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最常用的四种大数据分析方法

时间:2017-09-26 16:07:11 来源:荣新IT教育培训 作者:荣新科技
近几年参加大数据培训的人越来越多,荣新教育小编带你学习大数据,每天学一点,一年成为大数据高手。

大数据培训


1. 描述型分析:发生了什么?

这是最常见的分析方法。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。

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。

2. 诊断型分析:为什么会发生?

大数据培训越来越火,大数据产业蓬勃发展。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。

良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

3. 预测型分析:可能发生什么?

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数据来实现预测。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。

4. 指令型分析:需要做什么?

大数据培训越来越火,大数据产业蓬勃发展。数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,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。

例如,交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素,来帮助选择最好的回家路线。

结论

最后需要说明,每一种分析方法都对业务分析具有很大的帮助,同时也应用在数据分析的各个方面。

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