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今天給大家介紹一下大數(shù)據(jù)開發(fā)常見的9種數(shù)據(jù)分析手段分別是什么。文章的內(nèi)容小編覺得不錯(cuò),現(xiàn)在給大家分享一下,覺得有需要的朋友可以了解一下,希望對大家有所幫助,下面跟著小編的思路一起來閱讀吧。
數(shù)據(jù)分析是從數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程,過程中需要對數(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)。
2. 回歸
回歸是一種運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析方法,可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系,建立回歸模型,并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù),然后評價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測數(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。
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,聚類分析也稱為無指導(dǎo)或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。
數(shù)據(jù)聚類是對于靜態(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
相似匹配是通過一定的方法,來計(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)是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計(jì)算場景,如數(shù)據(jù)清洗、用戶輸入糾錯(cuò)、推薦統(tǒng)計(jì)、剽竊檢測系統(tǒng)、自動(dòng)評分系統(tǒng)、網(wǎng)頁搜索和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,其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個(gè)階段來挖掘頻繁項(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
鏈接預(yù)測是一種預(yù)測數(shù)據(jù)之間本應(yīng)存有的關(guān)系的一種方法,鏈接預(yù)測可分為基于節(jié)點(diǎn)屬性的預(yù)測和基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的預(yù)測,基于節(jié)點(diǎn)之間屬性的鏈接預(yù)測包括分析節(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)測受到越來越多的關(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)系來進(jìn)行預(yù)測的方法,運(yùn)用因果分析法進(jìn)行市場預(yù)測,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。
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