洞察 26 種大數據分析技術：第 2 部分

到現在為止，在我關於大數據的博客中，我已經讓您了解了大數據的不同方面，從它的實際含義到事實以及該做什麼和不該做什麼。在之前的博客中，我們看到了一些大數據分析技術。在此博客中進一步列出列表。

1. 模式識別

模式識別是機器學習的一個分支，專注於識別數據中的模式和規律，儘管在某些情況下它幾乎被認為是機器學習的同義詞。在許多情況下，模式識別系統是從標記的“訓練”數據（監督學習）中訓練出來的，但是當沒有標記數據可用時，可以使用其他算法來發現以前未知的模式（無監督學習）。

1. 預測建模

預測分析包括各種基於歷史和當前數據預測未來結果的技術。在實踐中，預測分析幾乎可以應用於所有學科——從根據來自數千個傳感器的數據流預測噴氣發動機的故障，到根據客戶購買的產品、購買時間甚至購買的產品來預測客戶的下一步行動。他們在社交媒體上說。預測分析技術主要基於統計方法。

另請參閱： 大數據分析初學者指南

1. 回歸分析

這是一種利用自變量以及它們如何影響因變量的技術。在確定社交媒體分析（例如通過互聯網平台找到愛情的可能性）時，這可能是一種非常有用的技術。

1. 情緒分析

情感分析可幫助研究人員確定演講者或作者對某個主題的情感。情緒分析用於幫助：

• 通過分析客人評論來改善連鎖酒店的服務。
• 定制激勵措施和服務，以滿足客戶的真正需求。
• 根據社交媒體的意見確定消費者的真實想法。

1. 信號處理

信號處理是一種使能技術，它包含處理或傳輸包含在許多不同物理、符號或抽象格式中的信息的基本理論、應用、算法和實現，這些格式廣泛地稱為信號。它使用數學、統計、計算、啟發式和語言表示、形式主義和技術進行表示、建模、分析、綜合、發現、恢復、感知、獲取、提取、學習、安全或取證。示例應用包括時間序列分析建模或實施數據融合，通過組合來自一組不太精確的數據源的數據（即，從噪聲中提取信號）來確定更精確的讀數。

1. 空間分析

空間分析是我們將原始數據轉化為有用信息的過程。它是通過疊加和其他分析技術檢查空間數據中要素的位置、屬性和關係的過程，以解決問題或獲得有用的知識。空間分析從空間數據中提取或創建新信息。

1. 統計數據

在統計學中，探索性數據分析是一種分析數據集以總結其主要特徵的方法，通常使用視覺方法。可以使用或不使用統計模型，但 EDA 主要用於查看數據可以告訴我們的超出正式建模或假設檢驗任務的內容。統計技術也用於減少第一類錯誤（“假陽性”）和第二類錯誤（“假陰性”）的可能性。應用程序的一個示例是 A/B 測試，以確定哪種類型的營銷材料最能增加收入。

另請參閱： 關於大數據的 40 個令人難以置信的事實

1. 監督學習

監督學習是從標記的訓練數據中推斷函數的機器學習任務。訓練數據由一組訓練示例組成。在監督學習，每個實施例是一個對由輸入物體（通常為矢量）和期望的輸出值的（也稱為監控信號）。監督學習算法分析訓練數據並生成推斷函數，該函數可用於映射新示例。

1. 社交網絡分析

社交網絡分析是一種首先用於電信行業的技術，然後很快被社會學家用來研究人際關係。它現在被應用於分析許多領域的人與商業活動之間的關係。節點代表網絡中的個體，而關係代表個體之間的關係。

1. 模擬

對複雜系統的行為進行建模，通常用於預測、預測和情景規劃。例如，蒙特卡羅模擬是一類依賴於重複隨機抽樣的算法，即運行數以千計的模擬，每個模擬都基於不同的假設。結果是給出結果概率分佈的直方圖。一種應用是評估實現財務目標的可能性，因為各種舉措的成功存在不確定性

1. 時間序列分析

時間序列分析包括分析時間序列數據以提取有意義的統計數據和數據的其他特徵的方法。在監控工業流程或跟踪企業業務指標時，經常會出現時間序列數據。時間序列分析考慮了這樣一個事實，即隨著時間的推移獲取的數據點可能具有應該考慮的內部結構（例如自相關、趨勢或季節性變化）。時間序列分析的例子包括股票市場指數的每小時價值或每天被診斷出患有特定疾病的患者人數。

1. 無監督學習

無監督學習是從未標記數據中推斷出描述隱藏結構的函數的機器學習任務。由於提供給學習者的示例未標記，因此沒有錯誤或獎勵信號來評估潛在的解決方案——這將無監督學習與監督學習和強化學習區分開來。

然而，無監督學習還包含許多其他技術，旨在總結和解釋數據的關鍵特徵。

1. 可視化

數據可視化是以圖形或圖形格式準備數據。它使決策者能夠看到直觀呈現的分析，因此他們可以掌握困難的概念或識別新模式。通過交互式可視化，您可以通過使用技術深入了解圖表和圖形以獲取更多詳細信息，以交互方式更改您看到的數據及其處理方式，從而使概念更進一步。

結論

大數據分析一直是信息技術行業最重要的突破之一。事實上，大數據幾乎在所有行業，在這些行業的所有部門都顯示了它的重要性和需求。生活中沒有一個方面不受大數據的影響，甚至我們的個人生活也不例外。因此，我們需要大數據分析來有效地管理這些海量數據。

如前所述，此列表並不詳盡。研究人員仍在試驗分析這些以各種形式存在的大量數據的新方法，這些數據的生成速度隨著時間的推移而增加，以便為我們的特定用途推導出價值。