大数据分析的三大方法

       大数据分析是指对大数据的分析。大数据可以概括为五个V，数据量大，速度快，类型多(Variety)，价值(Value)，真实性(Veracity)。大数据作为IT行业最热门的词汇，其次是数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等。随着大数据时代的到来，大数据分析应运而生。下面就让小编为大家介绍大数据分析的三大方法。

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大数据分析的三大方法

      大数据分析的三大方法

1. 数据服务

       数据服务针对用户非常明确的数据查询和处理任务，以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务，是数据价值最重要也是最直接的发现方式。由于要处理大众化的服务请求，每个服务任务必须能够被快速地处理掉，因此，数据服务的单个任务负载不能过于复杂，单任务直接处理的数据不能太大，任务对应的用户需求和采用的数据处理方法必须是明确的。一些典型的数据服务包括事务处理、数据查询、信息检索、数据预测。

2. 数据分析

       数据分析是指用适当的统计分析方法对大量数据进行分析或建模，提取有用信息并形成结论，进而辅助人们决策的过程。在这个过程中，用户会有一个明确的目标，通过“数据清理、转换、建模、统计”等一系列复杂的操作，获得对数据的洞察，从而协助用户进行决策。常见的数据分析任务又可以被进一步划分为描述型分析、诊断型分析、预测型分析、策略型分析。

3. 数据探索

       数据探索是指针对目标可变、持续、多角度的搜索或分析任务，其搜索过程是有选择、有策略和反复进行的。它将以找到信息为目的的传统信息检索模式变为以发现、学习和决策为目的的信息搜寻模式。这样的搜索模式结合了大量的数据分析与人机交互过程，适合于人们从数据中发现和学习更多的内容和价值。

       当你在工作中遇到成千上万甚至成千上万的数据时，你不仅需要花费大量的时间和精力对它们进行分类和归纳，还需要在分类和归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，无论是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系。这种关系的搜索需要数据分析的帮助。以上就是小编为大家分享的大数据分析的三大方法。