大數據分析方法_大數據建模方法_如何運用大數據分析

大數據分析是一個IT行業(yè)的熱詞，企業(yè)或機構可以利用大數據分析獲取潛在客戶，分析客戶互動行為，從而更好進行銷售工作，因此大數據分析對企業(yè)來說是十分重要的，這就引申出了很多大數據分析方法。

一、大數據分析的五個特點

1、數量龐大

大數據分析的數據量是非常龐大的，這就對于存儲系統(tǒng)有了一定的要求。

2、速度快

數據增長速度快，在處理分析的過程中，數據數量是不斷變化的，因此處理分析的速度也要夠快，這樣才能及時更新，給出最新最及時的參考。

3、類型多樣

大數據分析有很多種類型，不同的類型可以給出不同的參考，在分析的過程中使用的方法和提供的價值也各不相同。

4、價值

大數據分析結果可以給企業(yè)或機構提供一個方向，拿培訓教育機構來說，大數據分析出用戶畫像，培訓教育機構就可以根據用戶畫像選擇合理的營銷方式。

5、真實性

由于分析的數據龐大，所以在分析過程中可能會丟失一部分真實性，在分析過程中一定要做出全面考慮，考慮到數據失真的情況。

二、大數據分析的六個方面

1、可視化分析

可視化分析就是直觀展示數據結果，給用戶一個清晰客觀的參考。

2、數據挖掘算法

數據挖掘就是深入數據內部，挖掘其中的價值，這些算法不僅要求數量，也要求速度。

3、預測性分析能力

在現有大數據分析的結果上，分析員可以做出一些預測性判斷，比如銷售員根據客戶與網站之間的互動，判斷客戶是否能購買產品。

4、語義引擎

語義引擎是一種大數據分析工具，可以從文檔中智能提取信息，方便人們進行解析。

5、數據質量和數據管理

在數據管理的過程中，企業(yè)或機構需要保證流程標準化，只有流程標準化才能擁有一個具有參考性的分析結果，保證大數據分析質量。

6、數據存儲，數據倉庫

構建數據倉庫是大數據分析工作的關鍵，大數據存儲到倉庫之后，可供企業(yè)或機構進行數據抽取，轉換和加載。

三、大數據分析方法

1、分類分析法

這是一種數據分析基本方式，分析員根據數據特點，將數據劃分為不同類型進行分析，更有助于挖掘數據背后的意義。

2、聚類分析法

與分類分析不同，聚類分析是根據數據性質把數據分成一些聚合類，每一個類別中的數據都可能有相同的特性，不同聚合類中數據則具有較大的差異。

3、頻繁項集

顧名思義，這種分析方法就是將事例中頻繁出現的項集合在一起，這種方法目前已經被商業(yè)領域和網絡安全領域廣泛運用。

4、相似匹配

這種方法是用來計算兩個數據之間的相似程度的，分析員會通過一定的方法，最后用百分比來衡量數據之間的相似程度，這種計算方法在用戶糾錯輸入，自動評分系統(tǒng)等領域廣泛應用。

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