大数据时代，很多领域都应用了数据分析，这篇文章想要给大家分享的关于数据分析的类型模式，包括描述型，诊断型，预测型，指导型这四种。小编觉得是比较有趣的，感兴趣的朋友就继续往下看吧。

       1. 描述型：发生了什么?

       这是最常见的一种。在业务中，它向分析师们提供业务的重要衡量标准的概览。一个例子是每月的利润和损失账单。类似地，分析师可以获得大批客户的数据。了解客户(如，30%的客户是自雇型)的地理信息也可认为是“描述型分析”。充分利用可视化工具能增强描述型分析所带来的信息。

       2. 诊断型：为什么会发生?

       这是描述型分析的下一步难题。通过评估描述型数据，诊断分析工具使得分析师们能够深入分析问题的核心原因。设计良好的商业信息dashboard整合了时间序列数据(譬如，在多个联系时间点上的数据)的读入、特征的过滤和钻入功能，能够用于这类分析。

       3. 预测型：可能发生什么?

       预测型分析主要是进行预测。某事件在将来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是估计事情可能发生的某个时间点，这些都可以通过预测模型完成。预测模型通常运用各种可变数据来作出预测。数据成员的多样化与可能预测的目标是相关联的(如，人的年龄越大，越可能发生心脏病，我们可以说年龄与心脏病风险是线性相关的)。随后，这些数据被放在一起，产生分数或预测。

       在一个充满不确定性因素的世界里，能够预测允许人们作出更好的决定。预测模型在很多领域都被用到。

       4. 指导型：我需要做什么?

       在价值和复杂度上，下一步就是指导性模型。指导性模型基于发生了什么、为什么会发生以及一系列“可能发生什么”的分析，帮助用户确定要采取的最好的措施。很显然，指导性分析不是一个单独的行为，实际上它是其他很多行为的主导。交通应用是一个很好的例子，它帮助人们选择最好的回家路线，考虑到了每条路线的距离、在每条路上的速度、以及很关键的目前的交通限制。

       以上就是关于数据分析的四种模式介绍，希望对大家了解大数据有帮助，更多数据分析的内容，大家可以关注其他文章。

文本转载自中国IDC圈

免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：mmqy2019@163.com进行举报，并提供相关证据，查实之后，将立刻删除涉嫌侵权内容。

猜你喜欢

• 浅谈Apache Pig中Eval函数列表函数及描述是什么

  Apache Pig提供了各种内置函数，即 eval，load，store，math，string，bag 和 tuple 函数。Eval函数下面给出了Apache Pig提供的 eval 函数列表。S.N.函数 ＆ 描述1AVG()计算包内数值的平均值。

• Apache Pig的Grunt shell的应用场景和用法是什么

  调用Grunt shell后，可以在shell中运行Pig脚本。除此之外，还有由Grunt shell提供的一些有用的shell和实用程序命令。本章讲解的是Grunt shell提供的shell和实用程序命令。注意:在本章的某些部分中，使用了Load和Store等命令。

• Apache Pig中Order By运算符用于做什么

  ORDER BY 运算符用于以基于一个或多个字段的排序顺序显示关系的内容。语法下面给出了 ORDER BY 运算符的语法。grunt> Relation_name2 = ORDER Relatin_name1 BY (ASC|DESC);

• Hadoop配置的准备工作及具体操作是什么

  配置hadoop之前做好准备工作1.修改主机名称，我这里创建了三个虚拟主机，分别命名node-1，node-2，node-3，进入 network 文件删掉里面的内容直接写上主机名就可以了vi /etc/sysconfig/network2.映射 IP 和主机名，之后 reboot 重启主机

• Hadoop Failover失败类型和失败处理是什么

  失败类型 程序问题 进程崩溃 硬件问题 失败处理 任务失败 运行时异常或者JVM退出都会报告给ApplicationMaster 通过心跳来检_来自Hadoop 教程，w3cschool编程狮。