雖然在大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的智能數(shù)據(jù)分析法已經(jīng)不能適應當前的需求，但是依然有一定的相似性，相關理論和技術依然可以沿用，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上，這種方法實現(xiàn)的輸出結果容易理解，精確度較高，效率也較快，但是它不能用來對復雜的數(shù)據(jù)進行處理與分析。

　　第二種方法是關聯(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)學分析。這種數(shù)據(jù)分析方法能夠?qū)嶋H問題進行模糊的分析，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。這種數(shù)據(jù)分析方法具有自學習功能，在此基礎上還具有聯(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)象進行解釋，一般用來進行智能認知研究，還能應用于自動控制等眾多領域中。

　　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。群體智能主要是對集體行為進行研究，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。

　　當前大數(shù)據(jù)分析挖掘的技術已經(jīng)普遍應用于多種行業(yè)中，而NLPIR大數(shù)據(jù)語義智能分析技術是使用效果比較好的技術，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雜應用系統(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)挖掘技術本身就是當前數(shù)據(jù)技術發(fā)展的新領域，文本挖掘則發(fā)展歷史更短。傳統(tǒng)的信息檢索技術對于海量數(shù)據(jù)的處理并不盡如人意，文本挖掘便日益重要起來，可見文本挖掘技術是從信息抽取以及相關技術領域中慢慢演化而成的。在信息管理領域，綜合應用數(shù)據(jù)挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各類知識，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 智能分析技術促大數(shù)據(jù)深度挖掘的幾大方法。希望能幫助到大家。