最常用的四种大数据分析方法
来源:互联网 发布:《大数据时代》电子书 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 16:55
1.描述型分析:发生了什么?
这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2.诊断型分析:为什么会发生?
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。
3.预测型分析:可能发生什么?
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4.指令型分析:需要做什么?
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,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。
阅读全文
0 0
- 最常用的四种大数据分析方法
- 最常用的四种大数据分析方法
- #数据分析方法#最常用分析方法
- 常用的四种大数据分析方法
- 常用的四种大数据分析方法
- 数据分析:常用的降维方法
- 数据分析最常用的matplot基础使用笔记
- 数据挖掘进行数据分析常用的方法
- 数据分析领域中最为人称道的七种降维方法
- 数据分析领域中最为人称道的七种降维方法
- 数据分析领域中最为人称道的七种降维方法
- 数据分析领域中最为人称道的七种降维方法
- 数据分析领域中最为人称道的七种降维方法
- Pig_7. 常用的数据分析方法 -- 待完善
- 16种常用的数据分析方法汇总
- Python数据分析几个比较常用的方法
- 常用的4种大数据分析方法
- Python数据分析几个比较常用的方法
- SACC系统架构师大会2017召开在即!
- more命令
- 高性能Mysql主从架构的复制原理及配置详解
- SurfaceView录制视频
- CentOS安装Mysql
- 最常用的四种大数据分析方法
- 编辑距离
- P和NP问题
- Java学习笔记-ArrayList(2)和LinkedList
- DELPHI XE 调用 DELPHI 7 写的DLL的问题
- hdu 1598 find the most comfortable road
- 代价函数总结
- Python中关于str()函数和repr()函数的那些事
- 构建Linux驱动开发环境全过程(X210bv3)