因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系,减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种,如影像分析法,重心法、最大似然法、最小平方法、抽因法、拉奥典型抽因法等等。
大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对比分析 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。
大数据分析的常用方法有:对比分析法、关联分析法。对比分析法 对比分析法是一种常见的数据分析方法。通过数据分析比对,能告诉你过去发生了什么(现状分析)、告诉你某一现状为什么发生(原因分析)、告诉你将来会发生什么(预测分析)。
交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
数据处理:自然语言处理(NLP,NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能的核心课题之一。
交易数据大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化买卖数据,这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析,不仅仅包含POS或电子商务购物数据,还包含行为买卖数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
批量处理(Bulk Processing): 批量处理是在大数据集上执行任务的常用方法。这种技术适用于处理存储在数据库中的历史数据。它的主要优势在于效率高,能够高效地处理大量数据,节省时间和计算资源。
1、传统的数据采集来源单一,且存储、管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
2、图处理模式(Graph Processing):针对数据之间的关系进行计算,通常以图的形式表示数据之间的联系,能够解决一些复杂的问题,如社交网络分析、路径规划、推荐系统等。这四种计算模式通常都需要在大规模分布式计算框架中实现,如Hadoop、Spark、Storm、Flink等,以应对大数据量的处理需求。
3、离线处理 离线处理方式已经相当成熟,它适用于量庞大且较长时间保存的数据。在离线处理过程中,大量数据可以进行批量运算,使得我们的查询能够快速响应得到结果。商业中比较常见的,就是使用HDFS技术对数据进行储存,然后使用MapReduce对数据进行批量化理,然后将处理好的数据进行存储或者展示。
数据预处理的五个主要方法:数据清洗、特征选择、特征缩放、数据变换、数据集拆分。数据清洗 数据清洗是处理含有错误、缺失值、异常值或重复数据等问题的数据的过程。常见的清洗操作包括删除重复数据、填补缺失值、校正错误值和处理异常值,以确保数据的完整性和一致性。
数据清理数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据,平滑或删除离群点,并解决数据的不一致性来清理数据。如果用户认为数据时脏乱的,他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果,即输出的结果是不可靠的。数据集成 数据分析任务多半涉及数据集成。
数据预处理的方法有数据清理、数据集成、数据变换、数据归约。数据清理 通过填写缺失的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据。主要是达到如下目标:格式标准化,异常数据清除,错误纠正,重复数据的清除。
数据预处理的方法有:数据清理、 数据集成 、数据规约和数据变换。数据清洗 数据清洗是通过填补缺失值,平滑或删除离群点,纠正数据的不一致来达到清洗的目的。简单来说,就是把数据里面哪些缺胳膊腿的数据、有问题的数据给处理掉。