今天給大家分享一篇關于大數(shù)據(jù)開發(fā)常見的9種數(shù)據(jù)分析方法，首先數(shù)據(jù)分析是從數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程，過程中需要對數(shù)據(jù)進行各種處理和歸類，只有掌握了正確的數(shù)據(jù)分類方法和數(shù)據(jù)處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是數(shù)據(jù)分析員必備的9種數(shù)據(jù)分析思維模式：

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1.分類

分類是一種基本的數(shù)據(jù)分析方式，數(shù)據(jù)根據(jù)其特點，可將數(shù)據(jù)對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。

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2.回歸

回歸是一種運用廣泛的統(tǒng)計分析方法，可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據(jù)實測數(shù)據(jù)來求解模型的各參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數(shù)據(jù)，如果能夠很好的擬合，則可以根據(jù)自變量作進一步預測。

3.聚類

聚類是根據(jù)數(shù)據(jù)的內在性質將數(shù)據(jù)分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監(jiān)督的學習。

數(shù)據(jù)聚類是對于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，數(shù)據(jù)挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。

4.相似匹配

相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數(shù)據(jù)的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如數(shù)據(jù)清洗、用戶輸入糾錯、推薦統(tǒng)計、剽竊檢測系統(tǒng)、自動評分系統(tǒng)、網(wǎng)頁搜索和DNA序列匹配等領域。

5.頻繁項集

頻繁項集是指事例中頻繁出現(xiàn)的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關聯(lián)規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業(yè)、網(wǎng)絡安全等領域。

6.統(tǒng)計描述

統(tǒng)計描述是根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，用一定的統(tǒng)計指標和指標體系，表明數(shù)據(jù)所反饋的信息，是對數(shù)據(jù)分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

7.鏈接預測

鏈接預測是一種預測數(shù)據(jù)之間本應存有的關系的一種方法，鏈接預測可分為基于節(jié)點屬性的預測和基于網(wǎng)絡結構的預測，基于節(jié)點之間屬性的鏈接預測包括分析節(jié)點資審的屬性和節(jié)點之間屬性的關系等信息，利用節(jié)點信息知識集和節(jié)點相似度等方法得到節(jié)點之間隱藏的關系。與基于節(jié)點屬性的鏈接預測相比，網(wǎng)絡結構數(shù)據(jù)更容易獲得。復雜網(wǎng)絡領域一個主要的觀點表明，網(wǎng)絡中的個體的特質沒有個體間的關系重要。因此基于網(wǎng)絡結構的鏈接預測受到越來越多的關注。

8.數(shù)據(jù)壓縮

數(shù)據(jù)壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數(shù)據(jù)量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率，或按照一定的算法對數(shù)據(jù)進行重新組織，減少數(shù)據(jù)的冗余和存儲的空間的一種技術方法。數(shù)據(jù)壓縮分為有損壓縮和無損壓縮。

9.因果分析

因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關系來進行預測的方法，運用因果分析法進行市場預測，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計算經(jīng)濟模型和投人產出分析等方法也較為常用。