常見的大數據分析模型有哪些

2020-11-22 千家智客

　　提到數據分析，肯定要提到數據分析模型，在進行數據分析之前，先搭建數據分析模型，根據模型中的內容，具體細分到不同的數據指標進行細化分析，最終得到想要的分析結果或結論。

 

　　數據模型可以從兩個角度來區分：數據和業務。

 

　　一、數據模型

 

　　統計數據視角的實體模型通常指的是統計分析或大數據挖掘、深度學習、人工智慧技術等種類的實體模型，這些模型是從科學研究視角去往界定的。

 

　　1、降維

 

　　對大量的數據和大規模的數據進行數據挖掘時，往往會面臨「維度災害」。數據集的維度在無限地增加，但由於計算機的處理能力和速度有限，此外，數據集的多個維度之間可能存在共同的線性關係。這會立即造成學習模型的可擴展性不足，乃至許多那時候優化算法結果會無效。因而，人們必須減少層面總數並減少層面間共線性危害。

 

　　數據降維也稱為數據歸約或數據約減。它的目的就是為了減少數據計算和建模中涉及的維數。有兩種數據降維思想:一種是基於特徵選擇的降維，另一種是基於維度變換的降維。

 

　　2、回歸

 

　　回歸是一種數據分析方法，它是研究變量X對因變量Y的數據分析。我們了解的最簡答的回歸模型就是一元線性回歸(只包含一個自變量和因變量，並且晾在這的關係可以用一條直線表示)。

 

　　回歸分析根據自變量的數量分為單回歸模型和多元回歸模型。根據影響是否是線性的，可以分為線性回歸和非線性回歸。

 

　　3、聚類

 

　　我們都聽過「物以類聚，人以群分」這個詞語，這個是聚類分析的基本思想。聚類分析法是大數據挖掘和測算中的基礎每日任務，聚類分析法是將很多統計數據集中化具備「類似」特點的統計數據點區劃為一致類型，並最後轉化成好幾個類的方式。大量數據集中必須有相似的數據點。基於這一假設，可以區分數據，並且可以找到每個數據集(分類)的特徵。

 

　　4、分類

 

　　分類算法根據對己知類型訓煉集的測算和剖析，從文中發覺類型標準，為此分折新統計數據的類型的類別優化算法。分類算法是解決分類問題的一種方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別的一個重要研究領域。

 

　　5、關聯

 

　　關聯規則學習根據尋找最能解釋數據變量之間關係的規則，在大量多元數據集中找到有用的關聯規則。這是一種從大量數據中找出各種數據之間關係的方法。此外，它還可以挖掘基於時間序列的各種數據之間的關係。

 

　　6、時間序列

 

　　時間序列是一種用於研究數據隨時間變化的算法，是一種常用的回歸預測方法。原則是事物的連續性。所謂連續性，是指客觀事物的發展具有規律性的連續性，事物的發展是按照其內在規律進行的。在一定的條件下，只要規則作用的條件不發生質的變化，事物的基本發展趨勢就會持續到未來。

 

　　7、異常數據檢測

 

　　在大多數數據挖掘或數據工作中，國內伺服器，異常值將被視為「噪聲」，並在數據預處理過程中消除，以避免其對整體數據評估和分析挖掘的影響。然而，在某些情況下，如果數據工作的目標是關注異常值，免備案伺服器，這些異常值將成為數據工作的焦點。

 

　　數據集中的異常數據通常被稱為異常點、異常值或孤立點等。典型的特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，表現出「異常」的特徵。檢測這些數據的方法稱為異常檢測。

 

　　二、業務模型

 

　　業務流程實體模型指的是對於某一業務流程情景而界定的，用以解決困難的某些實體模型，這種實體模型跟上邊實體模型的差別取決於情景化的運用。

 

　　1、會員數據化運營分析模型

 

　　類型：會員細分模型、會員價值模型、會員活躍度模型、會員流失預測模型、會員特徵分析模型、市場營銷回應預測模型。

 

　　2、商品數據化運營分析模型

 

　　類型：商品價格敏感度模型、新產品市場定位模型、銷售預測模型、商品關聯銷售模型、異常訂單檢測模型、商品規劃的最優組合。

 

　　3、流量數據化運營分析模型

 

　　類型：流量波動檢測、渠道特徵聚類、廣告整合傳播模型、流量預測模型。

 

　　4、內容數據化運營分析模型

 

　　類型：情感分析模型、搜索優化模型、文章關鍵字模型、主題模型、垃圾信息檢測模型。

 

　　常見的大數據分析模型有哪些.中琛魔方大數據(www.zcmorefun.com)表示大數據分析模型只是前人總結出的方式方法，對於我們實際工作中解決問題有引導作用，但是不可否認，具體問題還要具體分析，針對不同的情況需要進行不同的改進，希望成為一個數據專家，最重要的一點還是多實踐!實踐才是真理


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