深度剖析大数据分析，热门应用领域之预测性分析！

大数据预测让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论，更能用于帮助企业...

数据统计的分析方法

1. 描述型分析：发生了什么这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法为数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单，数据分析师可以通过这些账单，获取大量数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。

基于大数据的生存分析模型与预测

生存分析是一种非常有效的数据分析手段。对于事件何时再目标上发生这类问题，AFT 模型可以对影响事件发生的因素进行评估，并进行预测，结合商业场景可以帮助用户做出更加合理的商业决策。生成海报 生存分析在医学、生物学、金融学等...

教育大数据分析与学习成果预测

25/28教育大数据分析与学习成果预测第一部分教育大数据的概念与发展 2第二部分大数据在教育中的应用案例 4第三部分数据采集与隐私保护策略 7第四部分教育数据分析工具与技术 10第五部分学习成果的定义与测量方法 12第六部分数据驱...

专家支招：大数据预测分析的四个关键因素

大数据预测分析（Big Data Predictive Analytics）可谓是大数据的圣杯，也是众多数据分析人士的终极梦想。谁不想帮助企业做出英明的业务决策、卖出更多商品和服务、让客户更开心同时避免灾难的发生呢？但是预测分析同时也是一个极...

汽车行业数据分析：预测2022年中国网上汽车售后市场及配件零售分布为5.5%

中国汽车行业生产销售与监管监测数据 汽车出行 中国无人驾驶汽车行业市场环境分析及用户行为调查数据 汽车出行 德国电动汽车行业发展状况及消费行为研究数据 车辆制造 在2018年中国整体汽车产...

大数据分析包含哪些技术

核心技术集中在四个方面：大数据采集、数据预处理、大数据存储、数据分析，它们共同形成了大数据生命周期的核心技术。一.大数据...

大数据分析及其数据来源

1. 当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，需要对行业做深入的了解。

如何用SPSS生成决策树并对新数据进行预测分析

1. 首先，我们先用整理好的训练数据来生成一个决策树。用SPSS打开整理好的训练数据。该数据是研究婴儿早产和孕妇饮酒量和年龄的关系。打开数据后选择分析---分类---树

什么是预测分析技术?将数据转化为对未来的见解

预测分析技术是一类数据分析，目的是根据历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)对未来结果进行预测。预测分析科学可以以很高的精度形成对未来的见解。借助先进的预测分析工具和模型，任何组织现在都可以利用过去和当前数据来可靠地预测未来几毫秒、几天或几年的趋势和行为。