大數(shù)據(jù)研究的模型方法(大數(shù)據(jù)分析的常用方法)

1.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些

（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。 （可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽到結(jié)果。 SemanticEngines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

DataMiningAlgorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

2.大數(shù)據(jù) 統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些

您好朋友，上海獻(xiàn)峰科技指出：常用數(shù)據(jù)分析

1. 聚類分析、

2.因子分析、

3.相關(guān)分析、

4.對(duì)應(yīng)分析、

5.回歸分析、

6.方差分析；

問(wèn)卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling） 。 數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。

希 望 采納不足可追問(wèn)

3.大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域有哪些分析模型

主要從以下幾個(gè)方面分析：一新產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)分析、產(chǎn)品敏捷測(cè)試等都需要數(shù)據(jù)分析，后期產(chǎn)品迭代優(yōu)化還是需要數(shù)據(jù)分析，采集用戶行為、習(xí)慣、評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)；二用戶流量、促銷、顧客關(guān)系管理等需要數(shù)據(jù)分析；三是公司數(shù)據(jù)制定和標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)、各部門數(shù)據(jù)打通，數(shù)據(jù)化管理等工作需要數(shù)據(jù)分析；四是數(shù)據(jù)情報(bào)和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。

從以上四個(gè)方面看商業(yè)分析能力和業(yè)務(wù)知識(shí)能力就顯得尤為重要，這個(gè)時(shí)候是考驗(yàn)分析師的業(yè)務(wù)理解能力及通過(guò)數(shù)據(jù)為企業(yè)解決實(shí)際問(wèn)題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說(shuō)服能力。

可以考慮進(jìn)這方面專業(yè)的公司，或者運(yùn)氣好碰到有經(jīng)驗(yàn)的老師帶你一段時(shí)間，像我運(yùn)氣不錯(cuò)剛進(jìn)了決明就碰到了老師帶我，進(jìn)步的很快，所以現(xiàn)在基本把這一套搞得很熟練了。

4.大數(shù)據(jù)分析方法有哪些,大數(shù)據(jù)分析方法介紹

1. 描述型分析：最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過(guò)這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：通過(guò)評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過(guò)濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預(yù)測(cè)型分析：預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過(guò)預(yù)測(cè)模型來(lái)完成。

4. 指令型分析：指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來(lái)幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)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。

5.收集大數(shù)據(jù)的方法有哪些

主要有分類、回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁(yè)挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別?；貧w分析方法反映的是事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中屬性值在時(shí)間上的特征，產(chǎn)生一個(gè)將數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到一個(gè)實(shí)值預(yù)測(cè)變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)變量或?qū)傩蚤g的依賴關(guān)系，其主要研究問(wèn)題包括數(shù)據(jù)序列的趨勢(shì)特征、數(shù)據(jù)序列的預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)間的相關(guān)關(guān)系等。

擴(kuò)展資料：傳統(tǒng)的聚類分析計(jì)算方法主要有如下幾種：1、劃分方法（partitioning methods） 給定一個(gè)有N個(gè)元組或者紀(jì)錄的數(shù)據(jù)集，分裂法將構(gòu)造K個(gè)分組，每一個(gè)分組就代表一個(gè)聚類，K<N。而且這K個(gè)分組滿足下列條件：（1） 每一個(gè)分組至少包含一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄。

（2）每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄屬于且僅屬于一個(gè)分組（注意：這個(gè)要求在某些模糊聚類算法中可以放寬）；對(duì)于給定的K，算法首先給出一個(gè)初始的分組方法，以后通過(guò)反復(fù)迭代的方法改變分組，使得每一次改進(jìn)之后的分組方案都較前一次好。而所謂好的標(biāo)準(zhǔn)就是：同一分組中的記錄越近越好，而不同分組中的紀(jì)錄越遠(yuǎn)越好。

使用這個(gè)基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法；大部分劃分方法是基于距離的。給定要構(gòu)建的分區(qū)數(shù)k，劃分方法首先創(chuàng)建一個(gè)初始化劃分。

