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發布時間:2022-04-07 16:45:21來源：有考培訓網綜合
大數據的特征首先就體現為“大”，從先Map3時代，一個小小的MB級別的Map3就可以滿足很多人的需求，然而隨著時間的推移，存儲單位從過去的GB到TB，乃至現在的PB、EB級別。只有數據體量達到了PB級別以上，才能被稱為大數據。隨著信息技術的高速發展，數據開始爆發性增長。社交網絡、移動網絡、各種智能工具等，都成為數據的來源。那么，常用的數據分析方法有哪幾種?下面來看看：
常用的數據分析方法大概有以下幾種：
1、可視化分析
大數據分析的用戶包括大數據分析和普通用戶。因此，大數據分析較基礎的要求就是做到可視化分析，因為可視化分析能直觀地呈現大數據的特征，同時也便于讀者理解。接受它就像看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘算法
大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。各種數據挖掘算法基于不同的數據類型和格式類型，科學地呈現出數據本身的特征。只有全世界統計學家認可的統計方法才能滲透到數據中。在里面，發掘公認的價值。另一方面，也正是因為有了這些數據挖掘算法，才能更快地處理大數據。
3、預測分析能力
大數據分析較重要的應用領域之一是預測分析，從大數據中挖掘特征，科學地建立模型，然后通過模型引入新數據來預測未來數據。
4、語義引擎
大數據分析廣泛用于網絡數據挖掘。可以從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞或其他輸入的語義分析來判斷用戶需求，從而達到更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理方法。高質量的數據來源和有效的數據管理可以增析結果的真實性和價值較大化，無論是在學術研究還是商業應用中。
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