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常用的大數據分析的四種方法

來源：上海職坐標IT培訓時間：08-29

常用的大數據分析的四種方法

每一種大數據分析方法都對業務分析具有很大的幫助，這里詳細介紹常用的大數據分析的四種方法，同時大數據分析方法也應用在數據分析的各個方面。
常用的數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
1.描述型分析：發生了什么?
這是常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。
例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。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，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2.診斷型分析：為什么會發生?
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特征過濾和鉆取數據等功能，以便更好的分析數據。
3.預測型分析：可能發生什么?
預測型分析主要用于進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。
預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。
在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。
4.指令型分析：需要做什么?
數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發生了什么”、“為什么會發生”和“可能發生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，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，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇的回家路線。
以上就是“常用的大數據分析的四種方法”的內容介紹，希望對大家學習有所幫助。想要了解更多“大數據培訓”相關資訊歡迎來在線咨詢。

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