現(xiàn)在是大數(shù)據(jù)時代，進行大數(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。檢查未知或暫時未知分類的數(shù)據(jù)，目的是預(yù)測數(shù)據(jù)屬于哪個類別或類別。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。預(yù)測是指對數(shù)值連續(xù)變量的預(yù)測，而不是分類變量的預(yù)測。

　　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)庫中尋找一般關(guān)聯(lián)模式。

　　在線推薦系統(tǒng)使用協(xié)同過濾算法，這是基于給定歷史購買行為、評級、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買歷史的方法。協(xié)同過濾在單個用戶級別生成“購買時購買什么”的購買建議。因此，協(xié)同過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性化推薦。

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

　　5：數(shù)據(jù)降維和降維。當變量的數(shù)量有限并且可以將大樣本數(shù)據(jù)分類為同質(zhì)組時，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)督學習方法之前最常見的初始步驟，旨在提高可預(yù)測性、可管理性和可解釋性。

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