Big Data Analysis Techniques
本章讲解大数据分析方法。分两种类型：一是对流数据的实时分析处理；二是对不断累积的数据的批量分析处理（非实时处理）。
数据分析的基本类型：
定量分析、定性分析、数据挖掘、统计分析、机器学习、语义分析、视觉分析。下面逐一详述。
1.定量分析（Quantitative Analysis）
定量分析指对数据中的特征或关联关系进行量化，基于统计方式，结果以数值的方式表达。分析结果可以涵盖较大数据集。
2.定性分析（Qualitative Analysis）
定性分析描述数据的特质，相对于定量分析，定性分析专注于更小的数据集，进行更加深入的分析，分析结果通常不可量化，不能通过数字表达。
3.数据挖掘（Data Mining）
数据挖掘是针对大数据集的专业数据分析方式，通常采用自动的基于软件编程实现的方式，挖掘大量数据集中数据的特征和趋势。数据挖掘是预测性分析和商业智能的基础。
4.统计分析（Statistical Analysis）
统计分析是基于数学公式对数据进行分析。统计分析通常是定量的，但也可以是定性的。统计分析通常通过总结的方式来描述数据集，采用平均值、中位数等统计描述方式来描述数据集，也可采用回归或关联性分析来描述数据的特征和关系。
书中详述了三种统计分析方式：A/B测试、相关性分析、回归性分析。
1）A/B测试（A/B Testing）
A/B测试，又被成为split testing或bucket testing，通常是指基于预定标准来对比两个版本的元素，判断哪个更优。这里的元素可以是某个网页，也可以是某个产品或某项服务等等。现有版本的元素称为control version，修改后的元素称为treatment，也就是modified version。
A/B测试可被应用于多种领域，最常用于市场类分析。
2）相关性分析（Correlation）
相关性分析用于分析两个变量是否相关，如果相关，会进一步分析相关方式和程度。相关性分析用于发现解释现象的某种关系，用于揭示数据集的本质或揭示某种现象的原因。
两个变量之间的相关系数在-1到1之间。相关系数为1时，两变量为强正相关；相关系数为0时，两变量不相关；相关系数为-1时，两变量为强负相关。
3）回归性分析（Regression）
回归性分析用于发现因变量（dependent variable）与自变量（independent variable）之间的关系，也就是明确因变量会与自变量存在怎样的关联。例如：当自变量增长时，因变量是否也增长？这种增长是线性的还是非线性的？
在一次回归性分析中可有多个因变量。通过回归性分析可更好的理解现象本质，也可对因变量进行预测性分析。
回归性分析与关联性分析不同，关联性分析不会明确因果关系，关联分析中假设两个变量独立。而回归性分析明确因果关系，这种因果关系可以是直接的或间接的。
在大数据分析中，可先进行关联性分析，确定变量之间的关联关系后，再进行回归性分析，用于发现变量之间是否存在因果关系。
5.机器学习（Machine Learning）
机器学习是将人类的认知能力与机器的快速处理能力相结合，使机器能够在无需人类干预的情况下对数据进行分析处理。
书中详述了几类机器学习：分类（Classification）、聚类（Clustering）、异常检测（Outlier Detection）、过滤（Filtering）。
1）分类（有监督的机器学习）
分类是一种有监督的机器学习方式，将数据分类至预先定义好的类别中。分两步：
步骤1：将已经分类或打标签的训练数据导入系统中，使该系统明确不同分类，具有对数据进行分类的能力；
步骤2：将未分类未打标签的数据导入系统中，系统对这些数据进行分类和打标签。
典型的应用场景是过滤垃圾邮件。
2）聚类（无监督的机器学习）
聚类是一种无监督的机器学习方式，将数据分类至不同的类别中，这些类别没有经过预先定义，同一类别中的数据有着相似的属性。数据如何分类取决于所采用的聚类算法，不同的聚类算法用不同的方式定义数据分类。
聚类分析用于理解给定数据集的属性，聚类后得到的分类可用于预测相似的数据集。
3）异常检测
异常检测用于发现那些明显不同于数据集中其他数据的数据。这种机器学习方式可发现异常、畸变、偏差，用于发现机会或定位风险。异常检测可基于监督的或无监督的机器学习，与分类和聚类相关。
如上图，在对数据进行分类或聚类的基础上，发现异常数据。
4）过滤
过滤是在众多数据中找出所需数据的自动过程。过滤方式可基于单个用户行为或多用户行为，对应两种不同的过滤方式：content-based filtering（基于内容的过滤）和collaborative filtering（协同过滤）。
例如网购中常见的推荐系统：
基于内容的过滤是基于单个用户行，关注用户与商品的关联性，先根据用户过去的购买行为对其进行用户行为分析，形成用户画像，再基于此对商品进行过滤，将过滤结果推荐给用户。
协同过滤是基于多用户行为，关注用户与其他用户的相似性，先根据用户过去的购买行为找出其他与之相似的用户，再依据其他用户的行为对商品进行过滤，将过滤结果推荐给用户。
6.语义分析
语言片段在不同的语境中可有不同的含义，语义分析是使机器能够像人类一样分辨这些不同含义，从文本或语音中提取信息。
书中详述三种语义分析：自然语言处理、文本分析、情感分析。
1）自然语言处理（Natural Language Processing）
自然语言处理是指计算机能够理解人类的文本或语言，是实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的方法。自然语言处理使计算机能够进行诸如全文检索之类的多种工作。自然语言处理能力的获取同样需要训练数据，训练数据越多，自然语言处理结果越准确。
2）文本分析（Text Analysis）
相对于结构化数据，非结构化的文本数据通常难以分析和检索。文本分析是通过数据挖掘、机器学习和自然语言处理进行的对文本数据的专业分析，提取非结构化文本中的信息。
3）情感分析（Sentiment Analysis）
情感分析是文本分析的一种，专注分析用户的情感、偏见或情绪等等，是在自然语言的上下文中，通过对本文的分析来获取用户的态度。情感分析不仅分析用户的感受，也分析用户感受的强烈程度。商家通常通过对用户的情感分析来定位产品，进行辅助决策。
7.视觉分析
视觉分析是利用图表来表达数据，以触发或增强用户的视觉感知。相对于文本和数据，图表表达的信息往往能够更加直观地被用户感知，故视觉分析是大数据领域中重要的分析方式。（小编注：从这个角度来讲，数据可视化，也就是这里所说的视觉分析，属于大数据分析领域。）
书中详述几种视觉分析方法：热点图、时间序列图、网络图、空间数据制图。
1）热点图（Heat Maps）
热点图可以是图表形式的或者是地图形式的，用于显示和表达整体中个体的不同。
2）时间序列图（Time Series Plots）
时间序列图用于展示数据随时间的变化，常用于进行趋势预测。
3）网络图（Network Graphs）
网络图用于展示多个数据个体之间的联系，这种联系可以是单一的或是多重的。
4）空间数据制图（Spatial Data Mapping）
空间数据制图是结合地理信息，对数据进行基于地图的可视化展示。
（小编注：数据可视化的方式还有很多，不只书中提到的这几种，但万变不离其宗，无非是数据、设计、表达、逻辑关系的不同排列组合）
这是《大数据导论》读书笔记系列的最后一篇，奉上配图两张，分别是：《大数据导论》全书的章节结构，以及读书笔记系列下一篇的预告。（微信公众号后台回复“大数据导论”获取高清版图片）
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