大数据营销挖掘培训：大数据挖掘基本方法论

大数据挖掘主要就是要将海量数据当中的价值信息找出来，挖掘的过程中需要用到相应的大数据技术，而掌握这些相关的技术，能够运用相关技术来解决实际问题，就是培训学习的重点。今天的大数据营销挖掘培训分享，我们就主要来了解一下大数据挖掘基本方法论。

在大数据时代，数据挖掘所面临的任务是复杂的，数据规模大、数据格式多样，都是需要克服的问题。从大数据的特征来说，大数据挖掘需要从多个数据源的多种数据文件当中，去实现信息价值挖掘的过程。


根据信息存储格式，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、异质数据库等。

数据挖掘流程：

数据挖掘任务的执行，通常涉及到四个环节，定义问题，数据准备，数据挖掘以及结果分析。

定义问题，是要确定数据挖掘的任务目标是什么，要解决什么问题。

数据准备，需要从数据库及数据仓库当中提取数据，进行基本的去噪等数据预处理。

数据挖掘，是根据数据的类型特点等，选择相应的算法，然后在准备好的数据集当中进行操作。

结果分析，则是对数据挖掘的结果进行解释，转换为用户能够理解的知识。

数据挖掘算法：

前面说到，数据挖掘需要根据数据的类型特点等来选择适当的算法，这里也对数据挖掘的算法做一个简单的汇总——

神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题。

遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。

决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。

粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

关于大数据营销挖掘培训，大数据挖掘基本方法论，以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据挖掘，需要根据数据的特征以及任务的目标来决定该怎么做，其中数据挖掘算法也是重点知识。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析与挖掘，周末小班面授课程，本月正在招生中，课程大纲可联系客服获取！