研究大數(shù)據(jù)的方法方面(大數(shù)據(jù)分析的常用方法)
1.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些
（預(yù)測(cè)性分析能力）
數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。
（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）
數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 （可視化分析）
不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽(tīng)到結(jié)果。 SemanticEngines（語(yǔ)義引擎）
我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）
可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。
2.收集大數(shù)據(jù)的方法有哪些
主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。
分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。回歸分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。
擴(kuò)展資料：傳統(tǒng)的聚類分析計(jì)算方法主要有如下幾種：1、劃分方法（partitioning methods） 給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，K<N。而且這K個(gè)分組滿足下列條件：（1） 每一個(gè)分組至少包含一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄。
（2）每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄屬于且僅屬于一個(gè)分組（注意：這個(gè)要求在某些模糊聚類算法中可以放寬）；對(duì)于給定的K，算法首先給出一個(gè)初始的分組方法，以后通過(guò)反復(fù)迭代的方法改變分組，使得每一次改進(jìn)之后的分組方案都較前一次好。而所謂好的標(biāo)準(zhǔn)就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀(jì)錄越遠(yuǎn)越好。
使用這個(gè)基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；大部分劃分方法是基于距離的。給定要構(gòu)建的分區(qū)數(shù)k，劃分方法首先創(chuàng)建一個(gè)初始化劃分。
然后，它采用一種迭代的重定位技術(shù)，通過(guò)把對(duì)象從一個(gè)組移動(dòng)到另一個(gè)組來(lái)進(jìn)行劃分。一個(gè)好的劃分的一般準(zhǔn)備是：同一個(gè)簇中的對(duì)象盡可能相互接近或相關(guān)，而不同的簇中的對(duì)象盡可能遠(yuǎn)離或不同。
還有許多評(píng)判劃分質(zhì)量的其他準(zhǔn)則。傳統(tǒng)的劃分方法可以擴(kuò)展到子空間聚類，而不是搜索整個(gè)數(shù)據(jù)空間。
當(dāng)存在很多屬性并且數(shù)據(jù)稀疏時(shí)，這是有用的。為了達(dá)到全局最優(yōu)，基于劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計(jì)算量極大。
實(shí)際上，大多數(shù)應(yīng)用都采用了流行的啟發(fā)式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類質(zhì)量，逼近局部最優(yōu)解。這些啟發(fā)式聚類方法很適合發(fā)現(xiàn)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中的球狀簇。
為了發(fā)現(xiàn)具有復(fù)雜形狀的簇和對(duì)超大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，需要進(jìn)一步擴(kuò)展基于劃分的方法。2、層次方法（hierarchical methods） 這種方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。
具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。例如在“自底向上”方案中，初始時(shí)每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄都組成一個(gè)單獨(dú)的組，在接下來(lái)的迭代中，它把那些相互鄰近的組合并成一個(gè)組，直到所有的記錄組成一個(gè)分組或者某個(gè)條件滿足為止。
代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；層次聚類方法可以是基于距離的或基于密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴(kuò)展也考慮了子空間聚類。
層次方法的缺陷在于，一旦一個(gè)步驟（合并或分裂）完成，它就不能被撤銷。這個(gè)嚴(yán)格規(guī)定是有用的，因?yàn)椴挥脫?dān)心不同選擇的組合數(shù)目，它將產(chǎn)生較小的計(jì)算開(kāi)銷。
然而這種技術(shù)不能更正錯(cuò)誤的決定。已經(jīng)提出了一些提高層次聚類質(zhì)量的方法。
在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，回歸分析（regression analysis）指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。回歸分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。
按照因變量的多少，可分為簡(jiǎn)單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。
這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。例如，司機(jī)的魯莽駕駛與道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸。
