大數據分析方法論有哪些？
大數據分析是指對大數據的分析。大數據可以概括為五個V，數據量大，速度快，類型多(Variety)，價值(Value)，真實性(Veracity)。大數據作為IT行業最熱門的詞匯，其次是數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等。隨著大數據時代的到來，大數據分析應運而生。下面就讓小編為大家介紹大數據分析方法論有哪些？
大數據分析方法論有哪些？
大數據分析方法論有哪些？
1、PEST分析法
PEST分析是戰略咨詢顧問用來幫助企業檢閱其外部宏觀環境的一種方法。是指宏觀環境的分析，宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。對宏觀環境因素作分析，不同行業和企業根據自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治（Political）、經濟（Economic）、社會（social）和技術（Technological）這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。
2、5W2H分析法
5W2H分析法是以五個W開頭的英語單詞和兩個H開頭的英語單詞進行提問，從回答中發現解決問題的線索，即何因（ Mhy )、何事（what )、何人（who )、何時（ When )、何地（Where ) 、如何做(How )、何價 ( How much )。
3、4P營銷理論
4P營銷理論產生于20世紀60年代的美國，它是隨著營銷組合理論的提出而出現的。營銷組合實際上有幾十個要素，這些要素可以概括為4類：產品（ Product )、價格（ Price ) .渠道(Place）、促銷( Promotion )。
4、邏輯樹法
邏輯樹將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴展。把一個已知問題當成樹干，然后開始考慮這個問題和哪些相關問題或者子任務有關。每想到一點，就給這個問題（也就是樹干）加一個“樹枝”，并標明這個“樹枝”代表什么問題。一個大的“樹枝”上還可以有小的“樹枝”，如此類推，找出問題的所有相關聯項目。邏輯樹主要是幫助你理清自己的思路，不進行重復和無關的思考。
龐大的數據庫通常是混亂的，表面上看不到數據之間的聯系。人們在工作過程中很難一下子記住這么多數據，因為這種困難會極大地阻礙工作過程，也會造成工作處理過程的混亂。通過數據分析，數據可視化，更有利于員工記憶和分類，使各項工作更加清晰有序。以上就是小編為大家分享的大數據分析方法論有哪些？
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