工作崗位的細(xì)分，也是需要我們?nèi)チ私夂驼莆盏模?

三、大數(shù)據(jù)分析方法分哪些類

本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法：描述型分析、診斷型分析、預(yù)測(cè)型分析和指令型分析。

當(dāng)剛涉足數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域的分析師被問及，數(shù)據(jù)挖掘分析人員最重要的能力是什么時(shí)，他們給出了五花八門的答案。

其實(shí)我想告訴他們的是，數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域最重要的能力是：能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非專業(yè)人士也能夠清楚理解的有意義的見解。

使用一些工具來幫助大家更好的理解數(shù)據(jù)分析在挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個(gè)工具，叫做四維分析法。

簡單地來說，分析可被劃分為4種關(guān)鍵方法。

下面會(huì)詳細(xì)介紹這四種方法。

1. 描述型分析：發(fā)生了什么?

最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法

這是最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)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(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什么會(huì)發(fā)生?

最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法

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

良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預(yù)測(cè)型分析：可能發(fā)生什么?

最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法

預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。

預(yù)測(cè)模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。

在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測(cè)能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測(cè)模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。

4. 指令型分析：需要做什么?

最常用的四種大數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如，交通規(guī)劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

結(jié)論

最后需要說明，每一種分析方法都對(duì)業(yè)務(wù)分析具有很大的幫助，同時(shí)也應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析的各個(gè)方面。

四、如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理？

大數(shù)據(jù)的分析從所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。基于如此的認(rèn)識(shí)，大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？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(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)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(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@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(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。3. 預(yù)測(cè)性分析。大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)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(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。4. 語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個(gè)方面，當(dāng)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(diǎn)的、更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。大數(shù)據(jù)的技術(shù)數(shù)據(jù)采集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等?；A(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，Natural Language Understanding)，也稱為計(jì)算語言學(xué)(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對(duì)應(yīng)分析、多元對(duì)應(yīng)分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。數(shù)據(jù)挖掘：分類（Classification）、估計(jì)（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。大數(shù)據(jù)的處理1. 大數(shù)據(jù)處理之一：采集大數(shù)據(jù)的采集是指利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會(huì)使用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，因?yàn)橥瑫r(shí)有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)達(dá)到上百萬，所以需要在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能支撐。并且如何在這些數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行負(fù)載均衡和分片的確是需要深入的思考和設(shè)計(jì)。2. 大數(shù)據(jù)處理之二：導(dǎo)入/預(yù)處理雖然采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫，但是如果要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還是應(yīng)該將這些來自前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式存儲(chǔ)集群，并且可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡單的清洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算，來滿足部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至千兆級(jí)別。3. 大數(shù)據(jù)處理之三：統(tǒng)計(jì)/分析統(tǒng)計(jì)與分析主要利用分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于其內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或者基于半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有極大的占用。4. 大數(shù)據(jù)處理之四：挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，從而起到預(yù)測(cè)（Predict）的效果，從而實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復(fù)雜，并且計(jì)算涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很大，常用數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程為主。整個(gè)大數(shù)據(jù)處理的普遍流程至少應(yīng)該滿足這四個(gè)方面的步驟，才能算得上是一個(gè)比較完整的大數(shù)據(jù)處理。End.

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