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发布日期:2021-06-09 19:31  阅读次数:177
  数据分析是指从数据中提取有价值的信息的过程。在这一过程中,提取者需对数据进行处理与归类。因此只有掌握正确的数据分类方法与数据处理模式,才能尽快完成预期目标。那大数据分析的常用方法有哪些呢?
  
数据分析方法
  
  据了解,目前大数据分析的常用方法有哪些问题,从业人员已找到答案,即包含可视化分析、预测性分析、数据质量与数据管理、语义引擎与数据挖掘算法五种。
  
  1、可视化分析
  
  大数据分析者包括两种,一是大数据分析专家,二则是普通用户。但二者对于大数据分析的最基本要求均是可视化分析。通过可视化分析,也能更直观的呈现大数据特点,而这样能真正做到让数据说话,让观众听到结果,也更容易让读者接受。
  
  2、预测性分析
  
  数据分析能够让分析员更好地理解数据,而预测性分析也可以让分析员从大数据中挖掘出特点,并通过科学的建模,预测未来的数据。
  
预测性分析
  
  3、数据质量和数据管理
  
  大数据分析离不开数据质量与数据管理。通过标准化的流程与工具可对数据进行处理,由此也能保证一个预先定义好的高质量分析结果。因此,高质量的数据分析与数据管理,不仅能应用于学术研究,就是在商业应用领域,也是极具应用价值。
  
  4、语义引擎
  
  非结构化数据的多样性为数据分析带来了新的挑战,因此从业人员便需通过一系列的工具去解析、提取、分析数据,由此语义引擎也需被设计得足够智能用以辅助从业人员从数据中主动提取信息。
  
大数据分析
  
  5、数据挖掘算法
  
  大数据分析理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法基于不同数据类型与格式能以更为科学的方式呈现出数据本身具备的特点,而也正因此这些被各国科学家公认的统计方法才能深入至数据内部,挖掘出公认的价值。
  
  同时,也正是因为存在着这些数据挖掘的算法,从业人员才能更为快速的处理大数据。可以预想如若一个算法都需花费数年时间才能得出结论,那挖掘大数据价值便也就无从谈起了
  
  由此大数据分析的常用方法有哪些问题便已回答完毕。而上述介绍的五种方法均对业务分析具有较大帮助,也能确保分析结果的真实,也建议选用。