發(fā)布時(shí)間:2022-04-07 16:45:21來(lái)源:有考培訓(xùn)網(wǎng)綜合
大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“大”,從先Map3時(shí)代,一個(gè)小小的MB級(jí)別的Map3就可以滿足很多人的需求,然而隨著時(shí)間的推移,存儲(chǔ)單位從過(guò)去的GB到TB,乃至現(xiàn)在的PB、EB級(jí)別。只有數(shù)據(jù)體量達(dá)到了PB級(jí)別以上,才能被稱(chēng)為大數(shù)據(jù)。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)開(kāi)始爆發(fā)性增長(zhǎng)。社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具等,都成為數(shù)據(jù)的來(lái)源。那么,常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種?下面來(lái)看看:
常用的數(shù)據(jù)分析方法大概有以下幾種:
1、可視化分析
大數(shù)據(jù)分析的用戶(hù)包括大數(shù)據(jù)分析和普通用戶(hù)。因此,大數(shù)據(jù)分析較基礎(chǔ)的要求就是做到可視化分析,因?yàn)榭梢暬治瞿苤庇^地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)的特征,同時(shí)也便于讀者理解。接受它就像看圖說(shuō)話一樣簡(jiǎn)單明了。
2、數(shù)據(jù)挖掘算法
大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式類(lèi)型,科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身的特征。只有全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的統(tǒng)計(jì)方法才能滲透到數(shù)據(jù)中。在里面,發(fā)掘公認(rèn)的價(jià)值。另一方面,也正是因?yàn)橛辛诉@些數(shù)據(jù)挖掘算法,才能更快地處理大數(shù)據(jù)。
3、預(yù)測(cè)分析能力
大數(shù)據(jù)分析較重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測(cè)分析,從大數(shù)據(jù)中挖掘特征,科學(xué)地建立模型,然后通過(guò)模型引入新數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)。
4、語(yǔ)義引擎
大數(shù)據(jù)分析廣泛用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘??梢詮挠脩?hù)的搜索關(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入的語(yǔ)義分析來(lái)判斷用戶(hù)需求,從而達(dá)到更好的用戶(hù)體驗(yàn)和廣告匹配。
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理
大數(shù)據(jù)分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理方法。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來(lái)源和有效的數(shù)據(jù)管理可以增析結(jié)果的真實(shí)性和價(jià)值較大化,無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用中。
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