大数据分析的方法有哪些

一、大数据分析的方法--描述型分析：发生了什么

在业务中，这种方法向大数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如每月的营收和损失账单。大数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

二、大数据分析的方法--诊断型分析：为什么会发生

通过评估描述型大数据，诊断分析工具能够让大数据分析师深入地分析大数据，钻取到大数据的核心。良好设计的数据分析能够整合：按照时间序列进行大数据读入、特征过滤和钻取大数据等功能，以便更好的分析大数据。

三、大数据分析的方法--预测型分析：可能发生什么

预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。预测模型通常会使用各种可变大数据来实现预测。大数据成员的多样化与预测结果密切相关。在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

四、大数据分析的方法--指令型分析：需要做什么

指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，需要完成的分析方法。例如交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择好的回家路线。