现在越来越流行大数据分析了。
首先因为各种各样的网络平台,
搜集了越来越多的数据,
那么如何整理这些数据,
生成有用的东西呢?
这就是大数据分析的目的。
下面给大家介绍下,
几种常见的大数据分析方法。
大数据分析方法大数据挖掘:定义目标,并分析问题
开始大数据处理前,应该定好处理数据的目标,
然后才能开始数据挖掘。
例如:
统计最近三年的毕业生的各种情况。
那么就应该把毕业生相关的信息都要搜集一遍下来。
大数据挖掘:建立模型,采集数据
可以通过网络爬虫,或者历年的数据资料,
建立对应的数据挖掘模型,然后采集数据,
获取到大量的原始数据。
大数据挖掘:导入并准备数据
在通过工具或者脚本,将原始转换成可以处理的数据,
例如:MySQL,数据文本.
大数据分析算法:机器学习
通过使用机器学习的方法,
处理采集到的数据。
根据具体的问题来定。
这里的方法就特别多。
常见的方法有:
人工神经网络
随机森林树
LMS算法
大数据分析目标:语义引擎
处理大数据的时候,经常会使用很多时间和花费,
所以每次生成的报告后,应该支持语音引擎功能,
可以让数据自己说话,人们从中提出数据就好了。
大数据分析目标:产生可视化报告,便于人工分析
通过软件,对大量的数据进行处理后。
然后将结果可视化出来,这样才便于人类分析。
常见的一些软件有splunk等
大数据分析目标:预测性
通过大数据分析算法,
应该对于数据进行一定的推断,
这样的数据才更有指导性。