五种大数据分析的基本方法

一、数据挖掘

数据挖掘是分析大数据的有效方法，它可以从大型数据集中发现未知知识。数据驱动的分析是揭示和挖掘有价值的信息，从而实现商业智能的过程。这种方法涉及多种多样的技术和技巧，以发现数据之间的隐藏关联，生成模型，以便预测未来的情况。

二、建模

建模是分析大数据的重要组成部分，它使用对历史数据进行统计分析，在得到的结果上创建一个数学模型，以识别隐含的关系和趋势，以此预测未来的情况。 模型最常用于预测和分类，受限于历史数据的类别，因此对未知环境和新数据具有局限性。

三、机器学习

机器学习是应用于大数据分析的技术，它是指计算机可以从数据中学习，而无需明确编程。它允许计算机系统通过运行示例数据学习规则，然后生成模型，以从新数据中提取更多知识。通过机器学习，可以从大型数据集中发现潜在的关系，然后创建建模来进行预测，并识别潜在的商业机会。

四、可视化

可视化一种重要的数据分析技术，它可以帮助数据分析师轻松理解大型数据集。可视化工具为数据分析师提供了高层次的视觉化表示，允许他们从数据中快速检出关联，发现趋势以及重要的结论。

五、数据建库

数据仓库是大数据分析的关键，它为开发分析和报告应用程序提供结构化和无结构化数据的安全保存空间。数据仓库允许实时读取和写入数据，因此，它可以成为自动化报表或商业情报系统的组件。来自各个源的不同类型的数据可以整合到单个仓库中，以建立一个集中的数据池，为开发此类应用程序提供更大灵活性。

这就是大数据分析的5种基本方法，它们可以使分析师获得决策所需的信息和重要知识。此外，这些技术有助于分析师能够更有效地利用大型数据集，为商业发展创造更多潜力。