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通過(guò)大數(shù)據(jù)分析（怎樣通過(guò)大數(shù)據(jù)分析）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-19 19:56:49 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 1105 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于通過(guò)大數(shù)據(jù)分析的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
2、大數(shù)據(jù)分析是指的什么？
3、懂視生活
4、大數(shù)據(jù)新應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)掃黃打非，如何做到？

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析（怎樣通過(guò)大數(shù)據(jù)分析）

一、大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)(X)或一組變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析方法運(yùn)用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變量和因變量之間的關(guān)系類(lèi)型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關(guān)分析方法

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度。相關(guān)關(guān)系是一種非確定性的關(guān)系。

4、聚類(lèi)分析方法

聚類(lèi)分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數(shù)據(jù)分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，不需要事先給出一個(gè)分類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)，聚類(lèi)分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。

5、方差分析方法

方差數(shù)據(jù)方法就是用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。方差分析是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。

6、對(duì)應(yīng)分析方法

對(duì)應(yīng)分析是通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類(lèi)別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類(lèi)別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)應(yīng)分析的基本思想是將一個(gè)聯(lián)列表的行和列中各元素的比例結(jié)構(gòu)以點(diǎn)的形式在較低維的空間中表示出來(lái)。

二、大數(shù)據(jù)分析是指的什么？

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對(duì)大數(shù)據(jù)bigdata進(jìn)行采集、清洗、挖掘、分析等，大數(shù)據(jù)主要有數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)等。

大數(shù)據(jù)分析目標(biāo)：語(yǔ)義引擎處理大數(shù)據(jù)的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)使用很多時(shí)間和花費(fèi)，所以每次生成的報(bào)告后，應(yīng)該支持語(yǔ)音引擎功能。產(chǎn)生可視化報(bào)告，便于人工分析通過(guò)軟件，對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將結(jié)果可視化。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析算法，應(yīng)該對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的推斷，這樣的數(shù)據(jù)才更有指導(dǎo)性。

統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異分析、相關(guān)分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差分析等。

數(shù)據(jù)挖掘：分類(lèi) (Classification)、估計(jì)(Estimation)、預(yù)測(cè)(Prediction)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則(Affinity grouping or association rules)、聚類(lèi)(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復(fù)雜數(shù)據(jù)類(lèi)型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)。建立模型，采集數(shù)據(jù)可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)，或者歷年的數(shù)據(jù)資料，建立對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘模型，然后采集數(shù)據(jù)，獲取到大量的原始數(shù)據(jù)。導(dǎo)入并準(zhǔn)備數(shù)據(jù)在通過(guò)工具或者腳本，將原始轉(zhuǎn)換成可以處理的數(shù)據(jù)，

大數(shù)據(jù)分析算法：機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，處理采集到的數(shù)據(jù)。根據(jù)具體的問(wèn)題來(lái)定。這里的方法就特別多。

三、懂視生活

1、大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2、Analytic Visualizations（可視化分析

3、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

4、Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

5、Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

6、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。

1. 大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為4個(gè)V，數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類(lèi)型多(Variety)、真實(shí)性(Veracity)。大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯，隨之而來(lái)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘訓(xùn)練，王道海。下面是大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面

2. Analytic Visualizations（可視化分析），管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專(zhuān)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(tīng)到結(jié)果。

3. 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。

4. 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。

5. Semantic Engines（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。

6. 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。假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

四、大數(shù)據(jù)新應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)掃黃打非，如何做到？

最近，網(wǎng)上很火的滴滴打車(chē)“大數(shù)據(jù)殺熟事件”，讓大數(shù)據(jù)應(yīng)用，再次進(jìn)入了輿論討論的范疇。大數(shù)據(jù)分析到底是啥，又是如何運(yùn)作模式？

大數(shù)據(jù)分析，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件，對(duì)用戶的行為進(jìn)行捕捉，管理，分析處理，從而得出邏輯性的導(dǎo)向規(guī)律，幫助解決問(wèn)題。

這么一聽(tīng)，好像還是很高大上的應(yīng)用。

這不，南方某地的執(zhí)法人員，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)掃黃打黑，抓嫖娼行為。

什么原理呢？

就是通過(guò)對(duì)經(jīng)常出入酒店的人群，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)出哪些人經(jīng)常開(kāi)鐘點(diǎn)房，或者進(jìn)出賓館，甚至是夜不歸宿的人群。然后將這類(lèi)人群，作為重點(diǎn)的監(jiān)控對(duì)象，對(duì)這些人經(jīng)常出入的會(huì)所酒店，進(jìn)行突擊檢查。

這樣聽(tīng)起來(lái)，還是很有道理的，畢竟這些人群，經(jīng)常進(jìn)出同一個(gè)地方或者場(chǎng)所，還是有很大的嫌疑的。

…

以上就是關(guān)于通過(guò)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。