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大数据分析方法有哪些
时间:2021-09-27来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:admin
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       同样是超过10tb的大数据,由不同大数据分析师来分析最后结果为何会天差地别?其中的关键性原因是:有一部分大数据分析师他们对方法论掌握得更加到位,懂得结合不同数据做专门方向切入安排、做界定,所以在分析时更有指向性,不会浪费无谓时间,可见掌握系统方法能简化分析流程、降低分析难度。


 
        那么,大数据分析方法有哪些?
        第一:可视化分析,可视化分析的使用者主要有两类人群,一是大数据分析专家,二是普通的用户,其实这两者对大数据分析的根本要求是一样的、都是进行可视化分析,可视化分析结果显示能以最为直观的状态呈现出大数据特点,就像看图说话一样、直观明了,很容易被读者接受,哪怕没有大数据分析专业基础,也完全能知道该数据代表的是什么。
       第二:大数据挖掘算法,大数据分析的核心就是挖掘算法,各种数据挖掘算法是基于不同类型和格式来设定的,只有结合不同数据类型和格式做针对性分析才能呈现出更科学的结构,如此计算方法乃是被全世界所有统计学家都认可的、是非常好的一种算法,因为它能深入到数据内部,挖掘出大家公认的价值。另外一方面也是因为有这一些真理的数据挖掘算法,才能完全快速处理大数据。说白了,如果一个算法需要花上好几年乃至十几年的时间才能得到最终结论,那大数据将毫无价值。
       第三:预测性分析,大数据分析最终需要回归的领域就是预测分析,你需要先结合着过去已知的数据挖掘对应特点,然后建立科学模型,再通过这个模型带入新数据,预测未来的相关可能。
       第四:语义引擎,非结构化数据多元特性给数据分析带来了严重的挑战,需要通过一系列软件工具去分析体验数据。所谓语义引擎是利用人工智能从数据中提取有用的部位,比如说Linux系统、hadoop、spark软件等等就会用到语义引擎这个模块。
       第五:数据质量和数据管理,数据的分析离不开质量和管理,高质量数据和有效数据管理能有效应用到学术以及商业上,确保数据分析结果的精准性。
       以上所说就是大数据分析的常用方法了,掌握常用方法只能知道到底应该从哪几个不同角度出发套路分析,还需要分不同方法进一步学习细化的知识点,比如说如果是语义引擎分析法,就需要详细掌握各种编程语言和系统软件才可以。

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