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大数据技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用,下面我们就通过案例分析来了解一下,大数据分析类型与分析方法都有哪些。
数据分析的类型
(1)描述性分析:发生了什么,现在正在发生什么?描述性分析通过识别趋势和模式,使用来自多个来源的历史和当前数据来描述当前状态。而在业务分析中,这是商业智能(BI)发挥的作用。
(2)诊断分析:为什么会发生?诊断分析使用数据(通常通过描述性分析生成)来发现性能的因素或原因。
(3)预测分析:将来可能会发生什么?预测分析将统计建模、预测和机器学习等技术应用于描述性和诊断分析的输出,以对未来结果进行预测。预测分析通常被认为是一种“高级分析”,通常依赖于机器学习或深度学习。
(4)规范分析:需要做什么?规范分析是一种高级分析,涉及测试和其他技术的应用,以推荐可提供预期结果的特定解决方案。在业务中,预测分析使用机器学习、业务规则和算法。
数据分析方法和技术
(1)回归分析:回归分析是一组统计过程,用于估计变量之间的关系,以确定一个或多个变量的变化如何影响另一个变量。例如,社交媒体的支出如何影响销售?
(2)蒙特卡罗模拟:蒙特卡罗模拟用于模拟由于随机变量的干预而不易预测的过程中不同结果的概率。它经常用于风险分析。
(3)因子分析:因子分析是一种统计方法,用于获取大量数据集,并将其缩减为更小、更易于管理的数据集。这有一个额外的好处,就是经常发现隐藏的模式。在业务环境中,因子分析通常用于探索诸如客户忠诚度之类的东西。
(4)队列分析:队列分析用于将数据集分解为具有共同特征的组或队列进行分析。这通常用于了解客户细分。
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