現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時(shí)代，進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)顯得尤為重要。那么，你知道這些大數(shù)據(jù)分析是做什么的嗎?下面給大家介紹一下培訓(xùn)大數(shù)據(jù)分析的作用。

　　培訓(xùn)大數(shù)據(jù)分析的作用是什么

　　1：分類。檢查未知或暫時(shí)未知分類的數(shù)據(jù)，目的是預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)屬于哪個(gè)類別或類別。使用已知分類的相似數(shù)據(jù)研究分類規(guī)則，然后將這些規(guī)則應(yīng)用于未知分類的數(shù)據(jù)。

　　2：預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是指對(duì)數(shù)值連續(xù)變量的預(yù)測(cè)，而不是分類變量的預(yù)測(cè)。

　　3：關(guān)聯(lián)規(guī)則和推薦系統(tǒng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則或關(guān)聯(lián)分析是指在捆綁包等大型數(shù)據(jù)庫(kù)中尋找一般關(guān)聯(lián)模式。

　　在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)同過(guò)濾算法，這是基于給定歷史購(gòu)買(mǎi)行為、評(píng)級(jí)、瀏覽歷史或任何其他可衡量的偏好行為甚至其他用戶的購(gòu)買(mǎi)歷史的方法。協(xié)同過(guò)濾在單個(gè)用戶級(jí)別生成“購(gòu)買(mǎi)時(shí)購(gòu)買(mǎi)什么”的購(gòu)買(mǎi)建議。因此，協(xié)同過(guò)濾被用于許多推薦系統(tǒng)中，以向具有廣泛偏好的用戶提供個(gè)性化推薦。

　　4：預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析包括分類、預(yù)測(cè)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過(guò)濾和模式識(shí)別(聚類)等方法。

　　5：數(shù)據(jù)降維和降維。當(dāng)變量的數(shù)量有限并且可以將大樣本數(shù)據(jù)分類為同質(zhì)組時(shí)，通常可以提高數(shù)據(jù)挖掘算法的性能。減少變量的數(shù)量通常被稱為“降維”。降維是部署監(jiān)督學(xué)習(xí)方法之前最常見(jiàn)的初始步驟，旨在提高可預(yù)測(cè)性、可管理性和可解釋性。

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