大数据时代的到来，加强数据大数据挖掘及时的应用

随着大数据时代的到来，在大数据概念不断提出的时代，加强大数据挖掘的适时应用已成为大势所趋。

什么是大数据挖掘？

数据挖掘（Data Mining）是从大量不完整、嘈杂、模糊和随机的数据中提取隐藏的、未知的、但可能有用的信息。知识的过程。

数据挖掘对象

根据信息存储格式，用于挖掘的对象包括关系数据库、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、时间数据库、异构数据库、互联网等。

数据挖掘过程

定义问题：明确定义业务问题并确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据——提取目标数据集，用于大型数据库和数据仓库目标中的数据挖掘；数据预处理——执行数据再处理，包括检查数据完整性和数据一致性、去噪、填充缺失域、删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据函数的类型和数据的特点，选择相应的算法，对经过纯化和变换后的数据集进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评估，并将其转化为用户最终能够理解的知识。

数据挖掘分类

直接数据挖掘：目标是利用可用数据建立模型，描述剩余数据和特定变量（可以理解为数据库中表的属性，即列）。

间接数据挖掘：目标不选择特定变量并用模型对其进行描述；而是在所有变量之间建立关系。

数据挖掘方法

神经网络方法

神经网络由于具有良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据挖掘问题，因此近年来越来越受到关注。

遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法隐含的并行性和易于与其他模型结合的特性使其在数据挖掘中得到应用。

决策树法

决策树是预测模型中常用的一种算法，可通过有目的地对大量数据进行分类来找到一些有价值的潜在信息。其主要优点是描述简单、分类速度快，特别适合大规模数据处理。

粗糙集理论是研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点：不需要给出额外的信息；简化了输入信息的表达空间；该算法简单易操作。粗集处理的对象是一个类似于二维关系表的信息表。

覆盖正例以排除负例

它采用覆盖所有正例，排除所有负例的思想来寻找规则。首先在正例集中选择一个种子，在负例集中一一比较。如果与字段值形成的选择器兼容，则丢弃，否则保留。按照这个思路，循环所有正例种子，得到正例的规则（选择器的合取）。

统计分析方法

数据库字段项之间的关系有两种：功能关系和相关关系。可以使用统计方法对其进行分析，即利用统计原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

模糊集法

运用模糊集理论对实际问题进行模糊判断、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂度越高，模糊性越强。模糊集理论一般用隶属度来描述模糊事物。

目前需要改进现有的数据挖掘和机器学习技术；发展数据网络挖掘、特殊群挖掘、图挖掘等数据挖掘新技术；突破基于对象的数据连接和相似性连接等大数据融合技术；用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术取得突破。

专注于突破性技术

1. 可视化分析

无论是分析专家还是普通用户，在分析大数据时，最基本的要求就是对数据进行可视化分析。经过可视化分析，大数据的特征可以直观的展现出来，将单一的表格变​​成彩色的图形模式大数据挖掘分析平台，简单、清晰、直观，更容易被读者接受。

2.数据挖掘算法

数据挖掘算法是一组启发式算法和计算，可根据数据创建数据挖掘模型。为了创建模型，算法将首先分析用户提供的数据大数据挖掘分析平台，寻找特定类型的模式和趋势。

并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数，将这些参数应用于整个数据集，以提取可操作的模式和详细的统计数据。

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。数据挖掘算法有很多种。不同的算法会根据不同的数据类型和格式表现出不同的数据特​​征。各种统计方法都可以深入数据，挖掘数据的价值。

为特定分析任务选择最佳算法可能具有挑战性。使用不同的算法来执行相同的任务会产生不同的结果，有些算法还可以针对同一个问题产生多种类型的结果。

3.预测分析

大数据分析最重要的应用领域之一是预测分析，它结合了多种高级分析功能，包括即席统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等。

从复杂的数据中挖掘其特征可以帮助我们了解当前情况并确定下一步行动，从基于猜测的决策到基于预测的决策。它有助于分析用户结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，使用这些指标来获得洞察力、预测未来事件并采取相应措施。

4. 语义引擎

非结构化数据的多样化给数据分析带来了新的挑战。我们需要一套工具来系统地分析和提取数据。语义引擎是语义技术最直接的应用，可以将人们从繁琐的搜索项中解放出来，让用户更快、更准确、更全面地获取所需信息，提升用户上网体验。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理。高质量的数据和有效的数据管理在学术研究和商业应用中都极为重要。各个领域都需要保证分析结果的真实性和价值。性。

部分中小企业可能无法快速获取自己的数据进行分析，这就需要第三方数据平台进行大数据分析。

在这里，我想介绍一个大数据采集和分析平台——视点数据。

冠祥数据是面向品牌商和零售商的在线运营数据分析系统。收集全网多平台、多维度的数据，形成可视化报表，为企业提供行业分析、渠道监控、数据打包等服务。 ，为企业品牌发展提供科学决策。