雖然在大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的智能數(shù)據(jù)分析法已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)前的需求，但是依然有一定的相似性，相關(guān)理論和技術(shù)依然可以沿用，幾種常見大數(shù)據(jù)分析方法法：

　　第一種方法是決策樹。這種數(shù)據(jù)分析方法需要基于信息論基礎(chǔ)上，這種方法實現(xiàn)的輸出結(jié)果容易理解，精確度較高，效率也較快，但是它不能用來對復(fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。

　　第二種方法是關(guān)聯(lián)規(guī)則。這種方法主要是用于事物數(shù)據(jù)庫中，通常帶有大量的數(shù)據(jù)，當(dāng)今使用這種方法來削減搜索空間。

　　第三種方法是粗糙集。這種數(shù)據(jù)分析方法能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行主觀評價，只要通過觀測數(shù)據(jù)，就可以清除冗余的信息。

　　第四種方法是模糊數(shù)學(xué)分析。這種數(shù)據(jù)分析方法能夠?qū)嶋H問題進(jìn)行模糊的分析，與其他的分析方法相比，能夠取得更為客觀的效果。

　　第五種方法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種數(shù)據(jù)分析方法具有自學(xué)習(xí)功能，在此基礎(chǔ)上還具有聯(lián)想存儲的功能。

　　第六種方法是混沌和分形理論。這兩種理論主要是用來對自然社會中存在的現(xiàn)象進(jìn)行解釋，一般用來進(jìn)行智能認(rèn)知研究，還能應(yīng)用于自動控制等眾多領(lǐng)域中。

　　第七種方法是自然計算分析方法。這種數(shù)據(jù)分析方法根據(jù)不同生物層面的模擬與仿真，通?？梢苑譃橐韵氯N不同類型的分析方法：一是群體智能算法，二是免疫算法，三是DNA算法。群體智能主要是對集體行為進(jìn)行研究，免疫算法具有多樣性，經(jīng)典的主要有反向、克隆選擇等，而DNA算法主要使屬于隨機化搜索方法，它可以進(jìn)行全局尋優(yōu)，在實際的運用中一般都能獲取優(yōu)化的搜索空間，在此基礎(chǔ)上還能自動調(diào)整搜索方向，在整個過程中都不需要確定的規(guī)則。

　　當(dāng)前大數(shù)據(jù)分析挖掘的技術(shù)已經(jīng)普遍應(yīng)用于多種行業(yè)中，而NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是使用效果比較好的技術(shù)，并取得了不錯的成效。

　　NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺主要有精準(zhǔn)采集、文檔轉(zhuǎn)化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語言統(tǒng)計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉(zhuǎn)換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務(wù)與二次開發(fā)接口等多種產(chǎn)品使用形式。各個中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復(fù)雜應(yīng)用系統(tǒng)之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系統(tǒng)平臺，可以供Java，Python，C，C#等各類開發(fā)語言使用。

　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)本身就是當(dāng)前數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的新領(lǐng)域，文本挖掘則發(fā)展歷史更短。傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)對于海量數(shù)據(jù)的處理并不盡如人意，文本挖掘便日益重要起來，可見文本挖掘技術(shù)是從信息抽取以及相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中慢慢演化而成的。在信息管理領(lǐng)域，綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，獲取用戶知識、文獻(xiàn)知識等各類知識，將是實現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經(jīng)之路。
        以上是奇酷為大家搜集的大數(shù)據(jù)培訓(xùn) 智能分析技術(shù)促大數(shù)據(jù)深度挖掘的幾大方法。希望能幫助到大家。