今天我們主要為大家講解在做大數(shù)據(jù)可視化時，有哪些常見得到數(shù)據(jù)分析模型。

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數(shù)據(jù)模型可以從兩個角度來區(qū)分：數(shù)據(jù)和業(yè)務。

一、數(shù)據(jù)模型

統(tǒng)計數(shù)據(jù)視角的實體模型通常指的是統(tǒng)計分析或大數(shù)據(jù)挖掘、深度學習、人工智能技術等種類的實體模型，這些模型是從科學研究視角去往界定的。

1、降維

對大量的數(shù)據(jù)和大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘時，往往會面臨“維度災害”。 數(shù)據(jù)集的維度在無限地增加，但由于計算機的處理能力和速度有限，此外，數(shù)據(jù)集的多個維度之間可能存在共同的線性關系。這會立即造成學習模型的可擴展性不足，乃至許多那時候優(yōu)化算法結果會無效。因而，人們必須減少層面總數(shù)并減少層面間共線性危害。

數(shù)據(jù)降維也稱為數(shù)據(jù)歸約或數(shù)據(jù)約減。它的目的就是為了減少數(shù)據(jù)計算和建模中涉及的維數(shù)。有兩種數(shù)據(jù)降維思想:一種是基于特征選擇的降維，另一種是基于維度變換的降維。

2、回歸

回歸是一種數(shù)據(jù)分析方法，它是研究變量X對因變量Y的數(shù)據(jù)分析。我們了解的最簡答的回歸模型就是一元線性回歸(只包含一個自變量和因變量，并且晾在這的關系可以用一條直線表示)。

回歸分析根據(jù)自變量的數(shù)量分為單回歸模型和多元回歸模型。根據(jù)影響是否是線性的，可以分為線性回歸和非線性回歸。

3、聚類

我們都聽過“物以類聚，人以群分”這個詞語，這個是聚類分析的基本思想。聚類分析法是大數(shù)據(jù)挖掘和測算中的基礎每日任務，聚類分析法是將很多統(tǒng)計數(shù)據(jù)集中化具備“類似”特點的統(tǒng)計數(shù)據(jù)點區(qū)劃為一致類型，并最后轉化成好幾個類的方式。大量數(shù)據(jù)集中必須有相似的數(shù)據(jù)點。基于這一假設，可以區(qū)分數(shù)據(jù)，并且可以找到每個數(shù)據(jù)集(分類)的特征。

4、分類

分類算法根據(jù)對己知類型訓煉集的測算和剖析，從文中發(fā)覺類型標準，為此分折新統(tǒng)計數(shù)據(jù)的類型的類別優(yōu)化算法。分類算法是解決分類問題的一種方法，是數(shù)據(jù)挖掘、機器學習和模式識別的一個重要研究領域。

5、關聯(lián)

關聯(lián)規(guī)則學習根據(jù)尋找最能解釋數(shù)據(jù)變量之間關系的規(guī)則，在大量多元數(shù)據(jù)集中找到有用的關聯(lián)規(guī)則。這是一種從大量數(shù)據(jù)中找出各種數(shù)據(jù)之間關系的方法。此外，它還可以挖掘基于時間序列的各種數(shù)據(jù)之間的關系。

6、時間序列

時間序列是一種用于研究數(shù)據(jù)隨時間變化的算法，是一種常用的回歸預測方法。原則是事物的連續(xù)性。所謂連續(xù)性，是指客觀事物的發(fā)展具有規(guī)律性的連續(xù)性，事物的發(fā)展是按照其內在規(guī)律進行的。在一定的條件下，只要規(guī)則作用的條件不發(fā)生質的變化，事物的基本發(fā)展趨勢就會持續(xù)到未來。

7、異常數(shù)據(jù)檢測

在大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘或數(shù)據(jù)工作中，異常值將被視為“噪聲”，并在數(shù)據(jù)預處理過程中消除，以避免其對整體數(shù)據(jù)評估和分析挖掘的影響。然而，在某些情況下，如果數(shù)據(jù)工作的目標是關注異常值，這些異常值將成為數(shù)據(jù)工作的焦點。

數(shù)據(jù)集中的異常數(shù)據(jù)通常被稱為異常點、異常值或孤立點等。典型的特征是這些數(shù)據(jù)的特征或規(guī)則與大多數(shù)數(shù)據(jù)不一致，表現(xiàn)出“異常”的特征。檢測這些數(shù)據(jù)的方法稱為異常檢測。

二、業(yè)務模型

業(yè)務流程實體模型指的是對于某一業(yè)務流程情景而界定的，用以解決困難的某些實體模型，這種實體模型跟上邊實體模型的差別取決于情景化的運用。

1、會員數(shù)據(jù)化運營分析模型

類型：會員細分模型、會員價值模型、會員活躍度模型、會員流失預測模型、會員特征分析模型、市場營銷回應預測模型。

2、商品數(shù)據(jù)化運營分析模型

類型：商品價格敏感度模型、新產品市場定位模型、銷售預測模型、商品關聯(lián)銷售模型、異常訂單檢測模型、商品規(guī)劃的最優(yōu)組合。

3、流量數(shù)據(jù)化運營分析模型

類型：流量波動檢測、渠道特征聚類、廣告整合傳播模型、流量預測模型。

4、內容數(shù)據(jù)化運營分析模型

類型：情感分析模型、搜索優(yōu)化模型、文章關鍵字模型、主題模型、垃圾信息檢測模型。