在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的社會(huì)中，對(duì)于數(shù)據(jù)的理解與管理還是很有意義的，因此掌握相關(guān)的技能也是很有必要的。本次留求藝為同學(xué)們帶來的就是關(guān)于Managing and Mining Big Data管理和數(shù)據(jù)挖掘課程重點(diǎn)講解的相關(guān)內(nèi)容，有興趣的同學(xué)不妨與我們一起來了解一下吧。

Managing and Mining Big Data管理和數(shù)據(jù)挖掘中，數(shù)據(jù)架構(gòu)由所有IT基礎(chǔ)架構(gòu)，配置，工具和人才組成，以形成適合組織特定需求的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。它可能是從現(xiàn)有技術(shù)和技能中拼湊而成的，或者更常見的是，包括外部輸入與現(xiàn)有內(nèi)容的融合。無論它是如何組合在一起的，任何大數(shù)據(jù)架構(gòu)或大數(shù)據(jù)管理工作的核心目標(biāo)之一都是數(shù)據(jù)挖掘。課程的第一階段是關(guān)于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化工具 Tableau，然后學(xué)習(xí)深入研究預(yù)測(cè)分析，其中包括使用回歸模型來提出技術(shù)，醫(yī)療保健，銀行和娛樂等行業(yè)的見解和未來預(yù)測(cè)。

Managing and Mining Big Data管理和數(shù)據(jù)挖掘課程重點(diǎn)：

分類分析：

在大數(shù)據(jù)管理中，基本分類將數(shù)據(jù)集中的信息分為各種類別。分類分析將數(shù)據(jù)細(xì)分為指定的類別，然后應(yīng)用預(yù)先建立的算法來挖掘這些細(xì)分以進(jìn)行特定提取。

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：

此數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過向下鉆取到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的基礎(chǔ)模型來查找兩個(gè)或多個(gè)事件或?qū)傩灾g的關(guān)聯(lián)。然后，關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)可以識(shí)別重復(fù)關(guān)系的小實(shí)例，直到它識(shí)別大型數(shù)據(jù)集或子集中的模式。此技術(shù)通常用于零售部門，用于購物籃分析、產(chǎn)品聚類、目錄設(shè)計(jì)和商店布局。

異常分析：

異常分析可檢測(cè)異常或異常值，這些異常值是在預(yù)測(cè)或以前觀察到的模式之外發(fā)生的行為和關(guān)系。這種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在欺詐檢測(cè)，健康監(jiān)控和識(shí)別生態(tài)系統(tǒng)干擾方面特別有用。

回歸分析：

回歸分析可識(shí)別一組關(guān)系中的哪些變量是依賴變量或獨(dú)立變量、這些關(guān)系的顯示方式以及任一變量是否正在更改。這種技術(shù)通?？梢詫I銷或產(chǎn)品開發(fā)工作應(yīng)用于通常用于建模和預(yù)測(cè)消費(fèi)者行為的受影響變量。

決策樹：

在給定的情況下，面對(duì)一些潛在的積極選擇，決策樹分析有助于在好的選擇中選擇最好的選擇。

預(yù)測(cè)：

基于對(duì)以前事件、行為或交互的分析，預(yù)測(cè)分析是一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可用于預(yù)測(cè)不同數(shù)據(jù)類型的可能結(jié)果。

Managing and Mining Big Data管理和數(shù)據(jù)挖掘主要類型：

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

具有定義良好的結(jié)構(gòu)，并遵循一致的順序。這種信息的設(shè)計(jì)使得個(gè)人或計(jì)算機(jī)可以輕松訪問和使用。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在表格和數(shù)據(jù)庫的明確定義的行和列中。

半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

表現(xiàn)出與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相同的一些屬性，但在大多數(shù)情況下，這種信息沒有明確的結(jié)構(gòu)，并且不符合RDBMS等數(shù)據(jù)模型的正式規(guī)則。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：

在其各種形式中沒有一致的結(jié)構(gòu)，并且不遵守傳統(tǒng)數(shù)據(jù)模型的正式結(jié)構(gòu)規(guī)則。在極少數(shù)情況下，它可能具有與日期和時(shí)間相關(guān)的信息。

針對(duì)Managing and Mining Big Data管理和數(shù)據(jù)挖掘課程重點(diǎn)的講解，留求藝的老師還是非常了解的，可以根據(jù)同學(xué)的具體課程進(jìn)度與實(shí)際問題來與同學(xué)們提供到一個(gè)定制化的課程補(bǔ)習(xí)哦，若是同學(xué)們有所需求的話，不妨通過我們的在線老師來獲取幫助哦。