大數據分析是指對大數據的分析。大數據可以概括為五個V，數據量大，速度快，類型多(Variety)，價值(Value)，真實性(Veracity)。大數據作為IT行業最熱門的詞匯，其次是數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等。隨著大數據時代的到來，大數據分析應運而生。下面就讓小編為大家介紹大數據分析的三大方法。

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大數據分析的三大方法

      大數據分析的三大方法

1. 數據服務

       數據服務針對用戶非常明確的數據查詢和處理任務，以高性能和高吞吐量的方式實現大眾化的服務，是數據價值最重要也是最直接的發現方式。由于要處理大眾化的服務請求，每個服務任務必須能夠被快速地處理掉，因此，數據服務的單個任務負載不能過于復雜，單任務直接處理的數據不能太大，任務對應的用戶需求和采用的數據處理方法必須是明確的。一些典型的數據服務包括事務處理、數據查詢、信息檢索、數據預測。

2. 數據分析

       數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息并形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過“數據清理、轉換、建模、統計”等一系列復雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。

3. 數據探索

       數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反復進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合于人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。

       當你在工作中遇到成千上萬甚至成千上萬的數據時，你不僅需要花費大量的時間和精力對它們進行分類和歸納，還需要在分類和歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，無論是變量與變量之間的關系，還是變量與定量之間的關系。這種關系的搜索需要數據分析的幫助。以上就是小編為大家分享的大數據分析的三大方法。