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大数据和中小数据在具体分析技术上有何区别?

CBC
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用regression 举例,一般统计分析建一个线性model 就是那么几步:Data collection and preparation (collect data,preliminary checks, remedy measures),Reduction of number of predictor variables (forward step regression, AIC,SBC, Mallow-C), Model refinement and selection ( investigate curvature and interaction effects, study residual and other diagnostics),Model validation. 所用的软件就是SAS或R。 如果是模式识别用到logistic regression, neural network 什么的。

这是对一般统计中的中小数据而言的,那么在大数据中分析方法会有何不同?
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