大數據分析領域有哪些分析模型？

數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智能等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。

1. 降維

在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨“維度災難”，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量并降低維度間共線性影響。

數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基于特征選擇的降維，一類是是基于維度轉換的降維。

2. 回歸

回歸是研究自變量x對因變量y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變量，x為自變量，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。

回歸分析按照自變量的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。

3. 聚類

聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有“相似”特征的數據點劃分為統一類別，并最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是“物以類聚、人以群分”，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基于這個假設就可以將數據區分出來，并發現每個數據集（分類）的特征。

4. 分類

分類算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類算法。分類算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。

5. 關聯

關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變量之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基于時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。

發布于：江西

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