長沙數(shù)據(jù)培訓大數(shù)據(jù)分析有什么作用

       大數(shù)據(jù)分析有什么作用?現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代，進行大數(shù)據(jù)分析更是一件重要的事情。各大網(wǎng)站都會通過大數(shù)據(jù)來進行整個運營，下面我們來看看大數(shù)據(jù)分析有什么作用吧。

       大數(shù)據(jù)分析有什么作用?

       1：分類。檢查未知分類或暫時未知分類的數(shù)據(jù)，目的是預測數(shù)據(jù)屬于哪個類別或屬于哪個類別。使用具有已知分類的相似數(shù)據(jù)來研究分類規(guī)則，然后將這些規(guī)則應用于未知分類數(shù)據(jù)。

       2：預測。預測是指對數(shù)字連續(xù)變量而不是分類變量的預測。

       3：關聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)。關聯(lián)規(guī)則或關聯(lián)分析是指在諸如捆綁之類的大型數(shù)據(jù)庫中找到一般的關聯(lián)模式。

       在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)作過濾算法，該協(xié)作過濾算法是基于給定的歷史購買行為，等級，瀏覽歷史或任何其他可測量的偏好行為或什至其他用戶購買歷史的方法。協(xié)同過濾可在單個用戶級別生成“購買時可以購買的東西”的購買建議。因此，在許多推薦系統(tǒng)中使用了協(xié)作過濾，以向具有廣泛偏好的用戶提供個性化推薦。

       4：預測分析。預測分析包括分類，預測，關聯(lián)規(guī)則，協(xié)作過濾和模式識別(聚類)之類的方法。

       5：數(shù)據(jù)縮減和降維。當變量的數(shù)量有限并且可以將大量樣本數(shù)據(jù)分類為同類組時，通常會提高數(shù)據(jù)挖掘算法的性能。減少變量的數(shù)量通常稱為“降維”。降維是部署監(jiān)督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預測性，可管理性和可解釋性。

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