大数据分析的理论依据

今天给大家分享大数据分析依据的原则，其中也会对大数据分析的理论依据的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

维度模型是数据仓库领域中的一个重要概念，它是一种数据建模技术，主要由事实表和维度表组成。维度模型中的维度是业务属性的***，例如地理维度和时间维度。维度是分析事实数据的基础，例如在交易分析中，可以使用买家、卖家、商品和时间等维度。

维度表是事实表不可分割的部分。维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。应该通过用更为详细的文本属性取代编码，力求最大限度地减少编码在维度表中的使用。

（图片来源网络，侵删）

技巧九：标签与过滤器作为维度保存。功能性标签、代码或分类维度化，简化查询过程，提高分析效率。预处理分析结果，加速查询响应时间。技巧十：处理大维度数据。对于大数据量的维度，***取简化策略，如转为小属性、增加分类字段，优化数据结构，提高数据处理效率。

降维模型在处理大数据集时，高维度数据可能导致计算复杂度和存储需求增加。降维模型如主成分分析（PCA）和t-SNE，旨在减少数据集的维度，同时保留最重要的信息。回归模型回归模型用于分析自变量与因变量之间的关系。线性回归是最基础的形式，它假设关系是线性的。

ER模型：作为整合基础，Teradata FS-LDM模型展示了其在复杂数据整合中的作用。维度模型：如星形和雪花模型，每个步骤都围绕业务过程、粒度选择、维表构建和事实选择展开，强调决策导向。 Data Vault：注重历史追溯和原子性，设计上注重模型的扩展性和性能优化。

（图片来源网络，侵删）

大数据的分析流程主要包括数据***集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与结果呈现这五个核心步骤。首先，数据***集是大数据分析的起点。在这一过程中，需要从各种来源获取相关数据，这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、日志文件、传感器数据等。

数据获取：大数据分析师的工作从获取数据开始。这一步骤涉及识别并访问存储企业数据的数据库或数据源。掌握基础的SQL（结构化查询语言）知识对于读取和组织数据至关重要。数据理解：获取数据后，分析师需对数据进行初步理解和清洗。

数据分析的流程顺序包括以下几个步骤：数据收集数据收集是数据分析的基础操作步骤，要分析一个事物，首先需要收集这个事物的数据。由于现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。

1、大数据分析方法有对***析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对***析对***析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。

2、大数据分析常用的基本方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指令性分析。描述性分析：这一方法是大数据分析的基础，它涉及对收集的大量数据进行初步的整理和归纳。描述性分析通过统计量如均值、百分比等，对单一因素进行分析。

3、描述性分析：这种方法主要对已收集到的数据进行总结和归纳，展示数据的基本特征和趋势，如平均值、中位数、模式和频率等。描述性分析帮助我们理解过去和现在的情况，为大数据分析提供基础。

误区一：大数据技术会自行识别商机。危险：尽管投入了大量的资金和时间，但这种投资所产生的回报非常有限。失败的技术布局往往是以假想这种新工具会自行产生价值开始。成功利用大数据能量的企业往往都是在重金投入大数据技术前，先将高级分析应用于少量高价值商业问题的解决。

误区二：只有大数据才能拯救世界大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），从技术角度来说，包含我总结的两条腿：一条腿是批量数据处理（包括MR、MPP等），另一条腿实时数据流处理（Storm、内存数据库等）。

误区一：企业自身目标、需求不明确企业既然请外部厂商来做数据治理，一定是意识到企业自身的数据存在问题，并想改变其质量以实现价值发挥。

关于大数据的误区：数据统计是已经发生的事情，而大数据往往被用于还没有发生的事情预测或者推荐中，二者不能划等号。不过，无论数据统计也好，大数据也罢，都是为了使工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。大数据太火了，被广泛应用到各行各业，而近阶段又有着明显的过热迹象。

关于大数据分析依据的原则和大数据分析的理论依据的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于大数据分析的理论依据、大数据分析依据的原则的信息别忘了在本站搜索。