大数据常见的9种数据分析手段

1. 描述性分析
提供有关数据的基本摘要，例如中心趋势（平均值、中位数、众数）和离散度（标准差、方差）。
用于了解数据的分布和整体特征。
2. 诊断性分析
确定数据中异常值、模式和趋势。
有助于识别影响结果的关键因素和潜在问题。
3. 预测性分析
使用历史数据预测未来事件或结果。
通过机器学习或统计建模来识别趋势和建立预测模型。
4. 规范性分析
评估替代方案，并确定优化结果的最佳行动方案。
通过仿真或优化技术来探索不同的场景和决策。
5. 关联规则挖掘
识别数据中频繁出现的模式或关联关系。
用于了解产品推荐、客户细分和市场篮子分析。
6. 群集分析
将数据点划分为具有相似特征的组。
有助于识别客户类型、市场细分和模式识别。
7. 分类
根据一组已知特征将数据点分配到预先定义的类别。
用于客户细分、风险评估和预测建模。
8. 回归分析
研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
用于预测结果、确定影响因素和建立因果关系。
9. 时序分析
分析随时间推移的数据，并识别趋势、模式和周期性。
用于库存预测、销售预测和季节性建模。