大數據作為IT行業最熱門的詞匯，圍繞大數據商業價值的利用，如數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等，逐漸成為業內人士追求的利潤焦點。隨著大數據時代的到來，大數據分析也應運而生。下面就讓小編為大家介紹大數據分析的五種方法。

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大數據分析的五種方法

    大數據分析的五種方法

第一、數據采集

       對于任何的數據分析來說，首要的就是數據采集，因此大數據分析軟件的第一個技術就是數據采集的技術，該工具能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的搜集，同時它還能夠迅速的將一些其他的平臺中的數據源中的數據導入到該工具中，對數據進行清洗、轉換、集成等，從而形成在該工具的數據庫中或者是數據集市當中，為聯系分析處理和數據挖掘提供了基礎。

第二、數據存取

       數據在采集之后，大數據分析的另一個技術數據存取將會繼續發揮作用，能夠關系數據庫，方便用戶在使用中儲存原始性的數據，并且快速的采集和使用，再有就是基礎性的架構，比如說運儲存和分布式的文件儲存等，都是比較常見的一種。

第三、數據處理

       數據處理可以說是該軟件具有的最核心的技術之一，面對龐大而又復雜的數據，該工具能夠運用一些計算方法或者是統計的方法等對數據進行處理，包括對它的統計、歸納、分類等，從而能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。

第四、統計分析

       統計分析則是該軟件所具有的另一個核心功能，比如說假設性的檢驗等，可以幫助用戶分析出現某一種數據現象的原因是什么，差異分析則可以比較出企業的產品銷售在不同的時間和地區中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時間和地域中進行布局。

第五、相關性分析

       某一種數據現象和另外一種數據現象之間存在怎樣的關系，大數據分析通過數據的增長減少變化等都可以分析出二者之間的關系，此外，聚類分析以及主成分分析和對應分析等都是常用的技術，這些技術的運用會讓數據開發更接近人們的應用目標

       目前，大數據技術最重要的是研究和分析大數據管理——而不是幾年前帶來虛幻的感覺——只有經過調查和分析的數據才能對企業用戶產生最重要的價值，越來越多的人開始關注什么是大數據分析，因此大數據分析在整個IT領域尤為重要，可以說是決定信息系統是否有價值的決定性因素。以上就是小編為大家分享的大數據分析的五種方法。