大數據分析常用的基本方法有哪些

大數據分析常用的基本方法有：描述型分析、診斷型分析、預測型分析以及指令型分析。

1. 描述型分析：是統計分析的第一個步驟，對調查所得的大量數據資料進行初步的整理和歸納，以找出這些資料的內在規律——集中趨勢和分散趨勢。主要借助各種數據所表示的統計量，如：均數、百分比等，進行單因素分析。

2. 診斷型分析：描述性數據分析的下一步就是診斷型數據分析。通過評估描述型數據，診斷分析工具能夠讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。

3. 預測型分析：涵蓋了各種統計學技術，包括利用預測模型、機器學習、數據挖掘等技術來分析當前及歷史數據，從而對未來或其他不確定的事件進行預測。

4. 指令型分析：數據價值和復雜度分析的下一步就是指令型分析。就是基于對“發生了什么”、“為什么會發生”和“可能發生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

總結：

大數據分析常用的基本方法有：描述型分析、診斷型分析、預測型分析以及指令型分析。

描述型分析：是統計分析的第一個步驟，對調查所得的大量數據資料進行初步的整理和歸納。

診斷型分析：讓數據分析師深入地分析數據，鉆取到數據的核心。

預測型分析：涵蓋了各種統計學技術，包括利用預測模型、機器學習、數據挖掘等技術來分析當前及歷史數據，從而對未來或其他不確定的事件進行預測。

指令型分析：基于對“發生了什么”、“為什么會發生”和“可能發生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。

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