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大数据分析有哪些类型?

随着大数据时代的到来,大数据分析也应运而生,大数据分析简单的来说就是指对大型数据的分析。大数据分析也分为很多不同的类型。那么大数据分析分为哪些类型?


预测型分析

事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。预测型分析主要用于进行预测。预测模型是怎么实现预测的呢?妈就是利用各种和预测结果有关的可变的数据。

描述型分析


在业务中,这是最常见的分析方法,最简单的理解就是描述发生了一件什么事情。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。


诊断型分析

通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。

指令型分析

通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,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。数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。


大数据分析到底该怎么学?

学习代码

据分析学习,要知道怎么调整代码,以便告诉计算机怎么分析数据。

数学和统计技能

大数据当然离不开数学和统计。所以在学习大数据分析的时候,也需要复习一下数学和统计,还有基本线性代数。指不定什么时候就可以用得上了。

了解数据库、数据池和分布式存储

如果当建设的数据存储时没有整体架构或者超前规划,那后续对影响将十分深远。大数据分析之前,都是存储在数据库的,所以在学习的时候怎么可能不学习数据库知识呢?建设这些数据的存储库取决于如何访问、使用、并分析这些数据。

机器学习

机器学习使用人工智能算法将数据转化为价值,并且无需显式编程。机器学习和大数据在之后也会有大关系。

学习数据修改和数据清洗技术

数据清理就是去掉数据中没有用的数据和重复的数据。数据修改就是把从原始数据变成更容易分析和访问的一种方式。

练习

大数据分析练习些什么呢?用开源代码制作项目,做出自己的作品,增加操作经验。不管是什么职业都离不开一点就是熟能生巧。

寻找社区

有着共同学习爱好的人在一起能互相促进。所以在学习期间寻找适合自己额大数据分析组织很重要。这样有什么不懂得可以问,也可以互相学习相互交流各种经验。

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