長沙數(shù)據(jù)培訓(xùn)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(shí)代，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析更是一件重要的事情。各大網(wǎng)站都會(huì)通過大數(shù)據(jù)來進(jìn)行整個(gè)運(yùn)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(shí)未知分類的數(shù)據(jù)，目的是預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別或?qū)儆谀膫�(gè)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(yīng)用于未知分類數(shù)據(jù)。

       2：預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是指對(duì)數(shù)字連續(xù)變量而不是分類變量的預(yù)測(cè)。

       3：關(guān)聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)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(guān)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(jí)，瀏覽歷史或任何其他可測(cè)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(gè)用戶級(jí)別生成“購買時(shí)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(gè)性化推薦。

       4：預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析包括分類，預(yù)測(cè)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，協(xié)作過濾和模式識(shí)別(聚類)之類的方法。

       5：數(shù)據(jù)縮減和降維。當(dāng)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(shí)，通常會(huì)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(xué)習(xí)方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預(yù)測(cè)性，可管理性和可解釋性。

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