大数据掘金之中的数据分析方法不哪些

1. 大数据掘金之中的数据分析方法不哪些

数据挖掘最常见的十种方法：
1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）
购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
3、决策树（Decision Trees）
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4、遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5、聚类分析（Cluster Detection）
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连接分析（Link Analysis）
连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，藉由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8、神经网络（Neural Networks）
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9、判别分析（Discriminant Analysis）
当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

2. 如何大数据分析

1、可视化分析
可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。
3、预测性分析能力
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

3. 如何进行大数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘流程：
定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

4. 如何运用大数据分析

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。4. 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。5.数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

5. 互联网创业者如何掘金大数据

近年来，在国家政策支持和各方面的共同努力下，我国大数据产业迅速发展，应用不断深化，形势喜人。国际数据公司(IDC)预计，未来全球数据总量增长率将维持50%左右，到2020年全球数据总量将达到40ZB，其中，我国将达到8.6ZB，占全球的21%。
据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年中国大数据产业市场规模达到4700亿元，同比增长30.6%。预计到2018年中国大数据产业市场规模将达到6200亿元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为25.13%，2022年中国大数据产业市场规模将达到15200亿元。

目前我国大数据产业也面临很多挑战，首先技术创新与支撑能力还有欠缺，在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在着较大的差距，对开元技术和相关生态系统的影响力还比较弱；其次，大数据支撑体系不完善，数据所有权、信息安全、开放共享等相关法律法规标准规范尚不健全，尚未建立起安全发展的数据开放管理的体系；最好，人才队伍建设急需加强，既熟悉业务需求又可以进行管理的大数据综合人在还很缺乏，远不能满足发展的需要。

6. 大数据分析方

页岩气，是从页岩层中开采出来的一种非常重要的非常规天然气资源。
那么开发的成本在于地质以及资源的探索，在这段时间里便需要加大探寻的力度。
按照题目说的每口井成本在900万美金，那是一个相当高的数字，估计投入跟收益难成正比。
而通过大数据分析方法的意思是，通过一定量的数据，相对更加精准地判断和定位资源的位置，最终开发的成本。
这里有几个假设
这种天然资源的开采，是遵循一定的规律的，也就是只有在特定的环境才能照到相应的资源。
这些环境的指标需要换算为一些指标，用以评判以及分析。
我国的地质数据，需要从某些专业领域中提取出来，加上一些历史环境的分析。我国幅员辽阔，每个地方的数据堆积起来也足以成为大数据的级别，重点看数据是否足够明细。
有了这些数据之后，通过提取，清洗，加工后存放，再经过类似统计学的相关性分析，聚类分析等方法，收缩资源定位的范围，缩短资源探寻的时间。
以上只是个人的猜想，由于题目描述过于简单，如有描述不到位之处望见谅。