然后，它采用一種迭代的重定位技術(shù)，通過(guò)把對(duì)象從一個(gè)組移動(dòng)到另一個(gè)組來(lái)進(jìn)行劃分。一個(gè)好的劃分的一般準(zhǔn)備是：同一個(gè)簇中的對(duì)象盡可能相互接近或相關(guān)，而不同的簇中的對(duì)象盡可能遠(yuǎn)離或不同。

還有許多評(píng)判劃分質(zhì)量的其他準(zhǔn)則。傳統(tǒng)的劃分方法可以擴(kuò)展到子空間聚類，而不是搜索整個(gè)數(shù)據(jù)空間。

當(dāng)存在很多屬性并且數(shù)據(jù)稀疏時(shí)，這是有用的。為了達(dá)到全局最優(yōu)，基于劃分的聚類可能需要窮舉所有可能的劃分，計(jì)算量極大。

實(shí)際上，大多數(shù)應(yīng)用都采用了流行的啟發(fā)式方法，如k-均值和k-中心算法，漸近的提高聚類質(zhì)量，逼近局部最優(yōu)解。這些啟發(fā)式聚類方法很適合發(fā)現(xiàn)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中小規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中的球狀簇。

為了發(fā)現(xiàn)具有復(fù)雜形狀的簇和對(duì)超大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，需要進(jìn)一步擴(kuò)展基于劃分的方法。2、層次方法（hierarchical methods） 這種方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

具體又可分為“自底向上”和“自頂向下”兩種方案。例如在“自底向上”方案中，初始時(shí)每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄都組成一個(gè)單獨(dú)的組，在接下來(lái)的迭代中，它把那些相互鄰近的組合并成一個(gè)組，直到所有的記錄組成一個(gè)分組或者某個(gè)條件滿足為止。

代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等；層次聚類方法可以是基于距離的或基于密度或連通性的。層次聚類方法的一些擴(kuò)展也考慮了子空間聚類。

層次方法的缺陷在于，一旦一個(gè)步驟（合并或分裂）完成，它就不能被撤銷。這個(gè)嚴(yán)格規(guī)定是有用的，因?yàn)椴挥脫?dān)心不同選擇的組合數(shù)目，它將產(chǎn)生較小的計(jì)算開銷。

然而這種技術(shù)不能更正錯(cuò)誤的決定。已經(jīng)提出了一些提高層次聚類質(zhì)量的方法。

在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，回歸分析（regression analysis）指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析按照涉及的變量的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。

按照因變量的多少，可分為簡(jiǎn)單回歸分析和多重回歸分析；按照自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標(biāo)）和自變量（預(yù)測(cè)器）之間的關(guān)系。

這種技術(shù)通常用于預(yù)測(cè)分析，時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。例如，司機(jī)的魯莽駕駛與道路交通事故數(shù)量之間的關(guān)系，最好的研究方法就是回歸。

1、Linear Regression線性回歸 它是最為人熟知的建模技術(shù)之一。線性回歸通常是人們?cè)趯W(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型時(shí)首選的技術(shù)之一。

在這種技術(shù)中，因變量是連續(xù)的，自變量可以是連續(xù)的也可以是離散的，回歸線的性質(zhì)是線性的。線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變量（Y）和一個(gè)或多個(gè)自變量（X）之間建立一種關(guān)系。

多元線性回歸可表示為Y=a+b1X +b2X2+ e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項(xiàng)。多元線性回歸可以根據(jù)給定的預(yù)測(cè)變量（s）來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)變量的值。

2、Polynomial Regression多項(xiàng)式回歸 對(duì)于一個(gè)回歸方程，如果自變量的指數(shù)大于1，那么它就是多項(xiàng)式回歸方程。如下方程所示：y=a+bx2，在這種回歸技術(shù)中，最佳擬合線不是直線。

而是一個(gè)用于擬合數(shù)據(jù)點(diǎn)的曲線。參考資料：百度百科-回歸分析 參考資料：百度百科-聚類 參考資料：百度百科-分類 參考資料：百度百科-關(guān)聯(lián)規(guī)則。

