大數(shù)據(jù)收集法、大數(shù)據(jù)清洗法、大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算法。1.大數(shù)據(jù)收集法，即通過現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)收集和整合數(shù)據(jù)。2、大數(shù)據(jù)清洗法，說白了就是大數(shù)據(jù)的選取。也是利用現(xiàn)有的技術(shù)來識(shí)別我們想要的數(shù)據(jù)信息。3.大數(shù)據(jù)的分布式計(jì)算方法是利用分布式計(jì)算將大數(shù)據(jù)分解成許多小部分，分布到多臺(tái)計(jì)算機(jī)上進(jìn)行處理。這樣可以節(jié)省整體計(jì)算時(shí)間，大大提高計(jì)算效率。

越來越多的應(yīng)用涉及大數(shù)據(jù)。這些大數(shù)據(jù)的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性，都顯示了大數(shù)據(jù)日益增長(zhǎng)的復(fù)雜性。所以大數(shù)據(jù)的分析方法在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價(jià)值的決定性因素?；诖?，Da 數(shù)據(jù)分析，有哪些方法論理論？「Da 數(shù)據(jù)分析」預(yù)測(cè)分析能力(Predictive analytical capabilities)數(shù)據(jù)挖掘的五個(gè)基本方面數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析可以讓分析師根據(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。

通過標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。AnalyticVisualizations數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析 tool最基本的需求，無論是對(duì)于專家還是普通用戶?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。

1、因子分析法所謂因子分析，是指從變量組中提取公共因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析是從大量數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在聯(lián)系，降低決策難度。因子分析法有圖像分析法、重心法、最大似然法、最小二乘法、α提取法、Rao典型提取法等10多種方法。2.回歸分析法回歸分析法是指研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)(x)或一組變量的依賴性的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

回歸分析方法應(yīng)用廣泛?；貧w分析根據(jù)所涉及的自變量數(shù)量可分為單變量回歸分析和多變量回歸分析。根據(jù)自變量和因變量之間的關(guān)系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。3.相關(guān)性分析方法相關(guān)性分析是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關(guān)系，探討具有依賴關(guān)系的具體現(xiàn)象的相關(guān)方向和程度。相關(guān)性是一種不確定的關(guān)系。4.聚類分析方法聚類分析是指將物理或抽象對(duì)象的集合分組到由相似對(duì)象組成的多個(gè)類中的分析過程。

1。常用數(shù)據(jù)分析方法1。描述性分析這是商業(yè)中最常用的分析方法，也是最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析方法，為企業(yè)提供了重要的指標(biāo)和商業(yè)衡量方法，可以通過企業(yè)的各種數(shù)據(jù)獲取大量的客戶信息，如客戶偏好、產(chǎn)品習(xí)慣等。2.診斷分析在描述性分析之后，就可以進(jìn)行診斷分析了，主要是對(duì)描述性數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估。診斷分析工具可以使數(shù)據(jù)分析深入分析數(shù)據(jù)，深入數(shù)據(jù)的核心。一個(gè)設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)分析 tool可以將數(shù)據(jù)讀取、特征過濾、數(shù)據(jù)鉆取等功能在時(shí)間序列上進(jìn)行整合，從而更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

large 數(shù)據(jù)分析是指分析海量數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)挖掘提取有利數(shù)據(jù)并加以利用。挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值，同樣，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要一整套數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析工具。依靠這兩點(diǎn)的配合，把海量的數(shù)據(jù)分析整理成有用的數(shù)據(jù)。從而將其應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，促進(jìn)其發(fā)展。

一個(gè)朋友剛剛打電話說想吃日本料理。在手機(jī)上打開一個(gè)團(tuán)購APP，就會(huì)顯示日本美食團(tuán)購的推薦。就在你信里說要去日本玩的時(shí)候，看到朋友圈里的機(jī)票廣告。你有沒有想過為什么我的手機(jī)APP這么了解我？難道是我的日常習(xí)慣和大數(shù)據(jù)被分析了？什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)不僅是大量的數(shù)據(jù)，也是來自不同來源的海量數(shù)據(jù)，有不同的類型，有不同的含義。大數(shù)據(jù)應(yīng)該是動(dòng)態(tài)變化和增長(zhǎng)的，通過研究分析可以產(chǎn)生價(jià)值。

當(dāng)然，應(yīng)用程序不會(huì)竊取你的數(shù)據(jù)。是你的行為數(shù)據(jù)讓一個(gè)群和一封信意識(shí)到你的需求，并提出以下建議，注冊(cè)APP賬號(hào)時(shí)，需要輸入電話號(hào)碼、姓名、性別、所在地等基本數(shù)據(jù)。進(jìn)一步的數(shù)據(jù)是你的消費(fèi)記錄，你發(fā)過的紅包，日常語言習(xí)慣，打車記錄，外賣訂單記錄等，這些數(shù)據(jù)會(huì)成為你的事實(shí)標(biāo)簽，成為你行為數(shù)據(jù)的重要組成部分。