大数据分析技术与方法有哪些？

大数据主要解决的问题

海量数据存储及海量数据计算问题

大数据的特点：

可以分为五个字来形用：大（数据存储量较大）、多（数据种类多样化）、值（筛选出需要的数据）、快（数据增长速度快，处理数据速度快，获取数据速度快）、信（数据准确性、可信赖度、保证数据质量）

大数据应用场景：

1、电商（猜你喜欢、智能推荐）

2、传媒（今日头条、抖音等）

3、金融领域（风险评估）

4、交通（地图、红灯）

5、电信（推荐套餐）

6、安防（监控）

大数据业务分析基本步骤：

1、精准分析目的和思路

2、数据收集（一手数据、二手数据，爬虫）

3、数据处理（数据清洗、转化、提取、计算）

4、数据分析（用户行为、用户定位），工具：mysql、redis等

5、数据可视化（直观查看）

6、数据报告（汇总报表）

五种大数据分析方法

现在已经迈入了大数据时代，大家可能会发现，平时浏览器中总会推送一些你比较感兴趣的话题，这就是大数据分析作用的结果，那么大数据分析方法有哪些呢？一起来看看吧！

大数据常用的分析方法：

　　1.可视化分析：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

　　2.数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

　　3.预测性分析：大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

　　4.语义引擎：非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

　　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。

大数据的技术：

　　数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

　　数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

　　基础架构：云存储、分布式文件存储等。

　　数据处理：自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。

　　统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。

　　数据挖掘：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等）