常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種

大數(shù)據(jù)的特征首先就體現(xiàn)為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現(xiàn)在的PB、EB級別。只有數(shù)據(jù)體量達(dá)到了PB級別以上，才能被稱為大數(shù)據(jù)。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)開始爆發(fā)性增長。社交網(wǎng)絡(luò)、移動網(wǎng)絡(luò)、各種智能工具等，都成為數(shù)據(jù)的來源。那么，常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪幾種?下面來看看：

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)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析和普通用戶。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，同時也便于讀者理解。接受它就像看圖說話一樣簡單明了。

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)類型和格式類型，科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身的特征。只有全世界統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的統(tǒng)計方法才能滲透到數(shù)據(jù)中。在里面，發(fā)掘公認(rèn)的價值。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，然后通過模型引入新數(shù)據(jù)來預(yù)測未來數(shù)據(jù)。

4、語義引擎

大數(shù)據(jù)分析廣泛用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘?？梢詮挠脩舻乃阉麝P(guān)鍵詞、標(biāo)簽關(guān)鍵詞或其他輸入的語義分析來判斷用戶需求，從而達(dá)到更好的用戶體驗(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)性和價值較大化，無論是在學(xué)術(shù)研究還是商業(yè)應(yīng)用中。

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