大数据开发常见的9种数据分析手段

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。在这个过程中，需要对数据进行处理和分类。只有掌握正确的数据分类方法和数据处理模式，才能事半功倍。以下是数据分析师必备的九种数据分析思维模式:

1. 分类

分类是一种基本的数据分析方法。数据可以根据其特点分为不同的部分和类型。进一步的分析可以进一步探索事物的本质。

2. 回归

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回归是一种广泛使用的统计分析方法。它可以通过指定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，根据实测数据求解模型的参数，然后评价回归模型是否能很好地拟合实测数据。如果能够很好地拟合，就可以根据自变量进行进一步的预测。

3. 聚类

clustering是一种分类方法，它根据数据的内在属性将数据划分为聚合类。每个聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类的特性尽可能不同。它不同于分类分析，分类是未知的。因此，聚类分析也被称为无监督或无监督学习。

数据聚类是一种静态数据分析技术，广泛应用于许多领域，包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析和生物信息。

4. 相似匹配

相似性匹配使用某种方法来计算两个数据之间的相似性。相似性通常用百分比来衡量。相似匹配算法用于许多不同的计算场景，例如数据清理、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网络搜索和脱氧核糖核酸序列匹配。

5. 频繁项集

frequency items set指的是案件中经常出现的项目集，如啤酒和尿布。Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法。其核心思想是通过候选集生成和场景向下封闭检测两个阶段挖掘频繁项集。目前，它已被广泛应用于商业和网络安全领域。

6. 统计描述

统计描述是基于数据的特征，使用某些统计指标和指标体系来表明数据反馈的信息是数据分析的基本处理工作。主要方法包括:平均指数和变异指数的计算、数据分布形式的图形化表示等。

7. 链接预测

link prediction是一种预测数据之间应该存在的关系的方法。链路预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测。基于节点间属性的链路预测包括分析节点查看的属性和节点间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度获得节点间的隐藏关系。与基于节点属性的链路预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域的一个主要观点表明，网络中个体的特征不如个体之间的关系重要。因此，基于网络结构的链路预测越来越受到重视。

8. 数据压缩

data compression是指在不丢失有用信息的情况下减少数据量以减少存储空间并提高其传输、存储和处理效率的技术方法，或者根据某种算法重新组织数据以减少数据冗余和存储空间的技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。

9. 因果分析

因果分析是一种利用事物发展和变化之间的因果关系进行预测的方法。市场预测采用因果分析，主要采用回归分析方法。此外，计算经济模型和inp