大数据挖掘的方法分享
2024-10-02 11:30:00 | 来源：企业IT培训
无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直接显示数据，让数据为自己说话，让观众看到结果。
方法1、数据挖掘算法
如果可视化是用于人们观看的，那么数据挖掘是用于机器观看的。聚类、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够更深入地挖掘数据和价值。这些算法不仅需要处理大量数据，而且必须尽可能降低处理大数据的速度。
方法2、预测分析能力
数据挖掘使分析师能够更好地理解数据，而预测分析使分析师能够基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。
方法3、语义引擎
由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，因此需要一系列工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要被设计成智能地从“文档”中提取信息。
方法4、数据质量和主数据管理
数据质量和数据管理是一些管理最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据，确保预定义的高质量分析结果。
到了业务部门操作流程的部门，光挖掘是不够的，必须给他加上数据分析，才能不光认识到这个事的存在，还能知道它好不好，有没有问题。需不需要改进。这就是我们在流程挖掘的基础上要进一步做诊断做预警。
数据挖掘对探索未知领域很有用，比如市场行情，但是还可能泄露隐私，因为从未知变成了已知。比如从你每天的行程轨迹挖掘一个不认识你的人可以知道你是一个上班族，家在哪里，公司在哪里，可以通过大量的数据比对发现规律。但这些信息可能会被滥用，所以在大数据挖掘面前，我们还要注意保护隐私。
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