大数据分析常用的方法和模型

1. 描述性统计分析 2. 聚类分析、关联规则挖掘 3. 机器学习算法如决策树、支持向量机

大数据分析的关键技术包括但不限于数据采集、数据存储、以及数据处理，各项技术通过诸如便携式传感器、云储存系统、既强大又高效的算法等工具共同应用。具体到方法与模型，常见的方式有聚类分析用于分组数据相似性识别、回归分析用于预测连续数值结果、以及关联规则的目的在于找出变量间的互动关系等。

大数据分析常用的方法包括数据预处理、探索性分析、统计分析、机器学习和深度学习模型，具体模型涉及线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络、深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络等。

大数据分析常用方法中有描述性分析、预测性分析和规范性分析。描述性分析用于描述数据集当前的实际状态，预测性分析旨在利用历史数据预测未来趋势，规范性分析则通过数据模拟来推荐可行操作。
在模型方面，常用的有回归模型、聚类模型和分类模型。回归模型用于解析变量间的依存关系，聚类模型以便于分组相似数据，分类模型则用于鉴别数据类别。

大数据分析常用方法和模型包括：机器学习、关联规则分析、聚类分析、分位数回归、神经网络等。