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大数据分析方法适合在商业运营中应用~~最常用的大数据分析方法有哪些?( 三 )


3、预测性分析能力
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 。
4、语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据 。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息 。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值 。
Q6：大数据分析方法与模型有哪些?1、分类分析数据分析法

在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析 。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类;或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类 。这样才能够更好的进行分析数据 。

2、对比分析数据分析方法

很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法 。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调 。

3、相关分析数据分析法

相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法 。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系;另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法 。

4、综合分析数据分析法

层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法 。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用 。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域 。
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