1、Linear Regression線性回歸 它是最為人熟知的建模技術(shù)之一。線性回歸通常是人們?cè)趯W(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型時(shí)首選的技術(shù)之一。
在這種技術(shù)中，因變量是連續(xù)的，自變量可以是連續(xù)的也可以是離散的，回歸線的性質(zhì)是線性的。線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變量（Y）和一個(gè)或多個(gè)自變量（X）之間建立一種關(guān)系。
多元線性回歸可表示為Y=a+b1X +b2X2+ e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項(xiàng)。多元線性回歸可以根據(jù)給定的預(yù)測(cè)變量（s）來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的值。
2、Polynomial Regression多項(xiàng)式回歸 對(duì)于一個(gè)回歸方程，如果自變量的指數(shù)大于1，那么它就是多項(xiàng)式回歸方程。如下方程所示：y=a+bx2，在這種回歸技術(shù)中，最佳擬合線不是直線。
而是一個(gè)用于擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲線。參考資料：百度百科-回歸分析 參考資料：百度百科-聚類 參考資料：百度百科-分類 參考資料：百度百科-關(guān)聯(lián)規(guī)則。
3.大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用在哪些方面
可以應(yīng)用在云計(jì)算方面。
大數(shù)據(jù)具體的應(yīng)用：
1、洛杉磯警察局和加利福尼亞大學(xué)合作利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)犯罪的發(fā)生。
2、google流感趨勢(shì)（Google Flu Trends）利用搜索關(guān)鍵詞預(yù)測(cè)禽流感的散布。
3、統(tǒng)計(jì)學(xué)家內(nèi)特.西爾弗（Nate Silver）利用大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)2012美國(guó)選舉結(jié)果。
4、麻省理工學(xué)院利用手機(jī)定位數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)建立城市規(guī)劃。
5、梅西百貨的實(shí)時(shí)定價(jià)機(jī)制。根據(jù)需求和庫(kù)存的情況，該公司基于SAS的系統(tǒng)對(duì)多達(dá)7300萬(wàn)種貨品進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)價(jià)。
6、醫(yī)療行業(yè)早就遇到了海量數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，而近年來(lái)很多國(guó)家都在積極推進(jìn)醫(yī)療信息化發(fā)展，這使得很多醫(yī)療機(jī)構(gòu)有資金來(lái)做大數(shù)據(jù)分析。
7、及時(shí)解析故障、問(wèn)題和缺陷的根源，每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元。
8、為成千上萬(wàn)的快遞車輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線，躲避擁堵。
9、分析所有SKU，以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存。
10、根據(jù)客戶的購(gòu)買習(xí)慣，為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息。
擴(kuò)展資料：
大數(shù)據(jù)的用處：
1、與云計(jì)算的深度結(jié)合。大數(shù)據(jù)離不開(kāi)云處理，云處理為大數(shù)據(jù)提供了彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，是產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的平臺(tái)之一。
自2013年開(kāi)始，大數(shù)據(jù)技術(shù)已開(kāi)始和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合，預(yù)計(jì)未來(lái)兩者關(guān)系將更為密切。除此之外，物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興計(jì)算形態(tài)，也將一齊助力大數(shù)據(jù)革命，讓大數(shù)據(jù)營(yíng)銷發(fā)揮出更大的影響力。
2、科學(xué)理論的突破。隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，就像計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)一樣，大數(shù)據(jù)很有可能是新一輪的技術(shù)革命。可能會(huì)改變數(shù)據(jù)世界里的很多算法和基礎(chǔ)理論，實(shí)現(xiàn)科學(xué)技術(shù)上的突破。
參考資料：
百度百科--大數(shù)據(jù)
4.大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些
您好朋友，上海獻(xiàn)峰科技指出：常用數(shù)據(jù)分析
1. 聚類分析、
2.因子分析、
3.相關(guān)分析、
4.對(duì)應(yīng)分析、
5.回歸分析、
6.方差分析；
問(wèn)卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling） 。 數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。
希 望 采納不足可追問(wèn)
5.大數(shù)據(jù)分析方法有哪些,大數(shù)據(jù)分析方法介紹
1. 描述型分析：最常見(jiàn)的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。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(qiáng)描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：通過(guò)評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過(guò)濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。