6.數(shù)據(jù)庫(kù)常見的數(shù)據(jù)模型有哪三種

層次模型狀模型、關(guān)系模型

1、層次模型：

①有且只有一個(gè)結(jié)點(diǎn)沒(méi)有雙親結(jié)點(diǎn)（這個(gè)結(jié)點(diǎn)叫根結(jié)點(diǎn)）。

②除根結(jié)點(diǎn)外的其他結(jié)點(diǎn)有且只有一個(gè)雙親結(jié)點(diǎn)。

層次模型中的記錄只能組織成樹的集合而不能是任意圖的集合。在層次模型中，記錄的組織不再是一張雜亂無(wú)章的圖，而是一棵"倒長(zhǎng)"的樹。

2、網(wǎng)狀模型 ：

①允許一個(gè)以上的結(jié)點(diǎn)沒(méi)有雙親結(jié)點(diǎn)。

②一個(gè)結(jié)點(diǎn)可以有多個(gè)雙親結(jié)點(diǎn)。

網(wǎng)狀模型中的數(shù)據(jù)用記錄的集合來(lái)表示，數(shù)據(jù)間的聯(lián)系用鏈接（可看作指針）來(lái)表示。數(shù)據(jù)庫(kù)中的記錄可被組織成任意圖的集合。

3、關(guān)系模型：

關(guān)系模型用表的集合來(lái)表示數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)間的聯(lián)系。

每個(gè)表有多個(gè)列，每列有唯一的列名。

在關(guān)系模型中，無(wú)論是從客觀事物中抽象出的實(shí)體，還是實(shí)體之間的聯(lián)系，都用單一的結(jié)構(gòu)類型。

7.大數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些

未至科技小蜜蜂網(wǎng)絡(luò)信息雷達(dá)是一款網(wǎng)絡(luò)信息定向采集產(chǎn)品，它能夠?qū)τ脩粼O(shè)置的網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和更新，實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集目標(biāo)，為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。

未至科技顯微鏡是一款大數(shù)據(jù)文本挖掘工具，是指從文本數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息和知識(shí)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù)， 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞標(biāo)引、摘要等?；贖adoop MapReduce的文本挖掘軟件能夠?qū)崿F(xiàn)海量文本的挖掘分析。CKM的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹悄鼙葘?duì)， 在專利新穎性評(píng)價(jià)、科技查新、文檔查重、版權(quán)保護(hù)、稿件溯源等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

未至科技數(shù)據(jù)立方是一款大數(shù)據(jù)可視化關(guān)系挖掘工具，展現(xiàn)方式包括關(guān)系圖、時(shí)間軸、分析圖表、列表等多種表達(dá)方式，為使用者提供全方位的信息展現(xiàn)方式。

8.大數(shù)據(jù)分析普遍存在的方法及理論有哪些

PEST分析法

PEST分析理論主要用于行業(yè)分析。PEST分析法用于對(duì)宏觀環(huán)境的分析。宏觀環(huán)境又稱一般環(huán)境，是指影響一切行業(yè)和企業(yè)的各種宏觀力量。

對(duì)宏觀環(huán)境因素作分析時(shí)，由于不同行業(yè)和企業(yè)有其自身特點(diǎn)和經(jīng)營(yíng)需要，分析的具體內(nèi)容會(huì)有差異，但一般都應(yīng)對(duì)政治、經(jīng)濟(jì)、技術(shù)、社會(huì)，這四大類影響企業(yè)的主要外部環(huán)境因素進(jìn)行分析。

2.邏輯樹分析法

邏輯樹分析理論課用于業(yè)務(wù)問(wèn)題專題分析。邏輯樹又稱問(wèn)題樹、演繹樹或分解樹等。邏輯樹是分析問(wèn)題最常使用的工具之一，它將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴(kuò)展。

把一個(gè)已知問(wèn)題當(dāng)成樹干，然后開始考慮這個(gè)問(wèn)題和哪些相關(guān)問(wèn)題有關(guān)。

9.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法

借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。

采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。

通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。

10.大數(shù)據(jù)挖掘常用的方法有哪些

1. Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2. Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4. Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。