大数据挖掘与分析培训班：大数据挖掘怎么做

针对与大数据资产的变现，大数据挖掘与分析是非常关键的一环，数据资产正在成为企业重要的价值资产，企业不断累积起来的数据资源，如果不能进行处理，那么无异于是巨大的浪费。今天的大数据挖掘与分析培训班分享，我们就来聊聊大数据挖掘怎么做？


什么是大数据挖掘？

大数据挖掘，就是从大量的、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。

根据数据存储格式的不同，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

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。

数据挖掘分类：

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。

数据挖掘工具：

入门层次：了解统计学和数据库即可。

初级层次：数据库+统计学+SPSS

中级层次：SAS或R

大数据挖掘师层次：SAS或R+Python

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