回歸分析就是將一系列的影響因素和結(jié)果擬合成一個(gè)方程，然后將這個(gè)方程應(yīng)用到其他類似的事件中，就可以預(yù)測(cè)出所謂的回歸，也就是朝著一個(gè)理想狀態(tài)或均衡狀態(tài)的趨勢(shì)。通過(guò)回歸，可以找出哪些影響因素以及對(duì)結(jié)果的影響規(guī)律。大數(shù)據(jù)意味著需要新的處理模式，具備更強(qiáng)的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應(yīng)海量、高增長(zhǎng)、多元化的信息資產(chǎn)。

政府輿情檢測(cè)、文本分析等；或者一些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)判斷經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。公共部門或政府部門以創(chuàng)建和使用大量數(shù)據(jù)而聞名。大數(shù)據(jù)分析為政府機(jī)構(gòu)節(jié)省公共資金提供了機(jī)會(huì)。事實(shí)上，通過(guò)有效利用大數(shù)據(jù)分析，聯(lián)邦政府每年可以節(jié)省數(shù)百億美元。以下是大數(shù)據(jù)分析給聯(lián)邦和政府帶來(lái)的好處:快速而完美的決策當(dāng)大數(shù)據(jù)分析中鎖定的趨勢(shì)和其他見解被確定后，做出組織決策就變得更加容易和快速。

如果這些工具不可用，決策可以恢復(fù)為猜測(cè)，或者可以完全避免決策過(guò)程。提高生產(chǎn)力所必需的工具的可用性使所有用戶能夠有效地使用大數(shù)據(jù)分析集來(lái)查找信息、做出明智的決策并提供更好的服務(wù)。政府更好的選擇將轉(zhuǎn)化為對(duì)公民更好的服務(wù)。提高透明度并降低成本許多政府稅務(wù)機(jī)構(gòu)存儲(chǔ)個(gè)人信息，這些信息將在整個(gè)公共部門復(fù)制。公民經(jīng)常被要求填寫表格來(lái)收集政府已經(jīng)掌握的數(shù)據(jù)。

如何用大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析O2O商業(yè)模式O2O指的是OnlinetoOffline，即現(xiàn)實(shí)世界中商品或服務(wù)與線上相關(guān)服務(wù)關(guān)聯(lián)的一種移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式。我們可以從三個(gè)角度來(lái)理解O2O。Ad: WOT 2015互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)維暨開發(fā)者大會(huì)售票。第一個(gè)角度是O2O把線上的消費(fèi)者帶到真實(shí)的門店或服務(wù)，即線上查詢、支付、購(gòu)買線下的商品或服務(wù)，然后線下享受服務(wù)。這是對(duì)O2O的第一個(gè)理解。

直觀來(lái)看，那些快遞無(wú)法送達(dá)的有形產(chǎn)品或無(wú)形服務(wù)，恰恰是O2O的強(qiáng)項(xiàng)。第三個(gè)角度是O2O體現(xiàn)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代支撐客戶端到端體驗(yàn)的重要性。這里所謂的端到端，是指從消費(fèi)者搜索和找到自己需要的商品或服務(wù)，到交易和購(gòu)買，再到交付和使用商品或服務(wù)，最后到再次消費(fèi)或分享的完整過(guò)程，構(gòu)成了端到端的體驗(yàn)。

常見的10大分析方法有基于記憶的推理、購(gòu)物籃分析、決策樹、遺傳算法、聚類檢測(cè)技術(shù)、鏈接分析、在線分析處理類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別分析和Logis回歸分析。常用工具分為:數(shù)據(jù)收集匯總:Excel，數(shù)據(jù)可視化:SPSS，Tableau，PowerBI，F(xiàn)ineBI...分析報(bào)告:PPT，Office大數(shù)據(jù)分析通常意味著目標(biāo)數(shù)據(jù)源是海量的，需要更方便的收集和抓取。

從字面上解釋大數(shù)據(jù)分析是“檢查包含各種數(shù)據(jù)類型的大型數(shù)據(jù)集(大數(shù)據(jù))以發(fā)現(xiàn)隱藏模式、未知相關(guān)性、市場(chǎng)趨勢(shì)、客戶偏好和其他有用信息的過(guò)程?！贝髷?shù)據(jù)分析公司和企業(yè)通常可以獲得更多的商業(yè)利益，包括更有效的營(yíng)銷活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)新的收入機(jī)會(huì)，改善客戶服務(wù)，更高效的運(yùn)營(yíng)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。公司實(shí)施大數(shù)據(jù)分析是因?yàn)樗麄兿Ｍ龀龈髦堑纳虡I(yè)決策。

大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面1。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶對(duì)數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓受眾聽到結(jié)果。2.數(shù)據(jù)挖掘算法可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器看的。聚類、分割、離群點(diǎn)分析等算法讓我們可以深入挖掘數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。

3.預(yù)測(cè)分析能力數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。4.SemanticEngines我們知道非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具來(lái)分析、提取和分析數(shù)據(jù)。