大数据开发之常见九种数据分析方法

今天给你们分享一篇关于大数据开发常见的9种数据分析方法，首先数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程当中须要对数据进行各类处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，如下是数据分析员必备的9种数据分析思惟模式：

1.分类

分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特色，可将数据对象划分为不一样的部分和类型，再进一步分析，可以进一步挖掘事物的本质。

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2.回归

回归是一种运用普遍的统计分析方法，能够经过规定因变量和自变量来肯定变量之间的因果关系，创建回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，而后评价回归模型是否可以很好的拟合实测数据，若是可以很好的拟合，则能够根据自变量做进一步预测。

3.聚类

聚类是根据数据的内在性质将数据分红一些聚合类，每一聚合类中的元素尽量具备相同的特性，不一样聚合类之间的特性差异尽量大的一种分类方式，其与分类分析不一样，所划分的类是未知的，所以，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到普遍应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。

4.类似匹配

类似匹配是经过必定的方法，来计算两个数据的类似程度，类似程度一般会用一个是百分比来衡量。类似匹配算法被用在不少不一样的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

5.频繁项集

频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是经过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被普遍的应用在商业、网络安全等领域。

6.统计描述

统计描述是根据数据的特色，用必定的统计指标和指标体系，代表数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工做，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。

7.连接预测

连接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，连接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的连接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点类似度等方法获得节点之间隐藏的关系。与基于节点属性的连接预测相比，网络结构数据更容易得到。复杂网络领域一个主要的观点代表，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。所以基于网络结构的连接预测受到愈来愈多的关注。

8.数据压缩

数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减小存储空间，提升其传输、存储和处理效率，或按照必定的算法对数据进行从新组织，减小数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

9.因果分析

因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法，运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此以外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为经常使用。