最常用的四种大数据分析方法

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  1.描述型分析:发生了什么?

 

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  这是最常见的分析方法。在业务中,这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

 

  例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

 

  2.诊断型分析:为什么会发生?

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  描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

 

  良好设计的BI dashboard能够整合:按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能,以便更好的分析数据。

 

  3.预测型分析:可能发生什么?

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  预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。

 

  预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

 

  在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

 

  4.指令型分析:需要做什么?

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  数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下,指令型分析不是单独使用的方法,而是前面的所有方法都完成之后,最后需要完成的分析方法。

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