大数据分析的五种方法（大数据分析方法及作用）

大数据作为IT行业最热门的词汇，围绕大数据商业价值的利用，如数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为业内人士追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。下面就让为大家介绍大数据分析的五种方法。

第一、数据采集

对于任何的数据分析来说，首要的就是数据采集，因此大数据分析软件的第一个技术就是数据采集的技术，该工具能够将分布在互联网上的数据，一些移动客户端中的数据进行快速而又广泛的搜集，同时它还能够迅速的将一些其他的平台中的数据源中的数据导入到该工具中，对数据进行清洗、转换、集成等，从而形成在该工具的数据库中或者是数据集市当中，为联系分析处理和数据挖掘提供了基础。

第二、数据存取

数据在采集之后，大数据分析的另一个技术数据存取将会继续发挥作用，能够关系数据库，方便用户在使用中储存原始性的数据，并且快速的采集和使用，再有就是基础性的架构，比如说运储存和分布式的文件储存等，都是比较常见的一种。

第三、数据处理

数据处理可以说是该软件具有的最核心的技术之一，面对庞大而又复杂的数据，该工具能够运用一些计算方法或者是统计的方法等对数据进行处理，包括对它的统计、归纳、分类等，从而能够让用户深度的了解到数据所具有的深度价值。

第四、统计分析

统计分析则是该软件所具有的另一个核心功能，比如说假设性的检验等，可以帮助用户分析出现某一种数据现象的原因是什么，差异分析则可以比较出企业的产品销售在不同的时间和地区中所显示出来的巨大差异，以便未来更合理的在时间和地域中进行布局。

第五、相关性分析

某一种数据现象和另外一种数据现象之间存在怎样的关系，大数据分析通过数据的增长减少变化等都可以分析出二者之间的关系，此外，聚类分析以及主成分分析和对应分析等都是常用的技术，这些技术的运用会让数据开发更接近人们的应用目标

目前，大数据技术最重要的是研究和分析大数据管理——而不是几年前带来虚幻的感觉——只有经过调查和分析的数据才能对企业用户产生最重要的价值，越来越多的人开始关注什么是大数据分析，因此大数据分析在整个IT领域尤为重要，可以说是决定信息系统是否有价值的决定性因素。以上就是为大家分享的大数据分析的五种方法。

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