数据分析方法(最常用的四种大数据分析方法)
数据剖析办法(最常用的四种大数据剖析办法)
本数据发掘剖析范畴中，最常用的四种数据剖析办法：描写型剖析、诊断型剖析、预测型剖析和指令型剖析。
当刚涉足数据发掘剖析范畴的剖析师被问及，数据发掘剖析人员最主要的才能是什么时，他们给出了五花八门的答案。
其实我想告知他们的是，数据发掘剖析范畴最主要的才能是：能够将数据转化为非专业人士也能够清晰懂得的有意义的看法。
应用一些工具来赞助大家更好的懂得数据剖析在发掘数据价值方面的主要性，是十分有必要的。其中的一个工具，叫做四维剖析法。
简略地来说，剖析可被划分为4种症结办法。
下面会详细介绍这四种办法。
1. 描写型剖析：产生了什么？
这是最常见的剖析办法。在业务中，这种办法向数据剖析师供给了主要指标和业务的权衡办法。
例如，每月的营收和丧失账单。数据剖析师资源网可以通过这些账单，获取大批的客户数据。懂得客户的地理信息，就是“描写型剖析”办法之一。应用可视化工具，能够有效的加强描写型剖析所供给的信息。
2. 诊断型剖析：为什么会产生？
描写性数据剖析的下一步就是诊断型数据剖析。通过评估描写型数据，诊断剖析工具能够让数据剖析师深刻地剖析数据资源网，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：依照时光序列进行数据读入、特点过滤和钻取数据等功效，以便更好的剖析数据。
3. 预测型剖析：可能产生什么？
预测型剖析重要用于进行预测。事件未来产生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情产生的时光点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会应用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测成果亲密相干。
在充斥不肯定性的环境下，预测能够赞助做出更好的决议。预资源网测模型也是很多范畴正在应用的主要办法。
4. 指令型剖析：须要做什么？
数据价值和庞杂度剖析的下一步就是指令型剖析。指令模型基于对“产生了什么”、“为什么会产生”和“可能产生什么”的剖析，来赞助用户决议应当采用什么办法。通常情形下，指令型剖析不是单独应用的办法，而是前面的所有办法都完成之后，最后须要完成的剖析办法。
例如，交通计划剖析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来赞助选择最好的回家路线。
结论
最后须要解释，每一种剖析办法都对业务剖析具有很大的赞助，同时也运用在数据剖析的各个方面。
上一篇：常见的五种对虾如何区别（市场上常见的五种虾）