大数据的数据分析方法有哪些？如何学习？

Question

如题所述

Answer 1

1.分类

分类是一种根本的数据剖析方法，数据依据其特点，可将数据对象区分为不同的部分和类型，再进一步剖析，能够进一步发掘事物的本质。

2.回归

回归是一种运用广泛的计算剖析办法，能够经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，并依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，假如能够很好的拟合，则能够依据自变量作进一步预测。

3.聚类

聚类是依据数据的内涵性质将数据分红一些聚合类，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不同尽可能大的一种分类方法，其与分类剖析不同，所区分的类是不知道的，因此，聚类剖析也称为无指导或无监督的学习。

4.类似匹配

类似匹配是经过必定的办法，来核算两个数据的类似程度，类似程度通常会用一个是百分比来衡量。类似匹配算法被用在很多不同的核算场景，如数据清洗、用户输入纠错、引荐计算、剽窃检测系统、主动评分系统、网页查找和DNA序列匹配等领域。

5.频频项集

频频项集是指事例中频频出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种发掘相关规矩的频频项集算法，其核心思想是经过候选集生成和情节的向下关闭检测两个阶段来发掘频频项集，现在已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。

Answer 2

   漏斗分析法

漏斗分析模型是业务分析中的重要方法，最常见的是应用于营销分析中，由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果，所以在精细化运营应用广泛的今天，漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率，从而优化整个业务流程。

对比分析法

对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。


在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。

用户分析法

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。

通常我们会日常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据，来了解新增的活跃用户数据，了解产品或网页是否得到了更多人的关注，但是同时，也需要做留存分析，关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户，留存数据才是真正的用户增长数据，才能反映一段时间产品的使用情况，关于活跃率、留存率的计算。

细分分析法

在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

指标分析法

    在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。

Answer 3

大数据的数据分析更像是一门实践科学。
可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理、数据存储，数据仓库等等都需要掌握。
好多人说大数据分析要学习各种数据分析方法和数据挖掘模型。这肯定没错，但需要有对业务的理解，在学习时，需要偏重很多与业务分析相关领域的知识。
优秀的分析师一定是“从业务中来，到业务中去”。
但真想靠自学达到专业的程度是非常难的，所以很多人考虑选择培训的方式。能让自己在最快的时间内获取最有效的知识。
我衡量课程好坏主要看课程内容、培训模式、就业服务这几点。之前上过拉勾教育的课，也是看过公开课之后感觉内容很贴和大厂需求而且有不少项目实战吸引的，本来只想白嫖两节课听听最后还是掏钱报了班，确实有点东西，数据库都是真实的，而且老师真的会带着你攻下几个项目，跟老师沟通时还会有面试作品。
说实话，学习这件事只有实战才是关键，光学工具和理论最终很难落地甚至更容易进误区。本回答被提问者采纳