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大数据学习入门必须掌握最常用的四种大数据分析方法
作者:西安网站建设 | 转载 来源:西安软件开发公司 | 时间:2018年1月14日| 点击:0次 | 【评论】

当刚涉足大数据挖掘分析领域的分析师被问及,大数据挖掘分析人员最重要的是什么时结果给出了答案是五花八门的答案。其实大数据挖掘分析领域最重要的能力是:能够将大数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。理解大数据分析在挖掘大数据价值方面的重要性,是十分有必要的。

简单地来说在大数据挖掘分析领域中,最常用的四种大数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

大数据分析

一、大数据分析之描述型分析:发生了什么

这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向大数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如每月的营收和损失账单。大数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户大数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

二、大数据分析之诊断型分析:为什么会发生

描述性大数据分析的下一步就是诊断型大数据分析。通过评估描述型大数据,诊断分析工具能够让大数据分析师深入地分析大数据,钻取到大数据的核心。良好设计的数据分析能够整合:按照时间序列进行大数据读入、特征过滤和钻取大数据等功能,以便更好的分析大数据。

三、大数据分析之预测型分析:可能发生什么

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变大数据来实现预测。大数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

四、大数据分析之指令型分析:需要做什么

大数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,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。例如交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

最后需要说明,每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助,同时也应用在大数据分析的各个方面。

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【全文完】
关键词标签: 大数据 大数据挖掘 大数据分析 
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