大数据分析的常用方法
时间：2021-09-29来源：www.aaa-cg.com.cn点击量：次作者：admin
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同样都是超过10tb的数据集，由不同分析师来分析最后的速度、结果真实性都必然会存在着差别。为什么会存在差异？主要是因为有些人对大数据常用的分析方法套路掌握得更完全，他们在得到大数据后就能快速套用一些套路，所以往往能更高效得出可视化的、跟实际情况一致的结论。
大数据分析常用的方法主要有4种：
第一：描述性分析，就是通过这些数据最后得到一个结论，告诉大家发生了什么，在业务中这种方法让很多数据分析师获得了衡量重要指标业务的系统方法。比如说得到每个月的营收和损失账单数据，分析师就可以通过这些详细数据显示获得大量客户数据，了解客户的分布信息，这就是常用的描述性分析方法。
第二：诊断型分析，通过大量数据最后要得到的结论是导致这些问题发生的原因，为什么会发生这样的事情，通过描述性数据能诊断它对应的原因，并且通过大量诊断工具做数据的分析，找到数据的核心。
第三：预测型分析，预测型分析根本的目的就是结合已经得到的大数据有效预测一下未来有可能出现的问题，预测一个可以被量化的值，预测到发生某件事情发生的具体时间节点，所有这些其实都可以通过预测模型来得到的。预测分析有什么价值呢？在行业充满着不确定性的情况下，通过预测性分析能帮助企业、城市管理者做好未来精细的安排。
第四：指令型分析，指令型分析是以数据价值复杂分析作为基础、通过分析得到下一个从业流，它需要综合以上这三方面——事件、源头原因以及未来预测做更深度分析，然后再决定到底应该采取怎样措施来避免这些有害事情的发生。指令型分析并不是单独的分析手段，它需要融合以上这三种方法才能得到最后的结果。
了解大数据分析的常用方法能帮助大家更快找到切入点，知道到底应该从哪几个不同角度出发切入做分析，但想要将大量的、超过10tb的数据集做分析得到结果，必须要掌握像linux、hadoop等诸多系统软件，确保有将高科技融入分析从业流。毕竟100KB的小说就你看好几个月的，更何况是10tb的数据集？凭借人力想要完全看一遍都需要花一两年时间，没有系统软件，再好的分析方法论都无用，重要性是不言而喻的。
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