大数据常见的模型定义及应用场景建议╮(╯▽╰)╭

以下是常见的大数据模型类型及其分析方法：

1. 描述性模型

1.1 定义

• 描述性模型：用于描述数据的现状和历史趋势，帮助理解数据的特征和模式。

1.2 常见模型

• 统计摘要：均值、中位数、标准差等。
• 数据可视化：直方图、散点图、箱线图等。
• 聚类分析：K-Means、层次聚类等。

1.3 应用场景

• 市场分析：理解客户行为和市场趋势。
• 业务监控：监控业务指标和性能。

2. 预测性模型

2.1 定义

• 预测性模型：用于预测未来事件或趋势，基于历史数据进行预测。

2.2 常见模型

• 回归模型：线性回归、逻辑回归等。
• 时间序列分析：ARIMA、SARIMA、Prophet 等。
• 机器学习模型：随机森林、支持向量机、神经网络等。

2.3 应用场景

• 销售预测：预测未来的销售量。
• 需求预测：预测产品需求。
• 信用评分：预测客户的信用风险。

3. 规范性模型

3.1 定义

• 规范性模型：用于提供决策建议，帮助制定最佳行动方案。

3.2 常见模型

• 优化模型：线性规划、整数规划等。
• 决策树：用于决策支持。
• 强化学习：通过试错学习最佳策略。

3.3 应用场景

• 资源分配：优化资源分配方案。