Каковы основные подходы к изучению больших информационных массивов?

Некоторые основные подходы к изучению больших информационных массивов (Big Data):

• Интеграция данных. www.uplab.ru Это одновременно обработка и анализ, в результате которого неоднородная информация приводится к единому формату. www.uplab.ru Включает удаление избыточных данных и загрузку недостающих, иногда обращаясь к другому источнику. www.uplab.ru
• Статистический анализ. www.uplab.ru Отличается вычислениями, в результате которых получается результат в процентах. www.uplab.ru Статистические методы основаны на количественных данных и предоставляют итоги работы в цифровом формате. www.uplab.ru
• Описательная статистика. www.uplab.ru Анализ ключевых параметров набора данных, включая стандартное отклонение, среднее значение, медиану. www.uplab.ru Эти параметры служат для разъяснения фундаментальных атрибутов изучаемой выборки. www.uplab.ru
• Регрессионный анализ. www.uplab.ru Показывает, как один фактор воздействует на другой и помогает прогнозировать результаты, основываясь на определённых данных. www.uplab.ru
• Кластерный анализ. www.uplab.ru Даёт возможность объединять элементы в группы, исходя из их взаимной похожести. www.uplab.ru Применение кластерного анализа способствует обнаружению неочевидных категорий данных и облегчает понимание их структуры. www.uplab.ru
• Визуализация аналитических данных. cloud.vk.com Представляет большие данные и результаты их анализа в виде удобных графиков и схем, понятных человеку. cloud.vk.com

Выбор метода обусловлен поставленной задачей. www.adventum.ru Обычно при обработке больших массивов данных применяется одновременно несколько методов. www.adventum.ru