大数据分析有什么类型

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2022-08-03 09:19:46

  数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。


  数据分析的类型包括:


  (1)探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基命名。


  (2)定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。


  数据可视化分析,从常用和实用的维度来看,有5中分析方法:


  (1)面积&尺寸可视化


  对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例。


  (2)颜色可视化


  通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。


  (3)图形可视化


  在我们设计指标及数据时,使用有对应实际含义的图形来结合呈现,会使数据图表更加生动的被展现,更便于用户理解图表要表达的主题。


  (4)地域空间可视化


  当指标数据要表达的主题跟地域有关联时,我们一般会选择用地图为大背景。这样用户可以直观的了解整体的数据情况,同时也可以根据地理位置快速的定位到某一地区来查看详细数据。


  (5)概念可视化


  通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时,用户便更容易理解图形要表达的意义。


  中琛魔方大数据平台表示大数据开启了一个前所未有的信息大爆炸时代,在当今的环境中,大数据已经将我们对分析的认识从向后分析变成了向前分析,同时向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。

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