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数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步骤： [6]1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 [6]2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 [6]3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。每两个节点间的连接都一个对于通过该连接信号的加权值, 称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。杨浦区本地数据分析报价表

模糊数学分析第四种方法是模糊数学分析。这种数据分析方法能够对实际问题进行模糊的分析, 与其他的分析方法相比, 能够取得更为客观的效果。 [4]用模糊(Fuzzy sets)数学理论来进行智能数据分析。现实世界中客观事物之间通常具有某种不确定性。越复杂的系统其精确性越低,也就意味着模糊性越强。在数据分析过程中, 利用模糊集方法对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊预测、模糊模式识别和模糊聚类分析, 这样能够取得更好更客观的效果。模糊分析方法不足主要表现在: 用户驱动, 用户参与过多; 处理变量单一,不能处理定性变量和复杂数据, 如非线性数据和多媒体数据; 发现的事实或规则是以查询为主要目的,对预测和决策影响不大,而且过分依赖主观的经验。普陀区在线数据分析电话人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。

离线数据分析离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。 [1]在线数据分析在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分析能够实时处理用户的请求，允许用户随时更改分析的约束和限制条件。

人工神经网络第五种方法是人工神经网络。这种数据分析方法具有自学习功能, 在此基础上还具有联想存储的功能。 [4]人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。该模型由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点一种特定的输出函数,称为激励函数(activationfunction)。每两个节点间的连接都一个对于通过该连接信号的加权值, 称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式, 权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近, 也可能是对一种逻辑策略的表达。定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

人工免疫系统(Artificial ImmuneSystem,AIS)是从脊椎动物免疫系统中获取灵感构建的计算系统。人工免疫(亦称计算机免疫)学借鉴生物免疫的思想,以典型的多样性、适应性、自治性、动态覆盖性、动态平衡性等特性, 求解某些特定复杂问题具有较好的效果。经典免疫算法有反向选择、克隆选择、免疫网络、危险理论等。遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律(适者生存,优胜劣汰遗传机制)演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J.Holland教授1975年首先提出, 其主要特点是直接对结构对象进行操作,不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法, 能自动获取和指导优化的搜索空间,自适应地调整搜索方向,不需要确定的规则。遗传算法的这些性质,已被人们地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。普陀区附近数据分析图片

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大数据由于其独特的特性决定了对其进行智能分析的技术必须有新的发展的进步, 才能胜任在如此庞大的数据中进行智能分析。有学者指出大数据的智能分析技术有望成为人工智能的解决之道, 目前有很多企业和科研人员提出了很多新的智能分析技术方案。如惠普推出基于HAVEn大数据分析平台、Teradata天睿公司推出的Teradata Aster大数据探索平台(TeradataAster Discovery Platform)以及IBM公司和Intel公司都推出了他们各自的大数据分析方案。这些方案都涉及Hadoop这个大数据分析平台。杨浦区本地数据分析报价表

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