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最常用的四種大數據分析方法
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  • 發表時間:2019-07-30 14:23
  • 來源:未知

本文主要講述數據挖掘分析領域中,最常用的四種數據分析方法:描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。

當剛涉足數據挖掘分析領域的分析師被問及,數據挖掘分析人員最重要的能力是什麽時,他們給出了五花八門的答案。

其實我想告訴他們的是,數據挖掘分析領域最重要的能力是:能夠將數據轉化為非專業人士也能夠清楚理解的有意義的見解。

使用一些工具來幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價值方麵的重要性,是十分有必要的。其中的一個工具,叫做四維分析法。

簡單地來說,分析可被劃分為4種關鍵方法。

下麵會詳細介紹這四種方法。

1. 描述型分析:發生了什麽?

最常用的四種大數據分析方法

描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據,診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據,鑽取到數據的核心。

良好設計的BI dashboard能夠整合:按照時間序列進行數據讀入、特征過濾和鑽取數據等功能,以便更好的分析數據。

3. 預測型分析:可能發生什麽?

最常用的四種大數據分析方法

數據價值和複雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對“發生了什麽”、“為什麽會發生”和“可能發生什麽”的分析,來幫助用戶決定應該采取什麽措施。通常情況下,指令型分析不是單獨使用的方法,而是前麵的所有方法都完成之後,最後需要完成的分析方法。

例如,交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管製等方麵因素,來幫助選擇最好的回家路線。

結論

最後需要說明,每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助,同時也應用在數據分析的各個方麵。

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