¿Cuáles son los métodos de análisis de big data?

1. Clasificación

La clasificación es un método básico de análisis de datos. Los objetos de datos se pueden dividir en diferentes partes y tipos según sus características. .

2. Regresión

La regresión es un método de análisis estadístico ampliamente utilizado que puede determinar la relación causal entre variables especificando variables dependientes y variables independientes, y luego establecer un modelo de regresión y resolverlo. cada parámetro del modelo en función de los datos medidos, y luego evaluar si el modelo de regresión puede ajustarse a los datos medidos. Si puede ajustarse bien, se pueden hacer más predicciones en función de las variables independientes.

3. Agrupación

La agrupación consiste en dividir los datos en algunas clases de agregación en función de las propiedades inherentes de los datos. Los elementos de cada clase de agregación tienen las mismas características tanto como sea posible. Diferentes clases de agregación Un método de clasificación en el que las características de los objetos son lo más diferentes posible. A diferencia del análisis de clasificación, las clases clasificadas son desconocidas. Por lo tanto, el análisis de conglomerados también se denomina aprendizaje no guiado o no supervisado.

4. Coincidencia similar

La coincidencia similar utiliza un determinado método para calcular el grado de similitud entre dos datos. El grado de similitud generalmente se mide mediante un porcentaje. Los algoritmos de coincidencia de similitud se utilizan en muchos escenarios informáticos diferentes, como limpieza de datos, corrección de errores de entrada del usuario, estadísticas de recomendación, sistemas de detección de plagio, sistemas de puntuación automática, búsqueda web y coincidencia de secuencias de ADN.

5. Conjuntos de elementos frecuentes

Los conjuntos de elementos frecuentes se refieren a la colección de elementos que aparecen con frecuencia en casos, como cerveza y pañales. El algoritmo Apriori es un método frecuente para extraer reglas de asociación. La idea central del algoritmo de conjunto de elementos es extraer conjuntos de elementos frecuentes a través de dos etapas: generación de conjuntos de candidatos y detección de cierre descendente de parcelas. Se ha utilizado ampliamente en negocios, seguridad de redes y otros campos.

6. Descripción estadística

La descripción estadística utiliza ciertos indicadores estadísticos y sistemas de indicadores basados ​​en las características de los datos para indicar la información retroalimentada por los datos. Es el trabajo de procesamiento básico. del análisis de datos. , los principales métodos incluyen: cálculo de indicadores promedio e indicadores de variación, representación gráfica de formularios de distribución de datos, etc.

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