大數據分析是什么？方法有哪些？

2022-07-28 11:07:03 作者：AG 2048

1.什么是大數據分析

大數據分析是指對于數據量規模大、類型種類多、價值較結果呈現:預測后的結果可以通過云計算、關系圖、狀圖低、真實性較低的數據進行分析,分析出價值高、真實性高、規以及標簽云進行結果呈現。

大數據分析平臺功能架構圖

2.大數據分析的方法有哪些

(1)聚類分析(Cluster Analysis)：聚類分析指將物理或籠統目標的集合分組成為由相似的目標組成的多個類的分析進程。聚類是將數據分類到不同的類或許簇這樣的一個進程，同一個簇中的目標有很大的相似性，而不同簇間的目標有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的進程中，人們不用事前給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據動身，自動進行分類。聚類分析所使用辦法的不同，常常會得到不同的定論。不同研討者對于同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。

(2)因子分析(Factor Analysis)：因子分析是指研討從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析便是從大量的數據中尋覓內涵的聯絡，削減決策的困難。因子分析的辦法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平辦法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些辦法本質上大都屬近似辦法，是以相聯系數矩陣為根底的，所不同的是相聯系數矩陣對角線上的值，采用不同的共同性估值。在社會學研討中，因子分析常采用以主成分分析為根底的反覆法。

(3)相關分析(Correlation Analysis)：相關分析(correlation analysis)，相關分析是研討現象之間是否存在某種依存聯系，并對具體有依存聯系的現象討論其相關方向以及相關程度。相相聯系是一種非確定性的聯系，例如，以X和Y分別記一個人的身高和體重，或分別記每公頃施肥量與每公頃小麥產值，則X與Y顯然有聯系，而又沒有確切到可由其間的一個去精確地決定另一個的程度，這便是相相聯系。

(4)對應分析(Correspondence Analysis)：對應分析(Correspondence analysis)也稱相關分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變量構成的交互匯總表來提醒變量間的聯絡。能夠提醒同一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應聯系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的份額結構以點的方式在較低維的空間中表示出來。

(5)回歸分析：研討一個隨機變量Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變量的相依聯系的統計分析辦法?；貧w分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量聯系的一種統計分析辦法。運用十分廣泛，回歸分析依照觸及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;依照自變量和因變量之間的聯系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

(6)方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)：又稱“變異數分析”或“F檢驗”，是R.A.Fisher發明的，用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。因為各種因素的影響，研討所得的數據呈現動搖狀。造成動搖的原因可分紅兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研討中施加的對成果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變量的方差下手，研討諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。

大數據分析市場規模（十億元）