大數(shù)據(jù)環(huán)境下的預(yù)測方法(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

1.（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。

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(jié)果。2.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。

3.（預(yù)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(yù)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(jié)果做出一些預(yù)測性的判斷。4.SemanticEngines（語義引擎）由于非結(jié)構(gòu)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(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。5.（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。

2.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

3.大數(shù)據(jù)分析方法分哪些類

CDA大數(shù)據(jù)課程設(shè)計(jì)比較全面，業(yè)務(wù)邏輯和大數(shù)據(jù)技術(shù)都有，出來就是復(fù)合型人才.第一部分 大數(shù)據(jù)平臺(tái)：大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含了采集層、存儲(chǔ)層、計(jì)算層和應(yīng)用層，是一個(gè)復(fù)雜的IT系統(tǒng)，需要學(xué)會(huì)Hadoop等分布式系統(tǒng)的開發(fā)技能。

1.1采集層：Sqoop可用來采集導(dǎo)入傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)、Flume對(duì)于日志型數(shù)據(jù)采集，另外使用Python一類的語言開發(fā)網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)；1.2儲(chǔ)存層：分布式文件系統(tǒng)HDFS最為常用；1.3計(jì)算層：有不同的計(jì)算框架可以選擇，常見的如MapReduce、Spark等，一般來講，如果能使用計(jì)算框架的“原生語言”，運(yùn)算效率會(huì)最高（MapReduce的原生支持Java，而Spark原生支持Scala）;1.4應(yīng)用層：包括結(jié)果數(shù)據(jù)的可視化、交互界面開發(fā)以及應(yīng)用管理工具的開發(fā)等，更多的用到Java、Python等通用IT開發(fā)前端、后端的能力；第二部分 大數(shù)據(jù)分析：大數(shù)據(jù)挖掘指的是利用算法和模型提高數(shù)據(jù)處理效率、挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值、實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)到知識(shí)的轉(zhuǎn)換2.1數(shù)據(jù)分析方法論：統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 微積分（求導(dǎo)）代數(shù)（矩陣運(yùn)算）等2.2統(tǒng)計(jì)模型：方差分析、線性回歸、邏輯回歸、列聯(lián)分析、聚類分析、面板模型等2.3數(shù)據(jù)挖掘模型：決策樹 關(guān)聯(lián)分析、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等。

4.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.邏輯樹分析法

邏輯樹分析理論課用于業(yè)務(wù)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(kuò)展。

把一個(gè)已知問題當(dāng)成樹干，然后開始考慮這個(gè)問題和哪些相關(guān)問題有關(guān)。

5.大數(shù)據(jù)就業(yè)前景怎么樣

眾所周知，大數(shù)據(jù)已經(jīng)不簡簡單單是數(shù)據(jù)大的事實(shí)了，而最重要的現(xiàn)實(shí)是對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價(jià)值的信息。那么越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，因此，大數(shù)據(jù)挖掘還是很容易找工作的，而這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量，速度，多樣性等等都是呈現(xiàn)了大數(shù)據(jù)不斷增長的復(fù)雜性，所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素。那么學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

1. 可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時(shí)還有普通用戶，但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因?yàn)榭梢暬治瞿軌蛑庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法（可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。

另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無從說起了。

3. 預(yù)測性分析

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

4. 語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計(jì)到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。

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，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

6.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(yù)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(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(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：為什么會(huì)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(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)測型分析：可能發(fā)生什么？

預(yù)測型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測模型來完成。

預(yù)測模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測結(jié)果密切相關(guān)。

在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測模型也是很多領(lǐng)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(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。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。

7.常見的數(shù)據(jù)預(yù)測有哪些方法

常見的預(yù)測方法有單點(diǎn)預(yù)測，即確定性預(yù)測；區(qū)間預(yù)測；和概率預(yù)測三種方法。

單點(diǎn)預(yù)測，顧名思義，只能給出一個(gè)預(yù)測值，不能表達(dá)該預(yù)測值的可信度；

區(qū)間預(yù)測在單點(diǎn)預(yù)測的基礎(chǔ)上，給出某次預(yù)測值在某一區(qū)間上的可信度，即能夠給出一個(gè)預(yù)測范圍，以及以多大的可能性落在這個(gè)范圍；

概率預(yù)測是咋區(qū)間預(yù)測的基礎(chǔ)上，給出一個(gè)概率分布，預(yù)測出所有可能出現(xiàn)的結(jié)果，以及對(duì)應(yīng)的概率。這種方法比較全面，能夠給出全局信息，適于風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的分析。目前在氣象、地震、水文和農(nóng)業(yè)相關(guān)方面用的比較多。

8.大數(shù)據(jù)分析：方法與應(yīng)用的介紹

大數(shù)據(jù)挖掘分析最重要的能力是什么，同學(xué)們給出了五花八門的答案。

針對(duì)《淺析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)》、《大數(shù)據(jù)分析流程是什么》、《大數(shù)據(jù)分析十八般工具》、《大數(shù)據(jù)分析12大就業(yè)方向》的分析同學(xué)們很感興趣，但是對(duì)大數(shù)據(jù)分析的方法不甚了解，今天小編重點(diǎn)分析大數(shù)據(jù)分析方法。在大數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域最重要的能力是：能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為非專業(yè)人士也能夠清楚理解的有意義的見解，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(yù)測型分析和指令型分析。

使用一些工具來幫助大家更好的理解數(shù)據(jù)分析在挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個(gè)工具，叫做四維分析法。

簡單地來說，分析可被劃分為4種關(guān)鍵方法。一、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(wù)中，這種方法向大數(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(qiáng)描述型分析所提供的信息。二、診斷型分析：為什么會(huì)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(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、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

三、預(yù)測型分析：可能發(fā)生什么？預(yù)測型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測模型來完成。

預(yù)測模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測結(jié)果密切相關(guān)。

在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。

大數(shù)據(jù)分析方法四、指令型分析：需要做什么？數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。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。例如，交通規(guī)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。

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