大数据分析是指对于数据量规模大、类型种类多、价值较结果呈现:预测后的结果可以通过云计算、关系图、状图低、真实性较低的数据进行分析,分析出价值高、真实性高、规以及标签云进行结果呈现。
2.大数据分析的方法有哪些
(1)聚类分析(ClusterAnalysis)：聚类分析指将物理或笼统目标的集合分组成为由相似的目标组成的多个类的分析进程。聚类是将数据分类到不同的类或许簇这样的一个进程，同一个簇中的目标有很大的相似性，而不同簇间的目标有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的进程中，人们不用事前给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据动身，自动进行分类。聚类分析所使用办法的不同，常常会得到不同的定论。不同研讨者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
(2)因子分析(FactorAnalysis)：因子分析是指研讨从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析便是从大量的数据中寻觅内涵的联络，削减决策的困难。因子分析的办法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平办法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些办法本质上大都属近似办法，是以相联系数矩阵为根底的，所不同的是相联系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性估值。在社会学研讨中，因子分析常采用以主成分分析为根底的反覆法。
(5)回归分析：研讨一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，，Xk)变量的相依联系的统计分析办法。回归分析(regressionanalysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量联系的一种统计分析办法。运用十分广泛，回归分析依照触及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;依照自变量和因变量之间的联系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
(6)方差分析(ANOVA/AnalysisofVariance)：又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。因为各种因素的影响，研讨所得的数据呈现动摇状。造成动摇的原因可分红两类，一是不可控的随机因素，另一是研讨中施加的对成果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差下手，研讨诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
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