大數據常用的理論方法(大數據分析的常用方法)
1.大數據分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
2.大數據分析普遍存在的方法及理論有哪些
PEST分析法
PEST分析理論主要用于行業(yè)分析。PEST分析法用于對宏觀(guān)環(huán)境的分析。宏觀(guān)環(huán)境又稱(chēng)一般環(huán)境，是指影響一切行業(yè)和企業(yè)的各種宏觀(guān)力量。
對宏觀(guān)環(huán)境因素作分析時(shí)，由于不同行業(yè)和企業(yè)有其自身特點(diǎn)和經(jīng)營(yíng)需要，分析的具體內容會(huì )有差異，但一般都應對政治、經(jīng)濟、技術(shù)、社會(huì )，這四大類(lèi)影響企業(yè)的主要外部環(huán)境因素進(jìn)行分析。
2.邏輯樹(shù)分析法
邏輯樹(shù)分析理論課用于業(yè)務(wù)問(wèn)題專(zhuān)題分析。邏輯樹(shù)又稱(chēng)問(wèn)題樹(shù)、演繹樹(shù)或分解樹(shù)等。邏輯樹(shù)是分析問(wèn)題最常使用的工具之一，它將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開(kāi)始，并逐步向下擴展。
把一個(gè)已知問(wèn)題當成樹(shù)干，然后開(kāi)始考慮這個(gè)問(wèn)題和哪些相關(guān)問(wèn)題有關(guān)。
3.大數據挖掘常用的方法有哪些
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專(zhuān)家還是普通用戶(hù)，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀(guān)的展示數據，讓數據自己說(shuō)話(huà)，讓觀(guān)眾聽(tīng)到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）
由于非結構化數據的多樣性帶來(lái)了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語(yǔ)義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質(zhì)量和數據管理）
數據質(zhì)量和數據管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標準化的流程和工具對數據進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預先定義好的高質(zhì)量的分析結果。
4.常用的大數據技術(shù)有哪些
大數據技術(shù)包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。
1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據采集處于第一個(gè)環(huán)節。根據MapReduce產(chǎn)生數據的應用系統分類(lèi)，大數據的采集主要有4種來(lái)源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學(xué)實(shí)驗系統。
2、數據存取：大數據的存去采用不同的技術(shù)路線(xiàn)，大致可以分為3類(lèi)。第1類(lèi)主要面對的是大規模的結構化數據。第2類(lèi)主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類(lèi)面對的是結構化和非結構化混合的大數據，
3、基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：對于采集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹(shù)、關(guān)系表等，表現為數據的異構性。對多個(gè)異構的數據集，需要做進(jìn)一步集成處理或整合處理，將來(lái)自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換后，生成到一個(gè)新的數據集，為后續查詢(xún)和分析處理提供統一的數據視圖。
5、統計分析：假設檢驗、顯著(zhù)性檢驗、差異分析、相關(guān)分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線(xiàn)估計、因子分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、快速聚類(lèi)法與聚類(lèi)法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術(shù)等等。
6、數據挖掘：目前，還需要改進(jìn)已有數據挖掘和機器學(xué)習技術(shù)；開(kāi)發(fā)數據網(wǎng)絡(luò )挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術(shù)；突破基于對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術(shù)；突破用戶(hù)興趣分析、網(wǎng)絡(luò )行為分析、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數據挖掘技術(shù)。
7、模型預測：預測模型、機器學(xué)習、建模仿真。
8、結果呈現：云計算、標簽云、關(guān)系圖等。
5.大數據的使用方式有哪些
最常用的四種數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。
1. 描述型分析：發(fā)生了什么？
這是最常見(jiàn)的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業(yè)務(wù)的衡量方法。
例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數據分析師可以通過(guò)這些賬單，獲取大量的客戶(hù)數據。了解客戶(hù)的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。
2. 診斷型分析：為什么會(huì )發(fā)生？
描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過(guò)評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。
良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數據讀入、特征過(guò)濾和鉆取數據等功能，以便更好的分析數據。
3. 預測型分析：可能發(fā)生什么？
預測型分析主要用于進(jìn)行預測。事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預測一個(gè)可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過(guò)預測模型來(lái)完成。
預測模型通常會(huì )使用各種可變數據來(lái)實(shí)現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關(guān)。
在充滿(mǎn)不確定性的環(huán)境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。
4. 指令型分析：需要做什么？
數據價(jià)值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì )發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來(lái)幫助用戶(hù)決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
6.大數據分析普遍存在的方法論主要有哪些
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7.常用的數據分析方法有哪些
一、掌握基礎、更新知識。
基本技術(shù)怎么強調都不過(guò)分。這里的術(shù)更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經(jīng)歷來(lái)看、以及業(yè)界朋友的交流來(lái)看，這點(diǎn)大家深有感觸的。
數據庫查詢(xún)—SQL 數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會(huì )SQL，因為這里解決一個(gè)數據提取的問(wèn)題。有機會(huì )可以去逛逛一些專(zhuān)業(yè)的數據論壇，學(xué)習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘 你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
