¿Cuáles son los métodos de análisis de big data?
El llamado análisis factorial se refiere al estudio de técnicas estadísticas para extraer * * * factores sexuales de grupos variables. El análisis factorial consiste en encontrar relaciones intrínsecas a partir de grandes cantidades de datos para reducir la dificultad de la toma de decisiones. Existen alrededor de 10 métodos de análisis factorial, como el método de análisis de imágenes, el método del centro de gravedad, el método de máxima verosimilitud, el método de mínimos cuadrados, etc. Método abstracto, método abstracto típico de Rao, etc.
2. Método de análisis de regresión
El método de análisis de regresión es un método de análisis estadístico que estudia la dependencia de una variable aleatoria Y de otra (X) o de un grupo de variables. El análisis de regresión es un método de análisis estadístico que determina la relación cuantitativa entre dos o más variables. Los métodos de análisis de regresión se utilizan ampliamente. El análisis de regresión se puede dividir en análisis de regresión univariado y análisis de regresión multivariado según el número de variables independientes involucradas. Según el tipo de relación entre variables independientes y variables dependientes, se puede dividir en análisis de regresión lineal y análisis de regresión no lineal.
3. Método de análisis de correlación
El análisis de correlación consiste en estudiar si existe una cierta dependencia entre los fenómenos y explorar la dirección y el grado de correlación de fenómenos específicos con dependencia. La correlación es una relación incierta.
4. Método de análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados se refiere al proceso de análisis de agrupar una colección de objetos físicos o abstractos en múltiples clases compuestas de objetos similares. La agrupación es el proceso de clasificar datos en diferentes clases o grupos, de modo que los objetos en el mismo grupo sean muy similares y los objetos en diferentes grupos sean muy diferentes. El análisis de conglomerados es un análisis exploratorio. En el proceso de clasificación, no es necesario proporcionar un estándar de clasificación por adelantado. El análisis de conglomerados puede clasificar automáticamente a partir de datos de muestra.
5. Método de análisis de varianza
El método de datos de varianza se utiliza para probar la importancia de las diferencias entre dos o más muestras. Los datos obtenidos de los estudios fluctúan debido a la influencia de varios factores. El análisis de varianza comienza a partir de la varianza de las variables observadas y estudia cuáles de las muchas variables de control tienen un impacto significativo en las variables observadas.
6. Método de análisis de correspondencia
El análisis de correspondencia revela la relación entre variables analizando una tabla resumen interactiva compuesta de variables cualitativas. Puede revelar las diferencias entre categorías de la misma variable, así como la correspondencia entre categorías de diferentes variables. La idea básica del análisis de correspondencia es expresar la estructura proporcional de cada elemento en las filas y columnas de una lista enlazada en forma de puntos en un espacio de baja dimensión.