大数据分析开发培训班：大数据分析必备方法

大数据时代的到来，使得数据分析这项技能得到更广泛的重视。大数据分析，基于海量数据的分析挖掘，实现从数据到价值的转换。而面对规模越来越大的数据和越来越复杂的任务，需要掌握专业的分析方法。今天的大数据分析开发培训班分享，我们来讲解大数据分析必备方法。


1.分类

分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。

2.回归

回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。

3.聚类

聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。

数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。

4.相似匹配

相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。

5.频繁项集

频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

关于大数据分析开发培训班，大数据分析必备方法，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据分析工作当中，对这些数据分析方法的应用，往往需要根据数据类型或者实际需求来决定。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析高级培训班，线上线下同步开课，本月正在招生中，课程大纲及试听课程可联系客服领取！