大数据分析的方法-大数据培训

现在是大数据时代，很多领域都涉及到数据分析，有些打算学习大数据的朋友，想了解它的分析方法，所以下面小编给大家介绍大数据分析的方法，一起来看看吧。

大数据分析的方法

大数据分析的方法

大数据挖掘：定义目标，并分析问题。开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。例如：统计最近三年的毕业生的各种情况。那么就应该把毕业生相关的信息都要搜集一遍下来。

大数据挖掘：建立模型，采集数据。可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。

大数据挖掘：导入并准备数据。在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，例如：MySQL、数据文本。

大数据分析算法：机器学习。通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多，常见的方法有：人工神经网络、随机森林树、LMS算法等。

大数据分析目标：语义引擎。处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能，可以让数据自己说话，人们从中提出数据就好了。

大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析。通过软件，对大量的数据进行处理后，然后将结果可视化出来，这样才便于人类分析。常见的一些软件有splunk等。

大数据分析目标：预测性。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

大数据分析的步骤

(一)问题识别

大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。

(二)数据可行性论证

论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。大数据和传统数据的生成方式有本质不同。传统数据往往是在识别问题、根据问题设计问卷、之后展开调查获得的数据，而大数据却是企业或者个体各类活动产生的附属产品。作为附属产品，大数据往往不是为了特定数据项目生成，也存在较高噪音。这就要求数据可行性论证过程需要仔细推敲，现有数据得出来的结论是否足够可靠。由于大数据分析技术本质属于数据挖掘法，过度拟合问题往往是大数据分析的难点。

因此，在数据可行性论证主要涉及三个环节。第一，厘清项目需要的大数据、小数据和专业知识;第二，完成从抽象概念到具体指标的落实;第三，考察数据的代表性。

(三)数据准备

数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。

1、数据的采集准备

为大数据分析做数据采集准备时，往往不能回避下列问题：项目的数据预算有多少?配备的人员设备是否足够?项目预期数据采集的完成期限?项目打算用什么方法收集数据?哪些数据是可以通过自身努力来获取，哪些数据需要通过购买获得?哪些数据获取中会存在时间和经费上的不确定性?如果一些重要问题的答案是否定的或者含糊的，就可能需要重新回到数据可行性论证环节。这一点，对于希望用大数据分析做产品的小微企业、新创企业尤为重要。

2、数据的清洗整理准备

虽然数据清理包含不少常规处理，但是高质量的数据清理工作需要数据准备团队时刻对项目目标了然于胸。

(四)建立模型

大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。

1、专业领域模型

大数据产品对应的项目可能有对应的专业领域模型，例如PEST分析模型、5W2H分析模型、逻辑树分析模型、4P营销理论模型、用户行为模型等。数据团队需要明确为何选择某个专业领域的模型。

2、数据分析模型

这类模型包含分析结构化数据的数据挖掘算法模型;处理非结构化数据的语义引擎;可视化策略等。流行观点中的大数据分析主要集中在对第二类模型的讨论上。

建立模型时既需要强大运算能力，也需要老师的主观判断。

(五)评估结果

评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。

1、定量评估