数据分析怎么做(大数据分析)( 三 ) _怎么做

为了产生影响，大数据中的预测分析有几种工作模型，其中包括：
(1)决策树
该模型看起来像一棵树，其中树枝表示可用的选择，而树叶表示决策。该模型使用简单，可以为企业节省紧急决策的时间，在短时间内预测最佳结果。
(2)回归
该模型用于统计分析，企业拥有大量数据并需要确定某些模式。此外，输入之间应该存在线性关系。该模型构成了一个公式，该公式显示了数据集中所有输入之间的具体关系。
(3)神经网络
这个模型在某种程度上模仿了人脑的工作机理。它处理应用于人工智能和模式识别的复杂数据关系。需要了解输入和输出之间的关系或需要预测事件的大量数据存在的问题，因此该模型成为一个有用的工具。
(4)使用预测分析的行业和项目
需要分析大量数据的行业正在积极使用大数据进行预测分析。这些行业其中包括：

卫生保健
零售
银行业
制造业
公共交通工具
网络安全

更适合使用大数据和预测分析的项目是：

用于网络安全的大数据
健康状况预测
云服务器异常检测
招聘大数据职位
大数据收集中的恶意用户检测
游客行为分析
信用评分
电价预测

该列表可以更进一步扩展，因此预测分析几乎适用于任何地方。
结论大数据分析和预测分析都可以通过分析、分组和清理所有不相关信息的消费者数据集帮助企业推进业务发展。大数据预测分析使企业能够展望未来，并根据过去的经验、现在的实践以及预先规划的未来方向向前发展。
原文标题：Complete Guide to Predictive Analytics and Big Data Analytics，作者：Nazar Kvartalnyi
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