大數據分析方法最常用的四種方法供你參考

　　今天容大教育小編給大家提供講述大數據分析方法數據挖掘分析領域中，最常用的四種大數據分析方法：描述型分析、診斷型分析、預測型分析和指令型分析。

　　使用一些工具來幫助大家更好的理解數據分析在挖掘數據價值方面的重要性，是十分有必要的。其中的一個工具，叫做四維分析法也就是今天的大數據分析四種方法。

　　下面讓我們一起了解一下一下四種大數據分析方法：

　　大數據分析方法一：描述型分析：發生了什麼?

　　這是最常見的分析方法。在業務中，這種方法向數據分析師提供了重要指標和業務的衡量方法。

　　例如，每月的營收和損失賬單。數據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數據。了解客戶的地理信息，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。

　　大數據分析方法二：診斷型分析：為什麼會發生?

　　描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鑽取到數據的核心。

　　良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數據讀入、特徵過濾和鑽取數據等功能，以便更好的分析數據。

　　大數據分析方法三：預測型分析：可能發生什麼?

　　預測型分析主要用於進行預測。事件未來發生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

　　預測模型通常會使用各種可變數據來實現預測。數據成員的多樣化與預測結果密切相關。

　　在充滿不確定性的環境下，預測能夠幫助做出更好的決定。預測模型也是很多領域正在使用的重要方法。

　　大數據分析方法四：指令型分析：需要做什麼?

　　數據價值和複雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基於對「發生了什麼」、「為什麼會發生」和「可能發生什麼」的分析，來幫助用戶決定應該採取什麼措施。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後，最後需要完成的分析方法。

　　例如，交通規劃分析考量了每條路線的距離、每條線路的行駛速度、以及目前的交通管制等方面因素，來幫助選擇最好的回家路線。

　　需要說明，每一種分析方法都對業務分析具有很大的幫助，同時也應用在數據分析的各個方面。

　　以上就是最後大數據分析方法最常用的四種方法，如果你對大數據分析非常感興趣，歡迎聯繫容大教育小編。

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