大数据分析预测环境中分层抽样的应用研究-论文

简介：
该论文探讨了在大数据环境下采用分层抽样技术进行环境数据分析与预测的方法和应用，旨在提高数据处理效率及模型预测精度。 大数据是指从手机、平板电脑、笔记本电脑及传感器等多种通信设备生成的结构化、非结构化和半结构化的大型数据集。以前，这些数据主要来源于社交媒体平台；如今，则更多地来自于商业交易等其他领域，如客户信息与供应链管理中的数据。尽管规模不一，但大数据通常具备数量庞大、类型多样以及处理速度快的特点，并且IBM提出了真实性这一关键属性。 现今，存储和分析如此庞大的数据集是一项复杂的工作，因为其中95%的数据是非结构化的形式。这促使我们需要采用新的工具和技术来进行预测性数据分析。本段落的研究重点在于探讨分层随机抽样方法在大数据预测中的应用。这种技术基于统计学原理，在面对大量分散于不同服务器上的数据时，可以通过选取少量样本进行深入分析以确定特定关系的重要性。 本研究论文的首要目标是调查现有用于大数据预测分析的各种采样技巧，并着重讨论如何将分层随机抽样的策略融入其中。