7. 大数据“掘金”最靠谱的五个领域

大数据“掘金”最靠谱的五个领域
  当代著名丹麦物理学家尼尔斯·玻尔(Niels Bohr)曾说：“预测是非常困难的，尤其是对未来的预测。”在科学技术瞬息万变的时代，亦是如此，今日的一个大胆预测，说不定就是明日的已成事实。而对广泛应用技术及市场动向的前瞻性预判，是对当今企业家和高管们的严峻考验，关乎到下一个商业帝国的成败。       此外，预测未来就像是古老的魔法水晶球一样有趣，但是数据的应用并不像发掘那么容易。现在，让我们随着美国互联网私募投资公司Insight Venture Partners总经理Deven Parekh的视角，一同去看看大数据时代将为经济和生活带来哪些新的机遇和挑战。大数据下的恐怖主义       前段时间引起轩然大波的索尼影业遭黑客攻击事件，是一次明目张胆的国家支持的网络攻击。本文暂不讨论孰是孰非，但在此次事件中，索尼影业的网络系统遭黑客攻击，员工信件、薪酬及电影剧本等信息被泄露，大量公开的内部数据引起了索尼的高度恐慌。　　   现在每一家《财富》杂志世界2000强企业都在思考：我的公司数据安全吗？如果数据公布于众，将会置我于何地？与此同时，安全软件公司也正致力于大数据分析软件的开发，以帮助企业更好地保护数据安全，避免日后的攻击。大数据下的公民自由权       数据驱动的决策工具不仅仅应用于商业领域，同时还被广泛用于挑选最合适的学校、医生和雇主。同样，企业也用大数据分析软件来寻找并雇用优秀的员工，或是选择目标客户。　　但是，倘若上述的一切都是建立在公民隐私权的基础之上呢？大数据的内容会囊括公民的生活方式选择、健康，甚至还有种族、性别或年龄，不是刻意的去侵犯公民隐私，只是为了更好的做出决定呢？目前，所有的学校、公司和公共机构都制定了保护隐私、公平和反歧视的条例，并且有政府的强制实施作为坚强后盾。　　大数据时代所带来的不可避免的侵犯隐私权和公民自由权问题正逐渐为世人所知，如何保护公民的这些权利并且跟上日新月异的大数据研究步伐，值得我们深思。大数据下的政府数据　　2015年，期望政府数据更加透明化、实用化。通常，公共部门是私营企业的重要数据来源，政府数据可以让更多的企业将大数据应用于产品及服务中，发挥其最大功能效用。　　以旧金山意外天气保险公司Climate Corporation为例，它通过分析气象部门所掌握的海量天气数据来预测未来可能对农业生产造成破坏的各种天气，为农民提供相应的农业保险，以降低恶劣天气对农业生产造成的影响。还有美国房地产信息查询网站Zillow，通过使用联邦政府和当地政府的分析数据，包括卫星照片、税额查定、经济统计数据，为房屋买家提供全面的房地产市场动态。大数据下的个性化医疗　　即使在个人隐私方面还存在较大争论，大数据已然在模糊医疗保健领域的分界线。不论是将其称作“精准医疗”也好，“个性化医疗”也罢，都是将数字化的保健系统和可穿戴设备应用其中，这两大趋势联成一体，正悄然革新健康医疗产业。　　在不久的将来，医生将会根据病人的基因组、活动水平和真实健康情况，为患者定制个性化的药物和治疗方式。而此时，普通患者对特定治疗方案数据来源的反应已经显得不重要了，因为没有病人会拒绝最佳治疗方案，即便是以牺牲部分病人隐私权为代价。　　医疗信息技术是目前投资的热门领域，但是临床决策还主要是靠医师的临床指南，而不是大数据。在未来，大数据分析很有可能会打破这一局面，彻底改变人类医疗健康行业。大数据下的数字化学习　　美国每年在公共基础教育和高等教育的支出高达1.2万亿美元，但是学生的成绩和表现依然不能达到政策制定者的预期，同时还引发了教育工作者和校方关于教育制度改革的讨论。支持改革者认为教育系统应该引入市场化运作模式，重点突出学生测验、问责制和绩效考核；而反对者却认为应该提升教学工作水平，在教学资源上加大投资力度。　　但双方在数字化学习方面却有共同的认识，课堂内外的数字化学习已经是不可阻挡的趋势。从大型在线课程开发到适应性学习技术，都是个性化的将教学材料传输至每一个学生，教学技术凭借大数据环境获得突飞猛进的发展。从熟知的名字到陌生的名词，不断有新的数字产品出现，一改将内容放置网络共享的传统模式，而是从根本上改变学生的学习时间和方式，改变教师指导学生进步的方法。　　综上所述，从简单采用到真正开发利用，大数据在五个领域将会发生的深刻变化，又如何助力经济转型与生活变迁，2015年无疑是大数据的爆破之年，让我们拭目以待！
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8. 大数据掘金——数据挖掘过程

 
   
   
   
    1.商业问题理解 
    全面了解管理对新知识的需求以及对企业目标的明确认识。
    进行项目规划，明确负责收集数据、分析数据、汇报结果的人员。在这一早期阶段，还应当对进行研究的经费预算，至少要给出预算上限和大致数据。
    2.数据理解 
    将商业问题与使用数据完美匹配。
    定量数据：用数值来衡量，可以是离散的，也可以使连续的。也成为分类数据包括定序和定类两种，定序数据有有限多个可排序的取值（差、好、极好），定类数据具有有限不可排序的取值（男、女）。定量数据可以由几组概率分布来表示。概率分布显示了数据是如何分布的
    定性数据：可以进行编码，通过频率分布表示。
    3.数据准备 
    数据处理。真实世界的数据通常都是不完全的（缺乏属性值、特殊性或只有总数）、杂乱的（包含错误或异常值）、不连续的（编码或名字中存在矛盾）。由于数据来自不同的数据源，它们之间具有不同的格式，如选取的数据可能来自平面文件、音频、图片或网页，必须转化为持续统一的格式。
    4.建立模型 
    需要利用多种模型，经过多次实验和测量，找出解决某个实际问题的最佳方案。甚至对于单个模型或公式而言，也是需要对参数进行标准化才能得到最优结果。某些方法对数据格式有特殊要求，因此还需要退回到数据准备阶段重新处理。
    数据挖掘建模的标准流程是将大规模未经处理数据分为小组，以进行测试或检验。然后分析师就可以根据一部分数据（实验组）建立模型（可以使用任何建模方法或公式），用另一部分数据（测试组）测试建立起来的模型。
    5.检验和评估 
    对建立起来的模型进行测量和评估，确定其准确性和一般性。在实际环境中测试模型是否符合时间和财务的要求。这一发现过程的成功与否取决于数据分析师、商业分析师和决策者（如企业管理者）的互动。为了更好地解读数据，我们通常使用表格或可视化技术（如数据透视表、交叉表分析、饼图、柱状图、箱线图和散点图等）。
    6.部署 
    数据部署这一步可能仅仅是给出一份报告，但也有可能要将整个数据挖掘过程在全公司重复一遍。