21、大数据分析中的预测算法与标准解析

大数据分析中的预测算法与标准解析

1. 引言

在当今信息时代，互联网飞速发展，数据存储和计算能力也逐渐向云端迁移。大数据分析在数据整理和信息提取方面发挥着至关重要的作用。大量的数据存在于信息行业中，但这些数据只有转化为有用的信息才有价值。因此，分析海量数据并从中提取有用信息成为了必要的工作。

预测分析过程主要可分为四个领域：
- 描述性分析 ：用于描述研究数据的基本特征，与简单的图形分析一起构成任何定量数据分析的基础。它通过系统观察和描述对象或事件的特征，发现变量之间的关系，最终目的是形成可用于解释现象和预测未来事件的概括。
- 数据处理 ：将原始数据转化为有意义信息的过程，类似于生产过程，输入原始数据，经过计算机系统和软件等处理，输出信息和见解。
- 数据处理周期的阶段 ：包括数据收集、准备、输入、处理、输出和解释以及存储。
- 预测建模 ：创建能够对新的未知数据进行准确预测的模型。

2. 描述性分析

描述性分析旨在系统地观察和描述对象或事件的特征，以发现变量之间的关系。其最终目标是形成可用于解释现象和预测未来事件的概括。为了进行研究，需要建立明确的原则，使观察和描述具有共同理解的含义。测量是最精确和普遍接受的描述过程，它为对象和事件的属性分配定量值。

描述性分析的数据具有以下特点：
- 提供简单的样本和测量总结，以表格和图形的形式呈现，满足研究目标。
- 提供数据变异性或不确定性的信息。
- 指出在正式分析时需要考