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數據分析怎么做(大數據分析)( 三 )

據分析大數怎么做


為了產生影響，大數據中的預測分析有幾種工作模型，其中包括：
(1)決策樹
該模型看起來像一棵樹，其中樹枝表示可用的選擇，而樹葉表示決策 。該模型使用簡單，可以為企業節省緊急決策的時間，在短時間內預測最佳結果 。
(2)回歸
該模型用于統計分析，企業擁有大量數據并需要確定某些模式 。此外，輸入之間應該存在線性關系 。該模型構成了一個公式，該公式顯示了數據集中所有輸入之間的具體關系 。
(3)神經網絡
這個模型在某種程度上模仿了人腦的工作機理 。它處理應用于人工智能和模式識別的復雜數據關系 。需要了解輸入和輸出之間的關系或需要預測事件的大量數據存在的問題，因此該模型成為一個有用的工具 。
(4)使用預測分析的行業和項目
需要分析大量數據的行業正在積極使用大數據進行預測分析 。這些行業其中包括：

  • 衛生保健
  • 零售
  • 銀行業
  • 制造業
  • 公共交通工具
  • 網絡安全
更適合使用大數據和預測分析的項目是：
  • 用于網絡安全的大數據
  • 健康狀況預測
  • 云服務器異常檢測
  • 招聘大數據職位
  • 大數據收集中的惡意用戶檢測
  • 游客行為分析
  • 信用評分
  • 電價預測
該列表可以更進一步擴展，因此預測分析幾乎適用于任何地方 。
結論大數據分析和預測分析都可以通過分析、分組和清理所有不相關信息的消費者數據集幫助企業推進業務發展 。大數據預測分析使企業能夠展望未來，并根據過去的經驗、現在的實踐以及預先規劃的未來方向向前發展 。
原文標題：Complete Guide to Predictive Analytics and Big Data Analytics，作者：Nazar Kvartalnyi
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