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什么是大数据分析挖掘?大数据分析挖掘做什么

作者:张老师 浏览次数: 2020-07-30 17:18
大数据时代的典型特征之一,就是数据爆发式增长,传统的数据分析处理工具,已经很难高效地完成相应的数据分析处理任务。因此大数据分析挖掘就应运而生,致力于海量数据的分析和价值挖掘。今天我们就来讲讲什么是大数据分析挖掘?大数据分析挖掘做什么?

关于什么是大数据分析挖掘,很多人其实是存在误区的。

认为大数据分析挖掘一定要掌握复杂高深的算法,掌握技术开发,才能把数据挖掘分析做好,实际上并非这样。在公司实际工作中,最好的大数据分析挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。

什么是大数据分析挖掘

大体上,大数据挖掘分析经典案例有以下几种:

预测产品未来一段时间用户是否会流失,流失情况怎么样;

公司做了某个促销活动,预估活动效果怎么样,用户接受度如何;

评估用户信用度好坏;

对现有客户市场进行细分,到底哪些客户才是目标客群;

产品上线投放市场后,用户转化率如何,到底哪些运营策略最有效;

运营做了很多工作,公司资源也投了很多,怎么提升产品投入产出比;

一些用户购买了很多商品后,哪些商品同时被购买的几率高;

预测产品未来一年的销量及收益……

简而言之,大数据分析挖掘要做的就是把上述类似的商业运营问题转化为数据挖掘问题。

通常情况下来说,我们可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。

1、分类问题

用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于分类问题,常见的分类方法包括:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。

2、聚类问题

细分市场、细分客户群体都属于聚类问题,常见的聚类算法包括:划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。

3、关联问题

交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,常见的关联分析算法包括:Aprior算法、Carma算法,序列算法等。

4、预测问题

预测分析,主要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。

关于什么是大数据分析挖掘,大数据分析挖掘做什么,以上就为大家做了一个简单的介绍了。大数据分析挖掘,随着数据的爆发式增长,也变得越来越普遍,相关岗位需求也在不断增加。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,零基础班本月正在招生中,课程大纲及试听课程可联系客服领取!
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