大數據和大分析方法

Ⅰ 最常用的四種大數據分析方法

本文主要講述數據挖掘分析領域中，最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
當剛涉足數據挖掘分析領域的分析師被問及，數據挖掘分析人員最重要的能力是什麼時，他們給出了五花八門的答案。
其實我想告訴他們的是，數據挖掘分析領域最重要的能力是：能夠將數據轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。
使用一些工具來幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個工具，叫做四維分析法。
簡單地來說，分析可被劃分為4種關鍵方法。
下面會詳細介紹這四種方法。
1. 描述型分析：發生了什麼？

這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，就是「描述型分析」方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：為什麼會發生？

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析：可能發生什麼？

預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。
在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什麼？

數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之後，最後需要完成的分析方法。
例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。
結論
最後需要說明，每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。
End.

Ⅱ 大數據分析方法與模型有哪些

1、分類分析數據分析法

在數據分析中，如果將數據進行分類就能夠更好的分析。分類分析是將一些未知類別的部分放進我們已經分好類別中的其中某一類;或者將對一些數據進行分析，把這些數據歸納到接近這一程度的類別，並按接近這一程度對觀測對象給出合理的分類。這樣才能夠更好的進行分析數據。

2、對比分析數據分析方法

很多數據分析也是經常使用對比分析數據分析方法。對比分析法通常是把兩個相互有聯系的數據進行比較，從數量上展示和說明研究對象在某一標準的數量進行比較，從中發現其他的差異，以及各種關系是否協調。

3、相關分析數據分析法

相關分析數據分析法也是一種比較常見數據分析方法，相關分析是指研究變數之間相互關系的一類分析方法。按是否區別自變數和因變數為標准一般分為兩類：一類是明確自變數和因變數的關系;另一類是不區分因果關系，只研究變數之間是否相關，相關方向和密切程度的分析方法。

4、綜合分析數據分析法

層次分析法，是一種實用的多目標或多方案的決策方法。由於他在處理復雜的決策問題上的實用性和有效性，而層次分析數據分析法在世界范圍得到廣泛的應用。它的應用已遍及經濟計劃和管理，能源政策和分配，行為科學、軍事指揮、運輸、農業、教育、醫療和環境等多領域。

Ⅲ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

Ⅳ 最常用的大數據分析方法有哪些

對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。

在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。

2、漏斗分析

轉化漏斗分析是業務分析的基本模型，最常見的是把最終的轉化設置為某種目的的實現，最典型的就是完成交易。

其中，我們往往關注三個要點：

①從開始到結尾，整體的轉化效率是多少?

②每一步的轉化率是多少?

③哪一步流失最多，原因在什麼地方?流失的用戶符合哪些特徵?

3、用戶分析

用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像，用戶細查等。

可將用戶活躍細分為瀏覽活躍，互動活躍，交易活躍等，通過活躍行為的細分，掌握關鍵行為指標;通過用戶行為事件序列，用戶屬性進行分群，觀察分群用戶的訪問，瀏覽，注冊，互動，交易等行為，從而真正把握不同用戶類型的特點，提供有針對性的產品和服務。

4、指標分析

在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。

5、埋點分析

只有採集了足夠的基礎數據，才能通過各種分析方法得到需要的分析結果。

通過分析用戶行為，並細分為：瀏覽行為，輕度交互，重度交互，交易行為，對於瀏覽行為和輕度交互行為的點擊按鈕等事件，因其使用頻繁，數據簡單，採用無埋點技術實現自助埋點，即可以提高數據分析的實效性，需要的數據可立即提取，又大量減少技術人員的工作量，需要採集更豐富信息的行為。

Ⅳ 大數據 統計分析方法有哪些

您好朋友，上海獻峰科技指出：常用數據分析方法有，

1. 聚類分析、內容

   2.因子分析、

   3.相關分析、

   4.對應分析、

   5.回歸分析、

   6.方差分析；

問卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach』a信度系數分析、結構方程模型分析(structural equations modeling) 。 數據分析常用的圖表方法：柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。

