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大數據中的數據分析秘訣（二）
2019-02-21
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我們在上一篇文章中給大家說了大數據中的數據分析預測秘訣中的一個秘訣，就是能夠訪問質量高的數據以及容易理解的數據，只有這樣，我們才能夠做好數據預測工作，這樣才能夠得到一個比較準確的結果了。在這篇文章中我們給大家介紹更多有用的內容，我們在這篇文章中具體給大家講三個秘訣，分別是找到合適的模式、專注于可管理的任務、使用正確的方法完成工作。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


首先就是找到合適的模式，這是因為就目前而言，每個人都癡迷于算法，但是算法必須和輸入到算法中的數據一樣好。如果找不到適合的模式，那么他們的算法就毫無用處。一般來說，大多數數據集都有其隱藏的模式。而通常來說，模式通常以兩種方式隱藏。第一種就是模式位于兩列之間的關系中。第二種模式顯示了變量隨時間變化的關系。


然后就是專注于可管理的任務，這些任務可能會帶來積極的投資回報。如今，人們很想把機器學習算法應用到海量數據上，以期獲得更深刻的見解。這種方法的問題在于，這會導致問題太大，數據太亂——沒有足夠的資金和足夠的支持。這樣是不可能獲得成功的。而當任務相對集中時，成功的可能性就會大得多。如果有問題的話，我們很可能會接觸到那些能夠理解復雜關系的專家。


其次就是使用正確的方法來完成工作。好消息是，幾乎有無數的方法可以用來生成精確的預測分析。然而，這也是個壞消息。這是因為每天都有新的、熱門的分析方法出現，使用新方法很容易讓人興奮，然而，根據經驗來說，最成功的項目是那些真正深入思考分析結果并讓其指導他們選擇方法的項目。即使最合適的方法并不是最性感、最新的方法。所以這就要求用戶必須謹慎選擇適合他們需求的方法。必須擁有一種高效且可解釋的技術，一種可以利用序列數據、時間數據的統計特性，然后將其外推到最有可能的未來。


我們在這篇文章中給大家講了三個方法，分別是找到合適的模式、專注于可管理的任務、使用正確的方法完成工作。我們在下一篇文章中給大家介紹最后一部分內容，最后感謝大家的閱讀。


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