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大数据类型有哪些?

木马童年 2020-10-14 14:11 12 0

任何技术通过设计,任何活动领域中的数据都需要系统化和结构化。“数据分析”的概念包含以下阶段: 根据某些功能将数据数组划分为子集; 从中得出某种性质的结论; 通过特定模型进行转换; 这与任何数据阵列,任何主题和 ...

任何技术通过设计,任何活动领域中的数据都需要系统化和结构化。“数据分析”的概念包含以下阶段:

根据某些功能将数据数组划分为子集;

从中得出某种性质的结论;

通过特定模型进行转换;

这与任何数据阵列,任何主题和形式都有关一分析方法适用于所有地方。当然,由于不同的任务需要不同的方法,因此数据分析的类型也不同。

最初,数据分析是数学领域的。现在,研究人员将其归因于计算机科学,并在从商业到编程的广泛领域中使用。通过Analytics (分析)  ,您可以找到各个行业专家提出的问题的答案。例如,一家盈利下降或增长的公司。

数据分析师可以回答以下问题:

公司活动或外部环境的发生带来了什么变化?

哪些地区能够带来最大的利润?

应该采取什么行动来增加盈利?

如何使公司更具竞争力?

存在哪些类型的数据分析?

我们认为通用的分析有几种原型方法。

描述性(常见)

通常,此分析方法用于主要信息分类。描述性分析是大数据分析最常用的类型之一。也就是说,分析大量的异构信息。

描述性分析的结果是将数据初步分离为子集。首先要弄清要处理的内容一结果是有关某物的数量或体积的信息。在业务流程中,描述性分析的结果通常不足以做出决策。此外,这允许系统化报告以使用其他方法进一步调查报告。这是分析的基本阶段。

探索性的

这种分析方法旨在识别以前未知的趋势和模式。其结果也很少是最终的。它们有助于概括有关先前操作和因素及其对过程的影响的信息。通常,探索性分析的结果看起来像结构化表。

推论

这种方法可以获取有关对象和现象本质的统计结论。建立统计模型需要这种分析的结果。接下来,这些模式用于进行实际工作。为了进行推断,将获取部分数据一摘录自总信息量中的某些摘录。

可预测的

这是一种非常流行的方法,可以对进一步的变化做出准确的假设。因此,它要求输入数据具有最高的准确性和多维性。最小的误差会导致整个系统失真。

因果关系

通过这种类型的分析,可以发现更改一一个参数将如何导致其他参数的更改。通常,因果分析是在随机数据数组中进行的。在非随机数据集中有多种推断因果关系的方法,但它们更加复杂且难以执行。

机械的

如果您需要在输入数据中发现精度不同的参数,则此方法最具挑战性,但有必要。因此,可以以相同的精度确定某些对象类别或单个对象中的变量。

其他分类

还有其他数据分析分类,包括3种类型的数据分析或4种类型的数据分析。在上面提到的6个中,大多数情况下,它们是因果,描述和预测分析。这三种方法的组合可以创建整体图像。为什么会发生什么,当前情况如何,在此基础上我们可以预测哪些即将发生的变化?

一维和多维分析数据处理技术

科学家可以通过另一个参数来区分信息分析方法。根据它,所有分析技术,无论使用什么数学方法,都属于两大类:

一维,也称为描述性。描述符是一个单一标准,通过它可以搜索数据并将其采样到某个子集中。

多维的。这种分析方法考虑两个或多个描述符。研究人员形成并检验假设。这些变量如何关联?它们之间形成什么因果关系?它们在一组数据中共享多少个重叠子集?

反过来,多维类型的分析又分为聚类分析和因子分析。

聚类分析

在聚类分析中,专家会选择一个子对象内的对象样本,这些对象应尽可能地彼此靠近。而且,它们必须与其他子集尽可能不同。这有助于识别划分这些对象的一个或多个特征。

因子分析

在因子分析过程中,科学家会考虑使用尽可能多的参数来分析某个对象组。这些参数组合成组,以获得几个而.不是几十个变量。例如,在评估公司的工作时,我们可以区分参数“服务水平”和“产品质量”,而不是“存储人员的效率”,“交付准确性”,“办公室舒适度”等。

数据分析自动化软件

已经开发了许多高级程序来自动化数据分析。例如:

Alteryx允许从各种来源收集大量数据, 进行处理,并将结果统一 为一个标准。反过来,可以将它们进一  步分组,筛选以获取额外的变量以及它们之间的关系等。

Tableau是一 个程序,您可以使用该程序可视化统计信息。它允许创建复杂的图来演示分析处理的结果。

在本文中,我们研究了JT  Leek所描述的六种数据分析类型及其功能。还提到了根据另一种标准分类的两种类型的分析处理(一维和多维)。数据科学是一个复杂的知识领域,需要训练有素和经验丰富的人员。即使如此,它在商业智能中的使用仍提供了管理现代市场中的公司所需的广泛信息。当然,并非每个企业都有进行高质量分析所需的资源和劳动力。

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