大數(shù)據(jù)分析有哪些方法

　　許多人認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析崗從業(yè)困難，但真正在大數(shù)據(jù)分析崗從業(yè)多年的人卻認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)可流程化的崗位，只要弄懂關(guān)于數(shù)據(jù)分析的相關(guān)系統(tǒng)軟件，知道大數(shù)據(jù)分析的流程，足夠有耐心，完全能在0基礎(chǔ)的情況下做好大數(shù)據(jù)分析。

　　那么，大數(shù)據(jù)分析有哪些方法?主要的方法有4種，一是描述性分析，就是告訴我們發(fā)生了什么，二是診斷型分析，分析這些數(shù)據(jù)為什么會(huì)出現(xiàn)，出現(xiàn)這些數(shù)據(jù)的原因是怎樣，就是對(duì)紊亂的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分離處理。三是預(yù)測(cè)型分析，也就是說結(jié)合著現(xiàn)有已知數(shù)據(jù)去大膽預(yù)測(cè)未來有可能發(fā)生什么，它是使用算法確保歷史模型能用于未來特定預(yù)測(cè)結(jié)果的方式。四是指令型分析，就是我已經(jīng)結(jié)合著這些數(shù)據(jù)知道了誘發(fā)原因、預(yù)估了未來可能會(huì)出現(xiàn)的一些問題，現(xiàn)在我要結(jié)合著未來的可能提前做好對(duì)應(yīng)預(yù)案，這叫做指令型分析。
 

　　以上所說的四大方法其實(shí)囊括了大數(shù)據(jù)分析的最常見切入角度和可能性，在得到大數(shù)據(jù)之后你可以按照4個(gè)角度出發(fā)去考慮一下這些數(shù)據(jù)證明了什么，這些數(shù)據(jù)的出現(xiàn)代表著什么，這些數(shù)據(jù)能預(yù)測(cè)怎樣的未來，這些數(shù)據(jù)能給未來問題的解決帶去怎樣的幫助，從4個(gè)角度出發(fā)去切入往往能快速套用大數(shù)據(jù)分析的算法模式得到精準(zhǔn)切入點(diǎn)，只要走一遍無效數(shù)據(jù)剔除、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、可視化結(jié)論得出的整個(gè)全流程，就能得到可視化結(jié)果，為未來起到指引。

　　不管你開始所選擇的大數(shù)據(jù)分析方法是哪一種，想要完成大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流程都必須要完全掌握所有系統(tǒng)和軟件，比如說Linux系統(tǒng)，大多數(shù)軟件都會(huì)在Linux系統(tǒng)中被打開，所以該系統(tǒng)用得好，對(duì)于后期像spark、storm等軟件的使用將會(huì)帶去極大幫助，這一個(gè)環(huán)節(jié)不可忽略。另外關(guān)于storm以及spark等諸多軟件的學(xué)習(xí)也要做到靈活運(yùn)用，要能在不同存儲(chǔ)、分析軟件內(nèi)點(diǎn)擊對(duì)應(yīng)界面，讓數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)、被提取、做建模。

　　通過分析大家也都明白了，大數(shù)據(jù)分析方法的學(xué)習(xí)只是大數(shù)據(jù)分析課程的一個(gè)基礎(chǔ)，除了應(yīng)該了解方法之外還要學(xué)習(xí)不同系統(tǒng)軟件的運(yùn)用，還要強(qiáng)化自我的抗壓能力，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析是一個(gè)漫長的過程，哪怕是有時(shí)效性的數(shù)據(jù)，一般從獲得到分析得出結(jié)論，整個(gè)團(tuán)隊(duì)不同員工不停加班也都需要好幾天時(shí)間，而且?guī)滋旃ぷ鹘Y(jié)束之后、得到的結(jié)果未必跟真實(shí)情況一致，很可能需要從頭再來，所以一定要提升自我抗壓能力，如此才能接受分析許久沒有結(jié)果的可能。