但是還是應該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì )用到，但是未來(lái)呢？行業(yè)知識 如果數據不結合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì )產(chǎn)生任何價(jià)值的，數據驅動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)、提高科學(xué)決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識有深入的了解。例如：看到某個(gè)數據，你首先必須要知道，這個(gè)數據的統計口徑是什么？是如何取出來(lái)的？這個(gè)數據在這個(gè)行業(yè)， 在相應的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節是產(chǎn)生的？數值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A(yíng)部門(mén)來(lái)說(shuō)，本月新會(huì )員有10萬(wàn)，10萬(wàn)好還是不好呢？先問(wèn)問(wèn)上面的這個(gè)問(wèn)題：對于A(yíng)部門(mén)，1、新會(huì )員的統計口徑是什么。
第一次在使用A部門(mén)的產(chǎn)品的會(huì )員？還是在站在公司角度上說(shuō)，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì )員？2、是如何統計出來(lái)的。A：時(shí)間；是通過(guò)創(chuàng )建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。
B：業(yè)務(wù)場(chǎng)景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。
3、這個(gè)數據是在哪個(gè)環(huán)節統計出來(lái)。在注冊環(huán)節，在下單環(huán)節，在成功支付環(huán)節。
4、這個(gè)數據代表著(zhù)什么。10萬(wàn)高嗎？與歷史相同比較？是否做了營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來(lái)進(jìn)行數據的提取（更多是寫(xiě)SQL代碼從數據庫取出數據）。
后面二點(diǎn)，更重要是對業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識了解，你才能進(jìn)行相應的數據解讀，才能讓數據產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對于新進(jìn)入數據行業(yè)或者剛進(jìn)入數據行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數據行業(yè)的同仁，在微博或者寫(xiě)文章說(shuō)，數據分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識很重要。我非常同意。
因為作為數據分析師，在發(fā)表任何觀(guān)點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會(huì )寫(xiě)SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會(huì )導致致命的結論。
新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎技能學(xué)好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識的是一點(diǎn)一滴的積累起來(lái)的，有時(shí)候是急不來(lái)的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來(lái)。
不要過(guò)于追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習基本的統計學(xué)知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經(jīng)驗來(lái)說(shuō)，我負責任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學(xué)習。
二、要有三心。1、細心。
2、耐心。3、靜心。
數據分析師其實(shí)是一個(gè)細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數據分析過(guò)程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過(guò)程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來(lái)不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。數據分析師一定要嚴謹。
而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來(lái)，然后根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會(huì )形成一套自己的思想。
當然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書(shū)也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問(wèn)問(wèn)他們是怎么去考慮這個(gè)問(wèn)題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構建整個(gè)分析體系的。
四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時(shí)候，你應該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識的學(xué)習與積累上了。
這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚(yú)與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過(guò)分，數據（魚(yú)）離開(kāi)了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒(méi)有“魚(yú)”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識，特別是沒(méi)有相關(guān)背景的同學(xué)。
很簡(jiǎn)單，我總結了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門(mén)的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業(yè)務(wù)部門(mén)沒(méi)有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門(mén)的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
8.數據分析的幾種經(jīng)典的理論
數據分析理論導航頁(yè)收錄已經(jīng)發(fā)布的工作生活用到的數據分析思路及理論方法。例如數據分析師基本技能、時(shí)間序列分析、分析軟件功能介紹等。
1 大數據時(shí)代：數據分析能力重要性
2 大數據時(shí)代：數據分析基礎
3 正態(tài)性檢驗方法介紹
4 數據分析技術(shù)：數據差異的顯著(zhù)性檢驗
5 數據分析方法：非正態(tài)數據轉化成正態(tài)數據
6 均值差異性檢驗：Z檢驗和T檢驗綜述
7 均值差異性檢驗：方差分析綜述
8 數據分析方法：非參數檢驗
9 數據分析技術(shù)：擬合優(yōu)度檢驗
10 數據分析技術(shù)：數據關(guān)聯(lián)性分析綜述
11 數據分析技術(shù)：數據的歸納分析
12 數據分析技術(shù)：?jiǎn)?wèn)卷（考卷）的信度與效度
13 數據分析技術(shù)：相關(guān)關(guān)系分析
14 數據分析技術(shù)：數據分類(lèi)很重要
15 數據分析技術(shù)：回歸分析
16 數據分析技術(shù)：非參數檢驗
