传统数据分析方式是什么样的。
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-12 09:33
数据分析是大数据价值链中最终和最重要的阶段，其目的是挖掘数据中潜在的价值以提供相应的建议或决策。
数据分析( Data Analysis)是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息，得出结论和推动决策制定。
数据挖掘（Data mining）是指用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。
相关分析：一种用于确定观测现象之间的相关规律，从而进行预测和控制的分析方法。相关分析是利用现有统计数据研究关系的强度的过程（例子是身高与年龄）。同时，相关不等于因果（睡眠与收入）。
回归分析：揭示一个变量和其他几个变量之间的相关性的数学工具。
回归分析能够识别随机隐藏的变量之间的依赖关系（一元线性回归）。
聚类分析：一种将对象进行分组的统计方法。聚类分析用于区分具有某些特征的对象，并根据这些特征将它们分成不同的类别。同一类别中的对象具有高同质性，不同类别中的对象具有高异质性。
因子分析：主要是通过少数几个因子，来描述大量指标或元素之间的关系（例子是找对象，以自己中意的几个典型的维度对另一半进行刻画。如白富美，地域，教养，品行，性格等等）。
A/B测试，也称为水桶测试。它通过比较测试组，制定能改善目标变量的计划（更多地应用在产品或网页的设计中，根据用户体验与反馈对产品进行完善）。
数据分析( Data Analysis)是一个检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息，得出结论和推动决策制定。
数据挖掘（Data mining）是指用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。
相关分析：一种用于确定观测现象之间的相关规律，从而进行预测和控制的分析方法。相关分析是利用现有统计数据研究关系的强度的过程（例子是身高与年龄）。同时，相关不等于因果（睡眠与收入）。
回归分析：揭示一个变量和其他几个变量之间的相关性的数学工具。
回归分析能够识别随机隐藏的变量之间的依赖关系（一元线性回归）。
聚类分析：一种将对象进行分组的统计方法。聚类分析用于区分具有某些特征的对象，并根据这些特征将它们分成不同的类别。同一类别中的对象具有高同质性，不同类别中的对象具有高异质性。
因子分析：主要是通过少数几个因子，来描述大量指标或元素之间的关系（例子是找对象，以自己中意的几个典型的维度对另一半进行刻画。如白富美，地域，教养，品行，性格等等）。
A/B测试，也称为水桶测试。它通过比较测试组，制定能改善目标变量的计划（更多地应用在产品或网页的设计中，根据用户体验与反馈对产品进行完善）。
大数据分析可以根据实时要求分为实时分析（金融领域：超市付款，哈罗单车）和离线分析（淘宝商品推荐）。
大数据分析按照层次的不同，还可以分为内存级分析、BI分析（数据层、业务层和应用层）和海量分析（数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块）。
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