洞察 26 種大數據分析技術：第 1 部分

“大數據”是應用專門的技術和技術來處理非常大的數據集。這些數據集通常非常龐大和復雜，以至於很難使用現有的數據庫管理工具進行處理。

信息技術的急劇增長導致了該行業的幾個互補條件。大數據的存在是最持久且可以說是最現實的結果之一。術語大數據是一個口號，用來描述大量數據的存在。擁有如此大量數據的結果是數據分析。

數據分析是構建大數據的過程。在大數據中，存在不同的模式和相關性，使數據分析能夠更好地計算數據特徵。這使得數據分析成為信息技術最重要的部分之一。

因此，我在這裡列出了 26 種大數據分析技術。這份清單絕不是詳盡無遺的。

1. A/B 測試

A/B 測試是一種評估工具，用於確定哪個版本的網頁或應用程序有助於組織或個人更有效地實現業務目標。這個決定是通過比較哪個版本的性能更好來做出的​​。A/B 測試通常用於 Web 開發，以確保對網頁或頁面組件的更改是由數據而非個人意見驅動的。

它也被稱為溢出測試或桶測試。

另請參閱： 大數據灰色地帶——該做的和不該做的

1. 關聯規則學習

一組用於發現大型數據庫中變量之間有趣關係的技術，即“關聯規則”。這些技術由各種算法組成，用於生成和測試可能的規則。

一種應用是購物籃分析，其中零售商可以確定哪些產品經常一起購買，並將此信息用於營銷。（一個常見的例子是發現許多購買玉米片的超市購物者也購買啤酒。）

1. 分類樹分析

統計分類是一種識別新觀測值所屬類別的方法。它需要一組正確識別的觀察結果——換句話說，就是歷史數據。

統計分類用於：

• 自動將文檔分配到類別
• 將生物分類
• 建立參加在線課程的學生檔案

1. 聚類分析

一種對對象進行分類的統計方法，將不同的組分成更小的相似對象組，這些對象的相似性特徵事先未知。聚類分析的一個例子是將消費者分成自相似的群體以進行有針對性的營銷。用於數據挖掘。

1. 眾包

在眾包中，細微差別是，任務或工作被外包，但不是外包給指定的專業人士或組織，而是以公開電話的形式外包給公眾。眾包是一種可以部署以從各種來源（如短信、社交媒體更新、博客等）收集數據的技術。這是一種大規模協作，也是使用 Web 的一個實例。

1. 數據融合和數據集成

一個多層次的過程，處理來自單一和多個來源的數據和信息的關聯、關聯、組合，以實現精確定位、確定估計以及完整和及時地評估情況、威脅及其重要性。

數據融合技術將來自多個傳感器的數據和來自相關數據庫的相關信息結合起來，以實現比單獨使用單個傳感器所能實現的更高的準確性和更具體的推斷。

另請參閱： 大數據分析初學者指南

1. 數據挖掘

數據挖掘是對數據進行排序以識別模式並建立關係。數據挖掘是指對大量數據執行的集體數據提取技術。數據挖掘參數包括關聯、序列分析、分類、聚類和預測。

應用包括挖掘客戶數據以確定最有可能響應報價的細分市場，挖掘人力資源數據以識別最成功員工的特徵，或市場購物籃分析以模擬客戶的購買行為。

1. 集成學習

它是一門將不同的學習算法組合在一起以提高模型的穩定性和預測能力的藝術。這是一種監督學習。

1. 遺傳算法

在基於自然進化概念的設計中使用基因組合、突變和自然選擇等過程的優化技術。遺傳算法是用於識別最有可能觀看的視頻、電視節目和其他形式的媒體的技術。有一種進化模式可以通過使用遺傳算法來完成。視頻和媒體分析可以通過使用遺傳算法來完成。

1. 機器學習

機器學習是另一種可用於分類和確定特定數據集的可能結果的技術。機器學習定義了一種能夠確定特定事件集的可能結果的軟件。因此，它用於預測分析。預測分析的一個例子是贏得法律案件的可能性或某些作品的成功。

1. 自然語言處理

一組來自計算機科學（歷史上稱為“人工智能”的領域）和語言學的子專業，使用計算機算法來分析人類（自然）語言。許多 NLP 技術都是機器學習的類型。NLP 的一項應用是使用社交媒體上的情緒分析來確定潛在客戶對品牌推廣活動的反應。

1. 神經網絡

通過訓練學習並在結構上類似於生物神經網絡的非線性預測模型。它們可用於模式識別和優化。一些神經網絡應用涉及監督學習，而另一些則涉及無監督學習。應用示例包括識別有離開特定公司風險的高價值客戶和識別欺詐性保險索賠。

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1. 優化

一組數值技術，用於重新設計複雜系統和過程，以根據一個或多個客觀度量（例如，成本、速度或可靠性）提高其性能。應用示例包括改進運營流程，例如調度、路線安排和樓層佈局，以及製定戰略決策，例如產品範圍戰略、關聯投資分析和研發組合戰略。遺傳算法是優化技術的一個例子。

在我的下一篇博客中，我將描述剩下的 13 種大數據分析技術。

閱讀： 深入了解 26 種大數據分析技術的下一部分