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大数据分析方法最常用的四种方法供你参考-东方尚学

发布时间:2018-05-08 访问量:1136 栏目:大数据

  今天容大教育小编给大家提供讲述大数据分析方法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、猜测型分析和指令型分析。

  使用一些工具来帮助大家更好的理解数据分析在挖掘数据价值方面的复要性,是十分有必要的。其中的一个工具,叫做四维分析法也就是今天的大数据分析四种方法。

  下面让我们一起了解一下一下四种大数据分析方法:

大数据分析方法最常用的四种方法供你参考

  大数据分析方法一:描述型分析:发生了什么?

  这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了复要指标和业务的衡量方法。

  例如,每月的营收和缺失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。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。

  大数据分析方法二:诊断型分析:为什么会发生?

  描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取来数据的核心。

  优良设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特点过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

江苏快3  大数据分析方法三:猜测型分析:可能发生什么?

  猜测型分析主要用于进行猜测。事件未来发生的可能性、猜测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过猜测模型来完成。

  猜测模型通常会使用各种可变数据来实现猜测。数据成员的多样化与猜测结果密切相关。

  在充满不确定性的环境下,猜测能够帮助做出更好的决定。猜测模型也是很多领域正在使用的复要方法。

  大数据分析方法四:指令型分析:需要做什么?

  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摘取什么措施。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,交通计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,来帮助挑选最好的回家路线。

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

  以上就是最后大数据分析方法最常用的四种方法,如果你对大数据分析非常感爱好,欢迎联系容大教育小编。

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