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大資料分析方法

大資料分析方法

  大資料分析方法有那些?大資料分析是基於最為尖端和創新的演算法,各位,看看下面的大資料分析方法吧!

  大資料分析方法

  布隆過濾器:

  其實質是一個位數組和一系列HASH函式。布隆過濾器的原理是利用位陣列儲存資料的HASH值而不是資料本身,其本質是利用HASH函式對資料進行有失真壓縮儲存的點陣圖索引。其優點是具有較高的空間效率和查詢速率,缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。布隆過濾器適用於允許低誤識別率的大資料場合。

  HASH法:

  其本質是將資料轉化為長度更短的定長的數值或索引值的方法。這種方法的優點是具有快速的讀寫和查詢速度,缺點是難以找到一個良好的HASH函式。

  索引:

  無論是在管理結構化資料的傳統關係資料庫,還是管理半結構化和非結構化資料的技術中,索引都是一個減少磁碟讀寫開銷、提高增刪改查速率的有效方法。索引的`缺陷在於需要額外的開銷儲存索引檔案,且需要根據資料的更新而動態維護。

  TRIE樹:

  又稱為字典樹,是HASH樹的變種形式,多被用於快速檢索,和詞頻統計。TRIE樹的思想是利用字串的公共字首,最大限度地減少字串的比較,提高查詢效率。

  平行計算:

  相對於傳統的序列計算,平行計算是指同時使用多個計算資源完成運算。其基本思想是將問題進行分解,由若干個獨立的處理器完成各自的任務,以達到協同處理的目的。

  傳統資料分析方法,大多數都是透過對原始資料集進行抽樣或者過濾,然後對資料樣本進行分析,尋找特徵和規律,其最大的特點是透過複雜的演算法從有限的樣本空間中獲取儘可能多的資訊。隨著計算能力和儲存能力的提升,大資料分析方法與傳統分析方法的最大區別在於分析的物件是全體資料,而不是資料樣本,其最大的特點在於不追求演算法的複雜性和精確性,而追求可以高效地對整個資料集的分析。總之,傳統資料方法力求透過複雜演算法從有限的資料集中獲取資訊,其更加追求準確性;大資料分析方法則是透過高效的演算法、模式,對全體資料進行分析。

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