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规律——集中趋势和分散趋势。主要借助各种数据所表示的统计量，如：均数、百分比等，进行单因素分析。
2. 诊断型分析：描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
3. 预测型分析：涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来或其他不确定的事件进行预测。
4. 指令型分析：数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。就是基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
总结：
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。
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。
诊断型分析：让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
预测型分析：涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来或其他不确定的事件进行预测。
指令型分析：基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。