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大数据挖掘技术很高深吗?看完这篇文章你就秒懂了

发布时间:2018/5/15 13:54:22 | 阅读次数:1149

关键字:大数据分析 大数据挖掘 人工智能

摘 要:虽然现在很多行业都在说大数据分析、大数据挖掘,以为两者是一样的意思。其实不然,两者在概念上截然不同的。今天,小编就和大家详细讲解一下什么是大数据挖掘?大数据挖掘技术到底是怎么样应用的?

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虽然现在很多行业都在说大数据分析、大数据挖掘,以为两者是一样的意思。其实不然,两者在概念上截然不同的。今天,小编就和大家详细讲解一下什么是大数据挖掘?大数据挖掘技术到底是怎么样应用的?

大数据挖掘技术的含义:

数据挖掘(data mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

大数据挖掘技术的分类:

直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。

间接数据挖掘:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。

大数据该如何挖掘呢?

大数据如何挖掘

神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。

遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。

粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。

统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

总而言之,大数据挖掘技术对于各类学术研究、商业应用领域都占有极其重要的地位,各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值性。接下来的几年应该是大数据挖掘技术的大爆发时期。

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