大数据分析常用的基本方法有哪些大数据分析常用的基本方法有描述型分析诊断型分析预测型分析以及指令型分析1描述型分析是统计分析的第一个步骤，对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳，以找出这些资料的内在。

1可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果2数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的集群分割。

3预测型分析可能发生什么？预测型分析主要用于进行预测事件未来发生的可能性预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测数据成员的多样化。

一常用大数据分析方法 1描述性分析 这是业务上使用最多的分析方法，也是最简单的数据分析方法，为企业提供重要的指标和业务衡量方法，可以通过企业各种数据获得很多客户的情况，例如客户的喜好，使用产品习惯等2诊断分析。

1因子分析方法 所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法最大似然法最小平方法alpha。

3用户分析 用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标通过用户行为。

6方差分析问卷调查常用数据分析方法描述性统计分析探索性因素分析cronbach’a信度系数分析结构方程模型分析structural equations modeling数据分析常用的图表方法柏拉图排列图直方图histogram散点图scatter。

2数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法可以称之为真理才能深入。

1我们先搞清楚，大数据分析要学哪些内容，让自己的心中有一个大概的概念一名合格的大数据分析师，需要熟练掌握Linux操作系统，了解shell等脚本编程通数据抓取，数据清洗ETL，数据仓库建模了解HADOOP大数据平台架构，熟悉。

3数据处理 数据处理能够说是该软件具有的最中心的技能之一，面对庞大而又杂乱的数据，该东西能够运用一些计算方法或者是计算的方法等对数据进行处理，包括对它的计算归纳分类等，然后能够让用户深度的了解到数据所具有的。