大数据分析方法

如题所述

第1个回答  2023-08-07

大数据分析方法:

1、描述型分析:

这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如,每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单,获取大量的客户数据。了解客户的地理信息,就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具,能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2、诊断型分析:

描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据,诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据,钻取到数据的核心。

3、预测型分析:

事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值,或者是预估事情发生的时间点,这些都可以通过预测模型来完成。在充满不确定性的环境下,预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4、指令型分析:

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析,来帮助用户决定应该采取什么措施。

大数据分析优点:

(1)及时解析故障、问题和缺陷的根源。

(2)为成千上万的快递车辆规划实时交通路线,躲避拥堵。

(3)分析所有SKU,以利润最大化为目标来定价和清理库存。

(4)根据客户的购买习惯,为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

(5)从大量客户中快速识别出金牌客户。

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