3. 預(yù)測(cè)型分析：預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過(guò)預(yù)測(cè)模型來(lái)完成。
4. 指令型分析：指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來(lái)幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)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。
6.大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些
未至科技小蜜蜂網(wǎng)絡(luò)信息雷達(dá)是一款網(wǎng)絡(luò)信息定向采集產(chǎn)品，它能夠?qū)τ脩粼O(shè)置的網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和更新，實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集目標(biāo)，為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。
未至科技顯微鏡是一款大數(shù)據(jù)文本挖掘工具，是指從文本數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息和知識(shí)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)， 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞標(biāo)引、摘要等?；贖adoop MapReduce的文本挖掘軟件能夠?qū)崿F(xiàn)海量文本的挖掘分析。CKM的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹悄鼙葘?duì)， 在專利新穎性評(píng)價(jià)、科技查新、文檔查重、版權(quán)保護(hù)、稿件溯源等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。
未至科技數(shù)據(jù)立方是一款大數(shù)據(jù)可視化關(guān)系挖掘工具，展現(xiàn)方式包括關(guān)系圖、時(shí)間軸、分析圖表、列表等多種表達(dá)方式，為使用者提供全方位的信息展現(xiàn)方式。
7.大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法及理論有哪些
PEST分析法
PEST分析理論主要用于行業(yè)分析。PEST分析法用于對(duì)宏觀環(huán)境的分析。宏觀環(huán)境又稱一般環(huán)境，是指影響一切行業(yè)和企業(yè)的各種宏觀力量。
對(duì)宏觀環(huán)境因素作分析時(shí)，由于不同行業(yè)和企業(yè)有其自身特點(diǎn)和經(jīng)營(yíng)需要，分析的具體內(nèi)容會(huì)有差異，但一般都應(yīng)對(duì)政治、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、社會(huì)，這四大類影響企業(yè)的主要外部環(huán)境因素進(jìn)行分析。
2.邏輯樹(shù)分析法
邏輯樹(shù)分析理論課用于業(yè)務(wù)問(wèn)題專題分析。邏輯樹(shù)又稱問(wèn)題樹(shù)、演繹樹(shù)或分解樹(shù)等。邏輯樹(shù)是分析問(wèn)題最常使用的工具之一，它將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開(kāi)始，并逐步向下擴(kuò)展。
把一個(gè)已知問(wèn)題當(dāng)成樹(shù)干，然后開(kāi)始考慮這個(gè)問(wèn)題和哪些相關(guān)問(wèn)題有關(guān)。
8.收集數(shù)據(jù)的方法有哪些
收集方法
1、調(diào)查法
調(diào)查方法一般分為普查和抽樣調(diào)查兩大類。
2、觀察法
主要包括兩個(gè)方面：一是對(duì)人的行為的觀察，二是對(duì)客觀事物的觀察。觀察法應(yīng)用很廣泛，常和詢問(wèn)法、搜集實(shí)物結(jié)合使用，以提高所收集信息的可靠性。
3、實(shí)驗(yàn)方法
實(shí)驗(yàn)方法能通過(guò)實(shí)驗(yàn)過(guò)程獲取其他手段難以獲得的信息或結(jié)論。
實(shí)驗(yàn)方法也有多種形式，如實(shí)驗(yàn)室實(shí)驗(yàn)、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)模擬實(shí)驗(yàn)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下人機(jī)結(jié)合實(shí)驗(yàn)等。現(xiàn)代管理科學(xué)中新興的管理實(shí)驗(yàn)，現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)中正在形成的實(shí)驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的經(jīng)濟(jì)實(shí)驗(yàn)，實(shí)質(zhì)上就是通過(guò)實(shí)驗(yàn)獲取與管理或經(jīng)濟(jì)相關(guān)的信息。
4、文獻(xiàn)檢索
文獻(xiàn)檢索就是從浩繁的文獻(xiàn)中檢索出所需的信息的過(guò)程。文獻(xiàn)檢索分為手工檢索和計(jì)算機(jī)檢索。
5、網(wǎng)絡(luò)信息收集
網(wǎng)絡(luò)信息是指通過(guò)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布、傳遞和存儲(chǔ)的各種信息。收集網(wǎng)絡(luò)信息的最終目標(biāo)是給廣大用戶提供網(wǎng)絡(luò)信息資源服務(wù)，整個(gè)過(guò)程經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息搜索、整合、保存和服務(wù)四個(gè)步驟，
參考資料來(lái)源：搜狗百科-信息收集
