大數據回歸分析

⑴ 大數據分析方法有哪些

1、因子分析方法

所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。

2、回歸分析方法

回歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

3、相關分析方法

相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。

4、聚類分析方法

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標准，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。

5、方差分析方法

方差數據方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。

6、對應分析方法

對應分析是通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

⑵ 北大青鳥java培訓：大數據開發常見的9種數據分析

數據分析是從數據中提取有價值信息的過程，過程中需要對數據進行各種處理和歸類，只有掌握了正確的數據分類方法和數據處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是山東北大青鳥http://www.kmbdqn.cn/介紹的數據分析員必備的9種數據分析思維模式：1.分類分類是一種基本的數據分析方式，數據根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。
2.回歸回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規定因變數和自變數來確定變數之間的因果關系，建立回歸模型，並根據實測數據來求解模型的各參數，然後評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變數作進一步預測。
3.聚類聚類是根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監督的學習。
數據聚類是對於靜態數據分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，數據挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。
4.相似匹配相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數據的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。
相似匹配演算法被用在很多不同的計算場景，如數據清洗、用戶輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜索和DNA序列匹配等領域。
5.頻繁項集頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori演算法是一種挖掘關聯規則的頻繁項集演算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業、網路安全等領域。
6.統計描述統計描述是根據數據的特點，用一定的統計指標和指標體系，表明數據所反饋的信息，是對數據分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態的圖形表現等。
7.鏈接預測鏈接預測是一種預測數據之間本應存有的關系的一種方法，鏈接預測可分為基於節點屬性的預測和基於網路結構的預測，基於節點之間屬性的鏈接預測包括分析節點資審的屬性和節點之間屬性的關系等信息，利用節點信息知識集和節點相似度等方法得到節點之間隱藏的關系。
與基於節點屬性的鏈接預測相比，網路結構數據更容易獲得。
復雜網路領域一個主要的觀點表明，網路中的個體的特質沒有個體間的關系重要。
因此基於網路結構的鏈接預測受到越來越多的關注。
8.數據壓縮數據壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數據量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率，或按照一定的演算法對數據進行重新組織，減少數據的冗餘和存儲的空間的一種技術方法。
數據壓縮分為有損壓縮和無損壓縮。
9.因果分析因果分析法是利用事物發展變化的因果關系來進行預測的方法，運用因果分析法進行市場預測，主要是採用回歸分析方法，除此之外，計算經濟模型和投人產出分析等方法也較為常用。

⑶ 數據回歸分析的目的和意義是什麼

數據回歸分析的目的和意義是將一系列影響因素和結果進行一個擬合，擬合出一個方程，然後通過將這個方程應用到其他同類事件中，可以進行預測。

在統計學中，回歸分析指的是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析；按照因變數的多少，可分為簡單回歸分析和多重回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

⑷ 如何對數據進行回歸分析

CRM無疑是企業有效的銷售工具，為企業做出准確的客戶數據分析，提升數據分析的水平，幫助企業提升銷售業績。

1、統計報表直觀可見

CRM系統可以按團隊或者按人員查看銷售數據，包含了員工線索數據分析、員工客戶分析、員工商機分析、銷售漏斗分析、商機趨勢分析等。

銷售數據直觀可見，管理簡便，管理者即可清楚的看到員工的正常任務是如期完成還是超期完成，對於員工的工作績效考核有重要分析意義。

2、客戶需求整體把握

CRM系統通過把為外部數據，如社交媒體數據，購買歷史，產品趨勢和最新發布等，與內部數據結合起來以提升洞察力。

在某些情況下，數據能夠揭示顧客的需求，通過數據分析能為企業更好地了解客戶行為，分析客戶喜好，並有針對性地提供更優秀的產品及服務。

3、銷售預測更加精準

CRM系統可將銷售機會以漏斗形式展示，直觀的看到不同階段所存在的機會數量與預計簽約金額，通過多層級細致分析，實現大數據精準預測未來時間段企業產生的銷售業績。

分階段的銷售過程推進，可以預測出成交的時間和節點，以及所記錄的精準需求，由此可以判斷出客戶成交的價值高低以及可能性。

此外，CRM系統數據分析功能還可以從多個維度、多個方面對企業數據進行分析，讓管理人員可以從數據分析的結果得出企業的經營狀況以及主要客戶的特徵，進而對企業下一步的規劃作出調整。

