大数据分析的方法与工具

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I、大数据分析方法有哪些?

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1.因子分析法

所谓因子分析，是指研究从变量组中提取共同因子的统计技术。 因子分析是从大量数据中寻找内在关系，降低决策难度。 因子分析的方法有图像分析法、质心法、最大似然法、最小二乘法、α因果法、饶氏典型因果法等10余种。

2。 回归分析法

回归分析法是指研究一个随机变量Y对另一个（X）或一组变量的依赖性。 统计分析方法。 回归分析是确定两个或多个变量之间相互依赖的定量关系的统计分析方法。 回归分析方法应用广泛，根据自变量与因变量之间的关系类型，根据涉及的自变量数量可分为单回归分析和多元回归分析。 和非线性回归分析。

3.相关分析方法

相关分析是研究现象之间是否存在一定的依赖关系，探究特定现象之间存在依赖关系的相关方向和相关程度。 相关关系是一种非确定性关系。

4.聚类分析方法

聚类分析是指将物理或抽象对象的集合分为由相似对象组成的若干类。 聚类是将数据分为不同类或簇的过程，因此同一簇中的对象非常相似，而不同簇中的对象则非常不同。 聚类分析是一种探索性分析，在分类过程中不需要预先提供分类标准。

5方差分析法

方差数据法用于检验两个或多个样本均值之间差异的显着性。 由于受到多种因素的影响，研究所得数据存在波动。 方差分析从观测变量的方差出发，研究众多控制变量中哪些变量对观测变量有显着影响。

6.对应分析法

对应分析是通过分析由定性变量组成的交互式汇总表来揭示变量之间的关系。 它可以揭示同一变量类别之间的差异，以及不同变量类别之间的一致性。 对应分析的基本思想是用较低维空间中的点来表达链接表的行和列中每个元素的比例结构。

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II、大数据分析一般用什么工具分析

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大数据分析的前瞻性使得许多公司和企业利用大数据分析来帮助企业进行大数据决策。 一般来说，数据分析工作有很多层次。 这些层分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层和数据呈现层。 有不同的工具可以在不同的级别上工作。 下面小编就给大家好好介绍一下大数据分析工具。

首先我们从数据仓库的角度来谈谈数据分析工具。 当我们分析数据时，首先要存储数据。 如果了解数据库技术并且能够很好地使用它，可以提高数据分析的效率。 数据存储工具主要有以下几种工具。

1MySQL数据库，部门或基于Web的数据库应用程序需要该数据库。

2最新版本的SQLServer以及其中的数据挖掘工具也可以被中小型企业和一些大型企业使用。

然后我们来说说数据报表层。 一般来说，企业存储数据后，首先要解决报表的问题。 只有解决了报表问题，才能正确分析数据库。 数据报告中使用的数据分析工具有以下工具。

1CrystalReport和BillReport是世界上最流行的报告工具。 事实上，大多数处于商业智能初级阶段的人员无需借助IT技术就可以获得企业的各种信息。

2、这个软件是近年来非常好的软件可以从数据库中进行可视化的报表和分析。

第三个增加的是数据分析层。 确实，这一层有很多分析工具版本越高越好Excel作为统计工具不如学习统计软件；

2：版本当前是18，名称从3.0改为PASWStatistics环境，在社科统计软件包SPSS中也可以看到当前版本的变化行业的变化从专注于医学、化学等转向更加关注业务分析，现在它已成为预测分析软件。

最后我们来谈谈表示层软件。 总的来说，表示层软件是一个非常实用的工具。 表示层的软件如下所述。

1PowerPoint软件：大多数人使用PPT来撰写报告。

2Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销地图等，可以从这里学到很多；

3软件：用来做的软件创建图形生成Flash