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数据思维有哪些模式?

2021年11月25日 17:39

数据化的不断发展,数据分析尤为重要,我们需要对数据进行分析与处理来达到事半功倍的效果。而数据思维是数据分析应具备的一种思维方式,数据分析让我们从数据中看到有用的价值信息,对这些数据进行各种处理和归类建立模型,然后找到数据的关联性进而找到问题的源泉。而数据分析具备的数据思维模式可以分为几种。


数据思维模式第一种:分类,分类是数据分析中基本分析方法,将杂乱无章的数据根据其特点分为不同的类别,然后再进一步分析,找到数据中的内在价值。

第二种,回归,回归是运用比较广泛的统计分析方法,根据给定的因变量和自变量,可以对不同数据进行分类,从而实现判断和分析的相关性,然后建立回归模型,求解模型参数,再根据实测数据是否与建立的模型相匹配,如果匹配,则可根据自变量进行预测进一步的数据。

第三、相似匹配,计算数据之间的相似程度,用百分比表示,相似程度越高的数据之间存在某种联系。它用于DNA序列排序和网页搜索等众多领域。

第四、统计描述,分析数据特点,用一定的统计指标来表明数据反映的信息,通常用平均指标,资料分布形态的图形表现等。

第五,链接预测,是一种判断数据之间本应存在的关系的一种方法,利用数据节点相似度方法找到数据之间隐藏的关系。

这几种大数据思维方法是较为常用的,熟练掌握大数据思维方法,合理运用,才能帮助我们可以快速准确的提取数据里有用的价值,作出更准确的判断。大数据思维的特征已经在各个社会领域都有所体现,所以大数据思维全面运用已经离我们不远了,随着大数据时代的不断发展,大数据思维将引领时代进步与发展。