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大数据分析领域模型有哪些

时间:2020-06-04 15:26:58      阅读:247      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:转换   思想   运营   建模   人工   解决   分类   参与   方案   

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型,是纯粹从科学角度出发定义的。

  1.降维

  在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时,通常会面临“维度灾难”,原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多,但计算机的处理能力和速度却是有限的;另外,数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系,这会直接导致学习模型的健壮性不够,甚至很多时候算法结果会失效。因此,我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。

  数据降维也被成为数据归约或数据约减,其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类:一类是基于特征选择的降维,一类是是基于维度转换的降维。

  2.回归

  回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归(只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示),可以表示为Y=β0+β1x+ε,其中Y为因变量,x为自变量,β1为影响系数,β0为截距,ε为随机误差。

  回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型;按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。

  3.聚类

  聚类是数据挖掘和计算中的基本任务,聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别,并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”,因此大量的数据集中必然存在相似的数据点,基于这个假设就可以将数据区分出来,并发现每个数据集(分类)的特征。

  4.分类

  分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析,从中发现类别规则,以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法,是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。

  5.关联

  关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则,来找出大量多元数据集中有用的关联规则,它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法,另外,它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售,即买了尿布的用户还会一起买啤酒。

  大数据分析领域模型有哪些.中琛魔方大数据分析平台表示从开始思考目标到最后可视化呈现,从发现问题到提出解决方案,身为数据运营者,我们既需要有整体思维,能够从全流程去把握数据分析方法,也需要对细节极致追求,优化每一个步骤。当我们能够从整体和细节都游刃有余得进行数据分析的时候,你就是一个合格甚至优秀的数据运营者。

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