大数据工程师数据分析手段有哪些

分类：

分类是一种根本的数据剖析办法，数据依据其特色，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步剖析，可以进一步发掘事物的实质。

回归：

回归是一种运用广泛的计算剖析办法，可以通过规定因变量和自变量来确认变量之间的因果关系，树立回归模型，并依据实测数据来求解模型的各参数，然后点评回归模型是否可以很好的拟合实测数据，如果可以很好的拟合，则可以依据自变量作进一步猜测。

聚类：

聚类是依据数据的内涵性质将数据分红一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性不同尽可能大的一种分类办法，其与分类剖析不同，所划分的类是不知道的，因而，聚类剖析也称为无指导或无监督的学习。

类似匹配：

类似匹配是通过必定的办法，来计算两个数据的类似程度，类似程度一般会用一个是百分比来衡量。类似匹配算法被用在许多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐计算、剽窃检测体系、主动评分体系、网页查找和DNA序列匹配等范畴。

频频项集：

频频项集是指案例中频频出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种发掘关联规矩的频频项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下关闭检测两个阶段来发掘频频项集，现在已被广泛的应用在商业、网络安全等范畴。