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大数据分析方法

发布时间:2020年06月24日 03:33:59 来源: 点击量:2312

【摘要】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

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。

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