数据分析师课|这四类大数据分析方法，让你的数据分析更简便

数据挖掘分析，可以被分为四类核心方法：

1、大数据分析方法——描述型分析：发生了什么?

是最常见的数据分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。

例如：每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获得大量的客户数据。

了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

2、大数据分析方法——诊断型分析：为什么会发生?

描述型数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入的分析数据，钻取到数据的核心。良好设计的BI Dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的进行数据分析。

3、大数据分析方法——预测型分析：可能发生什么?

预测型分析主要进行预测。针对时间未来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是预测可能发生的事件，或者是预估事件发生的时间点，这些都是通过预测模型来实现的。

预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。

在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。

4、大数据分析方法——指令型分析：需要做什么?

数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析，预测下一步需要做什么。

指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

例如：交通规划分析考量了每条路线的距离、每条路线的行驶速度、以及目前的交通管制等方面的因素，来帮助选择最好的回家路线。

以上就是有关于大数据分析方法的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。

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