大数据分析工具常用的数据分析模型

大数据分析工具 常用的数据分析模型
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By：大数据魔镜
引言
使用大数据分析工具挖掘数据价值可不是一件简单的事情，通常要使用 到不同的数据分析模型。
而数据分析模型大都建立在软件编程语言和计算机语言的基础之上，涉 及到很多专业性很强的知识。没有相关学术背景的人初次接触数据分析会 感到十分生涩。而花费时间与精力去学习相关技术基础有显得杯水车薪。
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➢关联分析模型
关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集
合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。
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➢关联分析模型
研究在固定时间范围内，单价和利润的因果结构如何。在维度拖入任意一个值，在度量 拖入想研究相关性的两个度量，得出的结果就是两个数据之间的变化关系。
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➢可视化地图
随着可视化数据地图的兴起，更多的算法和数据模型将为新的多维数据地图服务。
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谢谢观赏！
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By：大数据魔镜
所幸的是现在很多大数据分析工具都有非常完善的数据可视化功能。一 般而言，人们都认为数据可视化作为数据分析的辅助功能是末端展示技术， 其实可视化技术也可以通过“逆分析”来进行数据分析软件和数据分析方 法的学习。
这就意味着大数据分析工具不仅能用来分析数据、挖掘数据价值，还能 作为学习工具，学习大数据分析算法与方法，积累职业经验。下面我们就 以国内一款著名的大数据分析软件为例，用可视化数据图表来演示一些常 用的数据分析模型。
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➢聚类分析模型
聚类分析指将物理或抽 象对象的集合分组为由类 似的对象组成的多个类的 分析过程。
聚类分析是研究“物以 类聚”的一种科学有效的 方法。
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➢聚类分析模型
根据需要将若干个维度和度量拖入分析区，选择“聚类数”和“聚类分析算法”，点击 “聚类”按钮，即可得出聚类后的数据集。
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➢决策树
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试
输出，每个叶节点代表一种类别。
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➢决策树wenku.baidu.com
决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个 节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从 根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。