大数据分析方法五种

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数据挖掘分析领域中，最常用的五种数据分析方法为：分类、回归、聚类、相似匹配、频繁项集。

大数据分析方法五种

1、分类

分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。

2、回归

回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

3、聚类

聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。

4、相似匹配

相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

5、频繁项集

频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

| 拓展阅读

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1、降低成本

诸如Hadoop和基于云的分析之类的大数据分析技术在存储大量数据方面带来了显着的成本优势-此外，它们还可以确定更有效的开展业务的方式。

2、更快，更好的决策

借助Hadoop和内存分析的速度，再加上分析新数据源的能力，企业能够立即分析信息，并根据所学知识做出决策。

3、新产品和服务

通过分析来评估客户需求和满意度的能力，可以为客户提供他们想要的东西。Davenport指出，借助大数据分析，越来越多的公司正在开发新产品以满足客户的需求。