希 望 採納不足可追問

Ⅵ 大數據分析方法與數據分析方法有什麼區別

其實，沒什麼區別！數據分析的目的就是為了從大數據中提取、分析出有價值的信息！
只是叫法不同而已！如果是小數據，從一定程度上講，也不需要什麼分析的手段！

Ⅶ 大數據分析方法有哪些

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關分析方法

相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。

5、方差分析方法

方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。

6、對應分析方法

對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

Ⅷ 大數據分析的價值和分析方式

大數據分析的價值和分析方式

對中國大數據市場趨勢的調查數據進行解析，以詮釋中國大數據市場和技術趨勢。同時，會通過在線講座和中國讀者解讀中國大數據市場趨勢，以及大數據對IT技術、架構、管理以及格局的影響。中橋結合中國大數據市場的調研數據和分析，將分成四個系列對「中國大數據價值和趨勢」進行解讀。

在前面3個系列裡，中橋就大數據分析對未來24個月、企業的大數據分析投入重點以及大數據分析對IT資源的需求進行了分析。在這一系列裡，中橋將就大數據的分析方式和技術進行闡述。

大數據分析的業務價值和數據類型

越來越多的企業認識到大數據分析能夠帶給企業業務的價值。中橋的多選項調查結果顯示(圖1)，企業認為大數據分析能夠帶來的主要業務價值依次是：提高生產過程的資源利用率，降低生產成本;根據商業分析提高商業智能的准確率，降低傳統「憑感覺」做決策的業務風險;動態價格優化利潤和增長;獲取優質客戶。這表明大數據已經對企業的成本、業務決策、利潤有著直接的影響。中橋的另外一組調研數據顯示，目前越來越多的企業級用戶考慮從批量分析(大數據創造價值的第一階段)向近實時分析(第二階段)發展，從而提高IT創造價值的能力。同時，數據分析在快速從商業智能向用戶智能發展。中國市場正逐步從大數據降低成本向大數據加速業務增長、提高利潤以及突破創新發展。

目前中國用戶主要是通過數據分析來提高整個企業的運營效率，降低運營成本。從圖2對數據類型的調查結果來看，目前，中國企業的數據分析還是以結構化數據為主，如資料庫或事務性數據。此外辦公文件、計算機/網路日誌文件、文本/信息等也是企業數據增長的主要來源，同時也是能夠攫取出價值的數據類型。

而就導致大數據問題的數據來源調查顯示(圖3)，毫無疑問，資料庫首當其沖，是企業大數據的主要來源;而半結構化和非結構化數據如軟體和網路日誌、感應數據、社群等也已經納入企業數據分析的主要范疇，這表明企業已經意識到這些數據對於業務的重要性，這也是實現從(大)數據分析第一階段到大數據分析第二階段的必要條件。也成為未來24個月用戶通過IT創造價值的IT投資重點。

中國市場大數據分析方法

在了解了企業大數據的來源和種類之後，如何採取有效方式對這些數據進行分析，從而最大程度攫取數據價值，轉化為最明智的商業決策以利於企業業務運營，是企業對大數據進行分析的目的所在。從目前中國大數據分析的分析方法來看(圖4)，有33.8%的企業選擇針對具體工作負載來調整通用資料庫;22.0%的受訪企業選擇數據分析雲計算服務(如軟體即服務和/或基礎設施即服務);還有20.7%的企業選擇自定義開發的解決方案。僅4.8%的用戶使用了並行處理(MPP)分析資料庫，3.3%使用了對稱處理(SMP)分析資料庫。這一結果表明，大多數的中國企業仍處於數據分析的第一階段。而且，目前中國用戶大多採用通用資料庫、雲計算或自定義開發的解決方案和資料庫工具作為大數據分析方法，而沒有選擇去購買數據分析的軟體。

MapRece可以讓用戶把半結構化和非結構化數據整合到數據處理和分析平台，從傳統的核心式數據分布演進到集群或網格式數據分布。從圖5關於數據處理和分析平台的調查結果來看，常用的分布式計算環境(29.0%)、自定義開發的解決方案(27.7%)、SMP(對稱處理)資料庫(16.0%)、公有雲平台(10.5%)是目前大數據環境下較為普遍採用的數據處理和分析平台，而使用MapRece的企業佔比較低(4.8%)。這說明，目前中國企業對MapRece的認同有限，這不僅影響著數據分析三個階段的演進速度，也制約著數據的採集管理，進一步也影響著大數據分析四個環節的後面幾個環節。

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