大数据分析步骤及分析方法详解
一、数据分析活动步骤1 识别目标需求首先必须明确数据分析的目标需求，从而为数据的收集和分析提供清晰的方向，该步骤是数据分析有效性的首要条件。2 采集数据数据采集就是运用合适的方法来有效收集尽可能多的相关数据，从而为数据分析过程的顺利进行打下基础。常用的数据采集方法包括：系统日志采集方法，这是目前广泛使用的一种数据采集方法。3 数据预处理对数据进行必要的预处理，常用的数据预处理方法包括：数据集成、数
一、数据分析步骤
1 识别目标需求
首先必须明确数据分析的目标需求，从而为数据的收集和分析提供清晰的方向，该步骤是数据分析有效性的首要条件。
2 采集数据
数据采集就是运用合适的方法来有效收集尽可能多的相关数据，从而为数据分析过程的顺利进行打下基础。常用的数据采集方法包括：系统日志采集方法，这是目前广泛使用的一种数据采集方法。
3 数据预处理
对数据进行必要的预处理，常用的数据预处理方法包括：数据集成、数据清洗、数据去冗余。
4 数据挖掘
数据挖掘的目的是在现有数据基础之上利用各类有效的算法挖掘出数据中隐含的有机质信息，从而达到分析推理和预测的效果，实现预定的高层次数据分析需求。
二、数据分析方法
1 统计分析
统计分析基于统计理论，属于应用数学的一个分支。在统计理论中，随机性和不确定性由概率理论建模。统计分析技术可以分为描述性统计和推断性统计。
2 数据挖掘
数据挖掘可以认为是发现大数据集中数据模式的一种计算过程。许多数据挖掘算法已经在机器学习、人工智能、模式识别、统计和数据库领域得到了应用。
3 机器学习
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
4 可视化分析
可视化分析与信息绘图学和信息可视化相关。数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示信息，从而便于解释数据之间的特征和属性情况。
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