数据分析普遍存在的方法及理论有哪些?-数据分析师

数据分析普遍存在的方法及理论有哪些?-数据分析师

现在越来越多的应用涉及大数据,只有通过对大数据的分析才能获取智慧、深入及具价值的信息。大数据拥有四个V的特点:数量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)及价值(Value),呈现了大数据不断增长的复杂性。究竟现在大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些?

Analytic Visualizations 可视化分析

    看到大数据的特点,同时能够非常容易被用户所理解及接受,就如同看图说字一样简单易明。

Data Mining Algorithms 数据挖掘运算法

    数据挖掘运算法各有不同,不少依据统计学家所公认的各种统计方法,基于不同的数据类型和格式才能更加深入呈现数据特点,挖掘价值。此外,有这些数据挖掘的运算法才能更快速的处理大数据,即时取得结论,方便进行业务决策。

Predictive Analytic Capabilities 预测性分析能力

    预测性分析是大数据分析的首要目标,从大数据中挖掘出特点,通过建立分析模型,之后便可以通过模型载入新的数据,从而预测未来的数据。

Semantic Engines 语义引擎

    大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标籤关键词、或其他输入语义、分析、判断用户需求,从而提供更好的用户体验和广告用途。

Data Quality and Master Data Management 数据质量和管理

由于数据量大及繁杂,因此高质量的数据和有效的数据管理便显得十分重要,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证分析结果的真实和有价值。http://www.cda.cn/view/1744.html

posted @ 2016-03-13 20:09  刘小子  阅读(108)  评论(0编辑  收藏  举报