| 企服解答

數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的五種數(shù)據(jù)分析方法為：分類、回歸、聚類、相似匹配、頻繁項(xiàng)集。

大數(shù)據(jù)分析方法五種

1、分類

分類是一種基本的數(shù)據(jù)分析方式，數(shù)據(jù)根據(jù)其特點(diǎn)，可將數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為不同的部分和類型，再進(jìn)一步分析，能夠進(jìn)一步挖掘事物的本質(zhì)。

2、回歸

回歸是一種運(yùn)用廣泛的統(tǒng)計(jì)分析方法，可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關(guān)系，建立回歸模型，并根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評(píng)價(jià)回歸模型是否能夠很好的擬合實(shí)測數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進(jìn)一步預(yù)測。

3、聚類

聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內(nèi)在性質(zhì)將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導(dǎo)或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)聚類是對(duì)于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術(shù)，在許多領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，模式識(shí)別，圖像分析以及生物信息。

4、相似匹配

相似匹配是通過一定的方法，來計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會(huì)用一個(gè)是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計(jì)算場景，如數(shù)據(jù)清洗、用戶輸入糾錯(cuò)、推薦統(tǒng)計(jì)、剽竊檢測系統(tǒng)、自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)、網(wǎng)頁搜索和DNA序列匹配等領(lǐng)域。

5、頻繁項(xiàng)集

頻繁項(xiàng)集是指事例中頻繁出現(xiàn)的項(xiàng)的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個(gè)階段來挖掘頻繁項(xiàng)集，目前已被廣泛的應(yīng)用在商業(yè)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域。

| 拓展閱讀

大數(shù)據(jù)分析可幫助組織利用其數(shù)據(jù)并利用它來識(shí)別新的機(jī)會(huì)。反過來，這將導(dǎo)致更明智的業(yè)務(wù)移動(dòng)，更有效的運(yùn)營，更高的利潤。了解客戶如何使用大數(shù)據(jù)。客戶通過以下方式獲得價(jià)值：

1、降低成本

諸如Hadoop和基于云的分析之類的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)方面帶來了顯著的成本優(yōu)勢(shì)-此外，它們還可以確定更有效的開展業(yè)務(wù)的方式。

2、更快，更好的決策

借助Hadoop和內(nèi)存分析的速度，再加上分析新數(shù)據(jù)源的能力，企業(yè)能夠立即分析信息，并根據(jù)所學(xué)知識(shí)做出決策。

3、新產(chǎn)品和服務(wù)

通過分析來評(píng)估客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，借助大數(shù)據(jù)分析，越來越多的公司正在開發(fā)新產(chǎn)品以滿足客戶的需求。