大數(shù)據(jù)常用的理論方法(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

總的分兩種：

1 列表法

將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關量之間的物理關系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準確度等級、有關環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。

2 作圖法

作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進行觀測的對應點（內插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數(shù)關系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。

2.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。

對宏觀環(huán)境因素作分析時，由于不同行業(yè)和企業(yè)有其自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治、經濟、技術、社會，這四大類影響企業(yè)的主要外部環(huán)境因素進行分析。

2.邏輯樹分析法

邏輯樹分析理論課用于業(yè)務問題專題分析。邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。邏輯樹是分析問題最常使用的工具之一，它將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴展。

把一個已知問題當成樹干，然后開始考慮這個問題和哪些相關問題有關。

3.大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對數(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。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內部，挖掘價值。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。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預測性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）

由于非結構化數(shù)據(jù)的多樣性帶來了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對數(shù)據(jù)進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

4.常用的大數(shù)據(jù)技術有哪些

大數(shù)據(jù)技術包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)存取、基礎架構、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預測、結果呈現(xiàn)。

1、數(shù)據(jù)收集：在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)采集處于第一個環(huán)節(jié)。根據(jù)MapReduce產生數(shù)據(jù)的應用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)的采集主要有4種來源：管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)、科學實驗系統(tǒng)。

2、數(shù)據(jù)存?。捍髷?shù)據(jù)的存去采用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規(guī)模的結構化數(shù)據(jù)。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數(shù)據(jù)，

3、基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。

4、數(shù)據(jù)處理：對于采集到的不同的數(shù)據(jù)集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現(xiàn)為數(shù)據(jù)的異構性。對多個異構的數(shù)據(jù)集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)收集、整理、清洗、轉換后，生成到一個新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)查詢和分析處理提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

5、統(tǒng)計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。

6、數(shù)據(jù)挖掘：目前，還需要改進已有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術；開發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術；突破基于對象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡行為分析、情感語義分析等面向領域的大數(shù)據(jù)挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

8、結果呈現(xiàn)：云計算、標簽云、關系圖等。

5.大數(shù)據(jù)的使用方式有哪些

最常用的四種數(shù)據(jù)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。

1. 描述型分析：發(fā)生了什么？

這是最常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。

例如，每月的營收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，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，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什么會發(fā)生？

描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評估描述型數(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。

良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預測型分析：可能發(fā)生什么？

預測型分析主要用于進行預測。事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)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(shù)據(jù)來實現(xiàn)預測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預測結果密切相關。

在充滿不確定性的環(huán)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：需要做什么？

數(shù)據(jù)價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。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后，最后需要完成的分析方法。

6.大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法論主要有哪些

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7.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、掌握基礎、更新知識。

基本技術怎么強調都不過分。這里的術更多是（計算機、統(tǒng)計知識）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點大家深有感觸的。

數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數(shù)據(jù)提取的問題。有機會可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學習一些SQL技巧、新的函數(shù)，對你工作效率的提高是很有幫助的。

統(tǒng)計知識與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關聯(lián)規(guī)則、神經網(wǎng)絡等。

但是還是應該關注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？行業(yè)知識 如果數(shù)據(jù)不結合具體的行業(yè)、業(yè)務知識，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產生任何價值的，數(shù)據(jù)驅動營銷、提高科學決策一切都是空的。

一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務知識有深入的了解。例如：看到某個數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是什么？是如何取出來的？這個數(shù)據(jù)在這個行業(yè)， 在相應的業(yè)務是在哪個環(huán)節(jié)是產生的？數(shù)值的代表業(yè)務發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：對于A部門，1、新會員的統(tǒng)計口徑是什么。

第一次在使用A部門的產品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務接觸的會員？2、是如何統(tǒng)計出來的。A：時間；是通過創(chuàng)建時間，還是業(yè)務完成時間。

B：業(yè)務場景。是只要與業(yè)務發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務完成后，到成功支付。

3、這個數(shù)據(jù)是在哪個環(huán)節(jié)統(tǒng)計出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。

4、這個數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個階段？在前面二點，更多要求你能按業(yè)務邏輯，來進行數(shù)據(jù)的提取（更多是寫SQL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。

后面二點，更重要是對業(yè)務了解，更行業(yè)知識了解，你才能進行相應的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產生真正的價值，不是嗎？對于新進入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務知識很重要。我非常同意。

因為作為數(shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點的時候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術，不要把基礎去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。

你只有把數(shù)據(jù)先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會導致致命的結論。

新同學，還是好好花時間把基礎技能學好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務知識的是一點一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。

不要過于追求很高級、高深的統(tǒng)計方法，我提倡有空還是要多去學習基本的統(tǒng)計學知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經驗來說，我負責任告訴新進的同學，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學習。

二、要有三心。1、細心。

2、耐心。3、靜心。

數(shù)據(jù)分析師其實是一個細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。

三、形成自己結構化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴謹。

而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會形成一套自己的思想。

當然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構建整個分析體系的。

四、業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應該在業(yè)務、行業(yè)、商業(yè)知識的學習與積累上了。

這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點是決定你能否進入這個行業(yè)，那么這則是你進入這個行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識的關系，比作池塘中魚與水的關系一點都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務背景（水）是死的，是不可能是“活”。

而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務知識，特別是沒有相關背景的同學。

很簡單，我總結了幾點：1、多向業(yè)務部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。

2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。

8.數(shù)據(jù)分析的幾種經典的理論

數(shù)據(jù)分析理論導航頁收錄已經發(fā)布的工作生活用到的數(shù)據(jù)分析思路及理論方法。例如數(shù)據(jù)分析師基本技能、時間序列分析、分析軟件功能介紹等。

1 大數(shù)據(jù)時代：數(shù)據(jù)分析能力重要性

2 大數(shù)據(jù)時代：數(shù)據(jù)分析基礎

3 正態(tài)性檢驗方法介紹

4 數(shù)據(jù)分析技術：數(shù)據(jù)差異的顯著性檢驗

5 數(shù)據(jù)分析方法：非正態(tài)數(shù)據(jù)轉化成正態(tài)數(shù)據(jù)

6 均值差異性檢驗：Z檢驗和T檢驗綜述

7 均值差異性檢驗：方差分析綜述

8 數(shù)據(jù)分析方法：非參數(shù)檢驗

9 數(shù)據(jù)分析技術：擬合優(yōu)度檢驗

10 數(shù)據(jù)分析技術：數(shù)據(jù)關聯(lián)性分析綜述

11 數(shù)據(jù)分析技術：數(shù)據(jù)的歸納分析

12 數(shù)據(jù)分析技術：問卷（考卷）的信度與效度

13 數(shù)據(jù)分析技術：相關關系分析

14 數(shù)據(jù)分析技術：數(shù)據(jù)分類很重要

15 數(shù)據(jù)分析技術：回歸分析

16 數(shù)據(jù)分析技術：非參數(shù)檢驗