大數據分析方法五種

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數據挖掘分析領域中，最常用的五種數據分析方法為：分類、回歸、聚類、相似匹配、頻繁項集。

大數據分析方法五種

1、分類

分類是一種基本的數據分析方式，數據根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。

2、回歸

回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數據來求解模型的各參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。

3、聚類

聚類是根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監督的學習。

數據聚類是對于靜態數據分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，數據挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。

4、相似匹配

相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數據的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如數據清洗、用戶輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜索和DNA序列匹配等領域。

5、頻繁項集

頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業、網絡安全等領域。

| 拓展閱讀

大數據分析可幫助組織利用其數據并利用它來識別新的機會。反過來，這將導致更明智的業務移動，更有效的運營，更高的利潤。了解客戶如何使用大數據。客戶通過以下方式獲得價值：

1、降低成本

諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數據分析技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。

2、更快，更好的決策

借助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，并根據所學知識做出決策。

3、新產品和服務

通過分析來評估客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，借助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品以滿足客戶的需求。