Métodos comunes de análisis para big data
1. Análisis visual
Los usuarios del análisis de big data incluyen expertos en análisis de big data y usuarios comunes, pero el requisito más básico de ambos para el análisis de big data es el análisis visual, porque el análisis visual puede presentar intuitivamente las características de big data y puede ser fácilmente Los lectores lo aceptan tan simple como leer imágenes.
2. Algoritmo de minería de datos
El núcleo teórico del análisis de big data son los algoritmos de minería de datos. Varios algoritmos de minería de datos se basan en diferentes tipos y formatos de datos para presentar de manera más científica las características de los datos en sí. Es precisamente porque estos son reconocidos por los estadísticos de todo el mundo Varios métodos estadísticos (que pueden llamarse verdades) pueden penetrar en los datos y descubrir el valor reconocido. Otro aspecto también se debe a que estos algoritmos de minería de datos pueden procesar grandes datos más rápidamente. Si un algoritmo tarda varios años en llegar a una conclusión, entonces no se puede decir el valor de los grandes datos.
3. Análisis predictivo
Una de las áreas de aplicación final del análisis de big data es el análisis predictivo, desenterrando características de big data, estableciendo modelos a través de la ciencia y luego trayendo nuevos datos a través de los modelos para predecir datos futuros.
4. Motor semántico
La diversificación de datos no estructurados presenta nuevos desafíos para el análisis de datos. Necesitamos un conjunto de herramientas para analizar y refinar datos. El motor semántico debe diseñarse con suficiente inteligencia artificial para poder extraer activamente información de los datos. Si desea aprender Big Data sistemáticamente, puede unirse a la tecnología de Big Data para conocer la deducción : 522189307
La base del análisis de big data son los cinco aspectos anteriores. Por supuesto, si profundiza en el análisis de big data, existen muchos métodos de análisis de big data más característicos, más profundos y más profesionales.
Tecnología de big data
Recopilación de datos: la herramienta ETL es responsable de extraer datos de fuentes de datos distribuidas y heterogéneas, como datos relacionales y archivos de datos planos a la capa intermedia temporal para limpieza, conversión e integración, y finalmente los carga en un almacén de datos o data mart, convirtiéndose en La base del procesamiento analítico en línea y la minería de datos.
Acceso a datos: base de datos relacional, NOSQL, SQL, etc.
Infraestructura: almacenamiento en la nube, almacenamiento de archivos distribuidos, etc.
Procesamiento de datos: el procesamiento del lenguaje natural (PNL, procesamiento del lenguaje natural) es un tema que estudia los problemas del lenguaje de la interacción humano-computadora. La clave para procesar el lenguaje natural es dejar que la computadora "entienda" el lenguaje natural, por lo que el procesamiento del lenguaje natural también se denomina comprensión del lenguaje natural, también conocida como lingüística computacional. Por un lado, es una rama del procesamiento de la información del lenguaje, por otro lado, es uno de los temas centrales de la inteligencia artificial.
Análisis estadístico: prueba de hipótesis, prueba de significación, análisis de diferencia, análisis de correlación, prueba T, análisis de varianza, análisis de chi-cuadrado, análisis de correlación parcial, análisis de distancia, análisis de regresión, análisis de regresión simple, análisis de regresión múltiple, regresión gradual, predicción de regresión y Análisis residual, regresión de crestas, análisis de regresión logística, estimación de curvas, análisis factorial, análisis de conglomerados, análisis de componentes principales, análisis factorial, método de agrupamiento rápido y método de agrupamiento, análisis discriminante, análisis de correspondencia, análisis de correspondencia multivariante (escala óptima Análisis), tecnología bootstrap, etc.
Minería de datos: clasificación, estimación, predicción, agrupación de afinidad o reglas de asociación, agrupación, descripción y visualización, descripción y visualización, tipos de datos complejos Minería (texto, web, imágenes gráficas, video, audio, etc.)
