大数据数据挖掘培训班：大数据挖掘技术趋势

大数据的发展，真正起到关键性支持的，还是背后的相关技术，其中，大数据挖掘技术，无疑是非常重要的支持技术，针对海量数据的挖掘处理，为后续的数据分析处理环节，提供更好的支持。今天的大数据数据挖掘培训班分享，我们来聊聊大数据挖掘技术发展趋势。

大数据挖掘主要做什么呢，我们可以理解为是三个方面：处理海量的数据；揭示企业运作中的内在规律；为企业运作提供直接决策分析。


但是面对越来越大的数据规模和数据类型，我们发现大数据挖掘所面临的任务量越来越大，也越来越复杂。大数据挖掘开始出现新的技术趋势——

1、从结构化数据到非结构化数据。

传统的数据挖掘都是依据数据库里面的数据进行分析，在大数据时代，数据来源多种多样，对于这些非结构化数据的加工是大数据数据挖掘的重要特征。因为非结构化数据处理的成功与否决定了大数据数据源的质量好坏，而这并不是算法可以解决的。

2、从抽样数据到全量数据。

传统数据挖掘受制于数据处理能力，只能使用少量的抽样数据进行分析。在大数据技术环境下，完全可以实现全量数据的分析，效率甚至可能高于抽样数据的分析。

3、从因果关系到相关性分析。

大数据分析通过事件和多种因素进行相关性分析，通过数据挖掘和机器学习的算法找到其关联关系，并运用回归分析从而实现预测。

大数据挖掘的任务按照目标可以分为4类：

分类：通过分析训练集的数据，为每一个分类建立分类分析模型，用这个已知的规律对其他数据进行分类

回归：建立因变量和自变量之间关系的模型

聚类：将对象集合分成由类似的对象组成的多个类的过程

关联规则：寻找给定数据集合中各个因子之间的关联关系

关于大数据数据挖掘培训班，大数据挖掘技术发展趋势，以上就是简单的介绍了。大数据快速发展，也给大数据挖掘带来了更大的挑战，做大数据挖掘也要与时俱进。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据数据挖掘培训，零基础班本月正在招生中，课程大纲及试学视频可联系客服领取！