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大数据挖掘的意义是什么?怎么做好大数据挖掘?

  • 时间:2018-07-06 17:15
  • 发布:转载
  • 来源:网络

大数据挖掘的意义是什么?怎么做好大数据挖掘?

数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程,立足与数据分析技术之上,提供给为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能;同时数据量将变得更为庞大,依赖于模式识别等计算机前沿的技术;其还有另外一个名称为商业智能(BI, Business Intelligence),依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。

大数据挖掘的意义是什么?

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础,它的主要目的是从各种各样的数据来源中,提取出超集的信息,然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着,数据挖掘不是一种用来证明假说的方法,而是用来构建各种各样的假说的方法。

数据挖掘不能告诉你这些问题的答案,他只能告诉你,A和B可能存在相关关系,但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。

主要挖掘方法有: 分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)等技术。

如何做好大数据挖掘?深度学习!

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念,略微有些难以理解,但是在其高冷的背后,却有深远的应用场景和未来。

深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接;而深度学习使用独立的层、连接,还有数据传播方向,比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能,让机器认知过程逐层进行,逐步抽象,从而大幅度提升识别的准确性和效率。

神经网络是机器学习的一个分支,而深度学习又是神经网络的一个大分支,深度学习的基本结构是深度神经网络。

如何做好大数据挖掘?大数据挖掘的意义是什么?做好数据分析。

数据分析的概念:基于数据库系统和应用程序,可以直观的查看统计分析系统中的数据,从而可以很快得到我们想要的结果;这个就是最基本的数据分析功能,也是我们在信息化时代了,除了重构业务流程、提升行业效率和降低成本之外的了。另外数据分析更多的是指从历史数据里面发现有价值的信息,从而提高决策的科学性。数据分析更侧重于通过分析数据的历史分布然后从中得出一些有价值的信息。还有一个数据分析更重要的功能,就是数据可视化。

比如说,在财务系统的信息化中,基于企业的财务系统,我们可以直观获取企业现金流量表、资产负债表和利润表,这些都来自与我们的数据分析技术。数据分析目前常用的软件是Excel, R, Python等工具。

在对比数据分析和数据挖掘时,数据分析则更像是对历史数据的一个统计分析过程,比如我们可以对历史数据进行分析后得到一个粗糙的结论,但当我们想要深入探索为什么会出现这个结论时,就需要进行数据挖掘,探索引起这个结论的种种因素,然后建立起结论和因素之间模型,当有因素有新的值出现时,我们就可以利用这个模型去预测可能产生的结论。

因此数据分析更像是数据挖掘的一个中间过程。

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