大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)之常見(jiàn)九種數(shù)據(jù)分析方法

今天給大家分享一篇關(guān)于大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)常見(jiàn)的9種數(shù)據(jù)分析方法，首先數(shù)據(jù)分析是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過(guò)程，過(guò)程中需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理和歸類，只有掌握了正確的數(shù)據(jù)分類方法和數(shù)據(jù)處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是數(shù)據(jù)分析員必備的9種數(shù)據(jù)分析思維模式：

1.分類

分類是一種基本的數(shù)據(jù)分析方式，數(shù)據(jù)根據(jù)其特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的部分和類型，再進(jìn)一步分析，能夠進(jìn)一步挖掘事物的本質(zhì)。

.在入門學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的過(guò)程當(dāng)中有遇見(jiàn)學(xué)習(xí)，行業(yè)，缺乏系統(tǒng)學(xué)習(xí)路線，系統(tǒng)學(xué)習(xí)規(guī)劃，歡迎你加入我的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)交流裙：529867072 ，裙文件有我這幾年整理的大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)手冊(cè)，開(kāi)發(fā)工具，PDF文檔書籍，你可以自行下載。

2.回歸

回歸是一種運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析方法，可以通過(guò)規(guī)定因變量和自變量來(lái)確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)求解模型的各參數(shù)，然后評(píng)價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測(cè)。

3.聚類

聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無(wú)指導(dǎo)或無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)聚類是對(duì)于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識(shí)別，圖像分析以及生物信息。

4.相似匹配

相似匹配是通過(guò)一定的方法，來(lái)計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會(huì)用一個(gè)是百分比來(lái)衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計(jì)算場(chǎng)景，如數(shù)據(jù)清洗、用戶輸入糾錯(cuò)、推薦統(tǒng)計(jì)、剽竊檢測(cè)系統(tǒng)、自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)、網(wǎng)頁(yè)搜索和DNA序列匹配等領(lǐng)域。

5.頻繁項(xiàng)集

頻繁項(xiàng)集是指事例中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測(cè)兩個(gè)階段來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集，目前已被廣泛的應(yīng)用在商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

6.統(tǒng)計(jì)描述

統(tǒng)計(jì)描述是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，用一定的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和指標(biāo)體系，表明數(shù)據(jù)所反饋的信息，是對(duì)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)處理工作，主要方法包括：平均指標(biāo)和變異指標(biāo)的計(jì)算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

7.鏈接預(yù)測(cè)

鏈接預(yù)測(cè)是一種預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間本應(yīng)存有的關(guān)系的一種方法，鏈接預(yù)測(cè)可分為基于節(jié)點(diǎn)屬性的預(yù)測(cè)和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)，基于節(jié)點(diǎn)之間屬性的鏈接預(yù)測(cè)包括分析節(jié)點(diǎn)資審的屬性和節(jié)點(diǎn)之間屬性的關(guān)系等信息，利用節(jié)點(diǎn)信息知識(shí)集和節(jié)點(diǎn)相似度等方法得到節(jié)點(diǎn)之間隱藏的關(guān)系。與基于節(jié)點(diǎn)屬性的鏈接預(yù)測(cè)相比，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)更容易獲得。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域一個(gè)主要的觀點(diǎn)表明，網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體的特質(zhì)沒(méi)有個(gè)體間的關(guān)系重要。因此基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的鏈接預(yù)測(cè)受到越來(lái)越多的關(guān)注。

8.數(shù)據(jù)壓縮

數(shù)據(jù)壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數(shù)據(jù)量以減少存儲(chǔ)空間，提高其傳輸、存儲(chǔ)和處理效率，或按照一定的算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組織，減少數(shù)據(jù)的冗余和存儲(chǔ)的空間的一種技術(shù)方法。數(shù)據(jù)壓縮分為有損壓縮和無(wú)損壓縮。

9.因果分析

因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關(guān)系來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，運(yùn)用因果分析法進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計(jì)算經(jīng)濟(jì)模型和投人產(chǎn)出分析等方法也較為常用。