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大数据学习入门必须掌握最常用的四种大数据分

时间:2019-08-23 02:14来源:科技中心
为什么现在大数据技术能这么火?为什么现在很多公司都纷纷向数据型公司转型?为什么现在大数据技术人才的工资能高出其他行业的两到三倍?等你了解了大数据分析的超强魔力之后

为什么现在大数据技术能这么火?为什么现在很多公司都纷纷向数据型公司转型?为什么现在大数据技术人才的工资能高出其他行业的两到三倍?等你了解了大数据分析的超强魔力之后,你就知道原因了!

简单地来说在大数据挖掘分析领域中,最常用的四种大数据分析方法:描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。

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大数据技术:大数据分析的超强魔力

一、大数据分析之描述型分析:发生了什么

大数据分析,可以做到很多技术都做不到的事情:

这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向大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。大数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户大数据。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。

1.描述型分析:发生了什么?

二、大数据分析之诊断型分析:为什么会发生

这是很常见的分析方法。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。

描述性大数据分析的下一步就是诊断型大数据分析。通过评估描述型大数据,诊断分析工具能够让大数据分析师深入地分析大数据,钻取到大数据的核心。良好设计的数据分析能够整合:按照时间序列进行大数据读入、特征过滤和钻取大数据等功能,以便更好的分析大数据。

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。

三、大数据分析之预测型分析:可能发生什么

2.诊断型分析:为什么会发生?

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大数据来实现预测。大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。

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。

四、大数据分析之指令型分析:需要做什么

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