簡信crm

面對紛繁復雜的大量數據，CRM系統嵌入BI功能，能夠對海量的數據進行分析處理，甄選出有用的數據，幫助銷售人員明了客戶需求，為銷售帶來了福音。

⑸ 大數據時代下的回歸分析面臨哪些挑戰

時每刻產生大量的數據。在此背景下，大數據時代（Big Data Era）將會面臨新的挑戰。專
1、大數據時代屬的基本特徵
所謂大數據，就是人類在生產和生活中產生的海量數據信息。
大數據時代的到來，毫無疑問會給人們帶來空前便利。據統計，2010年以互聯網為基礎所產生的數據比之前所有年份的總和還要多；而且不僅是數據量的激增，數據結構亦在演變。Gartner預計，2012年半結構和非結構化的數據，諸如文檔、表格、網頁、音頻、圖像和視頻等將佔全球網路數據量的85%左右；而且，整個網路體系架構將面臨革命性改變。由此，所謂大數據時代已經臨。對於大數據時代，目前通常認為有下述四大特徵：
第一：數據量大：數據量級已從TB（1012位元組）發展至PB乃至ZB，可稱海量、巨量乃至超量。
第二：類型繁多：愈來愈多為網頁、圖片、視頻、圖像等半結構化和非結構化數據信息。
第三：價值密度低：以視頻安全監控為例，連續不斷的監控流中，有重大價值者可能僅為一兩秒的數據流；360°全方位視頻監控的「死角」處，可能會挖掘出最有價值的圖像信息。

⑹ 數據分析師必須掌握的7種回歸分析方法

1、線性回歸

線性回歸是數據分析法中最為人熟知的建模技術之一。它一般是人們在學習預測模型時首選的技術之一。在這種數據分析法中，由於變數是連續的，因此自變數可以是連續的也可以是離散的，回歸線的性質是線性的。

線性回歸使用最佳的擬合直線(也就是回歸線)在因變數(Y)和一個或多個自變數(X)之間建立一種關系。

2、邏輯回歸

邏輯回歸是用來計算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。當因變數的類型屬於二元(1 /0，真/假，是/否)變數時，我們就應該使用邏輯回歸.

邏輯回歸不要求自變數和因變數是線性關系。它可以處理各種類型的關系，因為它對預測的相對風險指數OR使用了一個非線性的log轉換。

為了避免過擬合和欠擬合，我們應該包括所有重要的變數。有一個很好的方法來確保這種情況，就是使用逐步篩選方法來估計邏輯回歸。它需要大的樣本量，因為在樣本數量較少的情況下，極大似然估計的效果比普通的最小二乘法差。

3、多項式回歸

對於一個回歸方程，如果自變數的指數大於1，那麼它就是多項式回歸方程。雖然會有一個誘導可以擬合一個高次多項式並得到較低的錯誤，但這可能會導致過擬合。你需要經常畫出關系圖來查看擬合情況，並且專注於保證擬合合理，既沒有過擬合又沒有欠擬合。下面是一個圖例，可以幫助理解：

明顯地向兩端尋找曲線點，看看這些形狀和趨勢是否有意義。更高次的多項式最後可能產生怪異的推斷結果。

4、逐步回歸

在處理多個自變數時，我們可以使用這種形式的回歸。在這種技術中，自變數的選擇是在一個自動的過程中完成的，其中包括非人為操作。

這一壯舉是通過觀察統計的值，如R-square，t-stats和AIC指標，來識別重要的變數。逐步回歸通過同時添加/刪除基於指定標準的協變數來擬合模型。

5、嶺回歸

嶺回歸分析是一種用於存在多重共線性(自變數高度相關)數據的技術。在多重共線性情況下，盡管最小二乘法(OLS)對每個變數很公平，但它們的差異很大，使得觀測值偏移並遠離真實值。嶺回歸通過給回歸估計上增加一個偏差度，來降低標准誤差。

除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似;它收縮了相關系數的值，但沒有達到零，這表明它沒有特徵選擇功能，這是一個正則化方法，並且使用的是L2正則化。

6、套索回歸

它類似於嶺回歸。除常數項以外，這種回歸的假設與最小二乘回歸類似;它收縮系數接近零(等於零)，確實有助於特徵選擇;這是一個正則化方法，使用的是L1正則化;如果預測的一組變數是高度相關的，Lasso 會選出其中一個變數並且將其它的收縮為零。

7、回歸

ElasticNet是Lasso和Ridge回歸技術的混合體。它使用L1來訓練並且L2優先作為正則化矩陣。當有多個相關的特徵時，ElasticNet是很有用的。Lasso會隨機挑選他們其中的一個，而ElasticNet則會選擇兩個。Lasso和Ridge之間的實際的優點是，它允許ElasticNet繼承循環狀態下Ridge的一些穩定性。

通常在高度相關變數的情況下，它會產生群體效應;選擇變數的數目沒有限制;並且可以承受雙重收縮。

關於數據分析師必須掌握的7種回歸分析方法，青藤小編就和您分享到這里了，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的職業前景及就業內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。