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大数据挖掘是指什么?

电脑 2022-08-14

大数据挖掘是指什么?

大数据挖掘是从大量的、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。数据挖掘通常与计算机科学有关,并经过统计分析、线上解析解决、情报检索、机器学习算法、专家系统和模式识别等诸多方式来实现上述目标。

大数据挖掘是什么?

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。

什么是数据挖掘?数据挖掘怎么做啊?

数据挖掘(Data Mining)是指通过大量数据集进行分类的自动化过程,以通过数据分析来识别趋势和模式,建立关系来解决业务问题。换句话说,数据挖掘是从大量的、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。

原则上讲,数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据(如数据流),如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库(如地图等)、工程设计数据(如建筑设计等)、多媒体数据(文本、图像、视频、音频)、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此,数据挖掘存在以下特点:

(1)数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的,只有数据集越大,得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律,结果也才越准确。除此以外,数据往往都是不完整的。
(2)不准确性
数据挖掘存在不准确性,主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据;在工厂环境中,正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰,而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据,就叫做噪声,它们会导致数据挖掘存在不准确性。
(3)模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察,或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容,这个时候如果想要做相关的分析操作,就只能在大体上做一些分析,无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释,一个是获取的数据随机;我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习,那么一切的操作都属于是灰箱操作。

大数据挖掘技术涉及哪些内容?

大数据挖掘技术涉及的主要内容有:模式跟踪,数据清理和准备,基于分类的数据挖掘技术,异常值检测,关联,聚类。
基于大环境下的数据特点,挖掘技术与对应:
1.数据来源多, 大数据挖掘的研究对象往往不只涉及一个业务系统, 肯定是多个系统的融合分析, 因此,需要强大的ETL技术, 将多个系统的数据整合到一起, 并且, 多个系统的数据可能标准不同, 需要清洗。
2.数据的维度高, 整合起来的数据就不只传统数据挖掘的那一些维度了, 可能成百上千维, 这需要降维技术了。
3.大数据量的计算, 在单台服务器上是计算不了的, 这就需要用分布式计算, 所以要掌握各种分布式计算框架, 像hadoop, spark之类, 需要掌握机器学习算法的分布式实现。
数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

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什么是数据挖掘?

数据挖掘是从大量的、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。

数据挖掘流程:

  • 定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。

  • 数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。

  • 数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

  • 结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。


标签:数据 信息技术 数据挖掘 机器学习 数据分析

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