常用大数据分析方法_常用调试方法

常用大数据分析方法有：数据挖掘、机器学习、统计分析等；常用调试方法有：断点调试、日志分析、单元测试等。

常用大数据分析方法：

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1、描述性分析：对数据进行归纳、概括和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布情况等，常用的描述性统计量有平均值、中位数、标准差等。

2、探索性数据分析：通过可视化和图表等方式，探索数据之间的关系和模式，常用的探索性数据分析方法有散点图、直方图、箱线图等。

3、关联规则分析：通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现不同变量之间的相关性，常用的关联规则分析算法有Apriori算法和FPGrowth算法。

4、聚类分析：将数据划分为不同的群组或类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别之间的相似度较低，常用的聚类分析算法有Kmeans算法和层次聚类算法。

5、分类分析：根据已有的标记样本，建立分类模型，对新的未标记样本进行分类预测，常用的分类分析算法有决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。

6、时间序列分析：对时间上连续的数据进行分析，揭示其趋势、周期性和季节性等特征，常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

常用调试方法：

1、断点调试：在代码中设置断点，然后逐行执行代码，观察变量的值和程序的执行流程，以找出问题所在。

2、日志调试：在代码中添加日志语句，记录关键变量的值和程序的执行路径，以便后续分析和排查问题。

3、单元测试：编写针对代码中各个模块或函数的测试用例，确保其功能的正确性和稳定性。

4、集成测试：将各个模块或函数组合起来进行测试，验证系统的整体功能和性能。

5、性能测试：通过模拟大量并发请求或大数据量的情况，评估系统的性能和稳定性。