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(shí)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(lái)對(duì)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(kù)中，通常帶有大量的數(shù)據(jù)，當(dāng)今使用這種方法來(lái)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(píng)價(jià)，只要通過觀測(cè)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)?shí)際問題進(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(chǔ)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(lái)對(duì)自然社會(huì)中存在的現(xiàn)象進(jìn)行解釋，一般用來(lái)進(jìn)行智能認(rèn)知研究，還能應(yīng)用于自動(dòng)控制等眾多領(lǐng)域中。

　　第七種方法是自然計(jì)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，通常可以分為以下三種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(duì)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(jī)化搜索方法，它可以進(jìn)行全局尋優(yōu)，在實(shí)際的運(yùn)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(dòng)調(diào)整搜索方向，在整個(gè)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(yǔ)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(cuò)的成效。

　　NLPIR大數(shù)據(jù)語(yǔ)義智能分析平臺(tái)主要有精準(zhǔn)采集、文檔轉(zhuǎn)化、新詞發(fā)現(xiàn)、批量分詞、語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)、文本聚類、文本分類、摘要實(shí)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(xiàng)功能模塊，平臺(tái)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(gè)中間件API可以無(wú)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(tái)，可以供Java，Python，C，C#等各類開發(fā)語(yǔ)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(duì)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(lái)，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(shí)、文獻(xiàn)知識(shí)等各類知識(shí)，將是實(shí)現(xiàn)知識(shí)檢索和知識(shí)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。