Какие методы можно использовать для анализа данных в больших выборках?

Для анализа данных в больших выборках можно использовать различные методы, среди них:

• Интеграция данных. 3 Это одновременно обработка и анализ, в результате которого неоднородная информация приводится к единому формату. 3 Включает удаление избыточных данных и загрузку недостающих, иногда обращаясь к другому источнику. 3
• Статистический анализ. 3 Позволяет выявлять закономерности, проверять гипотезы и прогнозировать итоги. 3 Чем крупнее выборка, тем показательнее результат статистического анализа. 3
• Описательная статистика. 3 Анализирует ключевые параметры набора данных, включая стандартное отклонение, среднее значение, медиану. 3
• Корреляционный анализ. 3 Даёт возможность исследовать, насколько тесно связаны между собой различные переменные. 3 Например, можно исследовать, есть ли зависимость между возрастом покупателя и средним чеком. 3
• Регрессионный анализ. 3 Показывает, как один фактор воздействует на другой и помогает прогнозировать результаты, основываясь на определённых данных. 3 Например, как рекламный бюджет влияет на объёмы продаж. 3
• Кластерный анализ. 3 Даёт возможность объединять элементы в группы, исходя из их взаимной похожести. 3 Например, анализируя поведение разных групп покупателей маркетплейса, можно разработать для них индивидуальные предложения. 3
• Data mining. 1 Это глубинный анализ данных, в ходе которого из большого массива разнородной информации извлекают полезные закономерности. 1 Данные добывают при помощи технологий: моделирования, прогнозирования, классификации, нейросетей, деревьев решений, генетических алгоритмов и других. 4
• Визуализация аналитических данных. 14 Позволяет представлять большие данные и результаты их анализа в виде удобных графиков и схем, понятных человеку. 1
• Предиктивная аналитика. 2 Использует статистические модели и алгоритмы для предсказания будущих событий и трендов на основе исторических данных. 2