大数据挖掘培训面授：大数据挖掘技术分解

企业重视大数据，其实重视的是大数据背后的价值，大数据技术的成熟，使得大数据处理有了更好的工具，能够实现更高效更精确的数据分析处理。大数据挖掘，是大数据处理当中的重要环节之一，今天的大数据挖掘培训面授分享，我们主要来聊聊大数据挖掘技术。

大数据挖掘，理论核心就是数据挖掘算法，从海量的数据当中，通过算法来实现数据价值信息的挖掘，实现从数据→信息的转换，掌握其中的价值信息，应用于业务，也可以帮助企业决策。


大数据挖掘培训，需要学习的知识包括信息检索与Web搜索、数据挖掘算法、机器学习、自然语言处理等，具备一定的数学基础，能够帮助学习者更快地入门，比如说概率论、代数、最优化等。

大数据挖掘技术，也在这些年的发展当中，持续在更新迭代，早期的Hadoop MapReduce框架，致力于离线批处理，在主流的第一代框架。而后的数据处理，在实时性上有了更高的要求，所以又出现了新的解决方案，比如twitter提出的Storm，Yahoo的S4，UC Berkeley的Spark，斯坦福大学的Phoenix等。

大数据挖掘任务的执行，需要根据实际的需求，来选择对应的解决方案，才能为后续的数据处理提供稳定的支持。

根据数据类型的不同，大数据挖掘也有不同的处理方式——

首先是结构化数据，这些数据在最为常见的类型，格式规整，能够存储在数据库当中，用二维表结构来表达实现，这些数据处理起来也是非常简单快速的。

其次是半结构化的数据，在大数据当中，半结构化数据的存在也是比较普遍的，比如说网站的流量、移动APP的日活跃用户数、登录用户数、停留时间等等，这些都是典型的半结构化数据。这些数据具有可被理解的逻辑流程和格式，但是数据当中掺杂大量的噪声和无用的数据，处理起来复杂度也更大。

最后是非结构化数据，这也是复杂度最高的数据，比如说网页中的文字内容、聊天记录、电子邮件，企业的各类文档等，还有多媒体类的非结构化数据，包括图像、语音、视频等，对这些数据的深入挖掘，难度更大，也是大数据挖掘的潜力领域。

关于大数据挖掘培训面授，大数据挖掘技术，以上为大家做了一个简单的介绍。大数据挖掘技术，对于实现大数据价值起着关键性的作用，同时也是学习的重点，需要着重掌握。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，数据分析与挖掘，线下小班面授，本月正在招生中，课程大纲及学习资料，可联系客服获取！