大数据挖掘相关培训课程：数据仓库提升数据分析效果

隐藏在海量数据当中的价值线索，需要通过大数据处理的各项技术，来将其从海量数据当中提取处理，尤其是大数据挖掘技术，对于发现数据价值线索，有着重要的作用。而要进行大数据挖掘，数据仓库无疑是提供者关键性的支持。今天的大数据挖掘相关培训课程分享，我们主要来聊聊数据仓库如何提升数据分析效果。

数据仓库这个概念，其实也算是比较新的概念，与数据库不同，数据仓库，指的是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。在大数据时代，数据分析处理，大数据挖掘，都需要数据仓库来提供支持。


以大数据挖掘来说，需要基于业务需求，结合相关数据，利用相关统计学方法和某些数据挖掘工具对数据进行整合、分析，并最终得出有价值的线索信息。这个过程当中，尤其需要数据仓库的支持。

大数据挖掘大致包括业务理解-数据理解-数据准备-建模-评估-部署等几个环节，在相关环节当中，数据仓库提供的支持作用是明显的。

在数据理解阶段，由于数据仓库是面向主题的，所以其自身与业务结合就相对紧密和完善，更方便数据挖掘师基于数据理解业务。

在数据质量上，大数据挖掘要求数据是干净、完整的，而数据仓库最核心的一项工作就是ETL过程，数据仓库对源系统的数据进行业务契合的转换，以及脏数据的清洗，这就很好地保障了数据质量。

并且，数据仓库架构当中，各业务源系统的数据经过ETL过程后流入数据仓库，不同系统数据整合到数据仓库之后，解决了跨系统数据收集问题和跨系统关联问题，也为大数据挖掘工作提供了更好的支持和帮助。

关于大数据挖掘相关培训课程，数据仓库如何提升数据分析效果，以上为大家做了一个简单的介绍。大数据挖掘是大数据处理当中的重要一步，在这个过程当中，数据仓库确实是提供着更有力的帮助。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据分析与挖掘零基础班，专业技能提升，本月正在招生中，课程大纲及学习资料可联系客户获取！