在當今數(shù)據(jù)驅動的社會中，對于數(shù)據(jù)的理解與管理還是很有意義的，因此掌握相關的技能也是很有必要的。本次留求藝為同學們帶來的就是關于Managing and Mining Big Data管理和數(shù)據(jù)挖掘課程重點講解的相關內(nèi)容，有興趣的同學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)架構由所有IT基礎架構，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)架構或大數(shù)據(jù)管理工作的核心目標之一都是數(shù)據(jù)挖掘。課程的第一階段是關于學習數(shù)據(jù)可視化工具 Tableau，然后學習深入研究預測分析，其中包括使用回歸模型來提出技術，醫(yī)療保健，銀行和娛樂等行業(yè)的見解和未來預測。

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

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)細分為指定的類別，然后應用預先建立的算法來挖掘這些細分以進行特定提取。

關聯(lián)規(guī)則學習：

此數(shù)據(jù)挖掘技術通過向下鉆取到數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的基礎模型來查找兩個或多個事件或屬性之間的關聯(lián)。然后，關聯(lián)規(guī)則學習可以識別重復關系的小實例，直到它識別大型數(shù)據(jù)集或子集中的模式。此技術通常用于零售部門，用于購物籃分析、產(chǎn)品聚類、目錄設計和商店布局。

異常分析：

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

回歸分析：

回歸分析可識別一組關系中的哪些變量是依賴變量或獨立變量、這些關系的顯示方式以及任一變量是否正在更改。這種技術通常可以將營銷或產(chǎn)品開發(fā)工作應用于通常用于建模和預測消費者行為的受影響變量。

決策樹：

在給定的情況下，面對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。

預測：

基于對以前事件、行為或交互的分析，預測分析是一種數(shù)據(jù)挖掘技術，可用于預測不同數(shù)據(jù)類型的可能結果。

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

結構化數(shù)據(jù)：

具有定義良好的結構，并遵循一致的順序。這種信息的設計使得個人或計算機可以輕松訪問和使用。結構化數(shù)據(jù)通常存儲在表格和數(shù)據(jù)庫的明確定義的行和列中。

半結構化數(shù)據(jù)：

表現(xiàn)出與結構化數(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構，并且不符合RDBMS等數(shù)據(jù)模型的正式規(guī)則。

非結構化數(shù)據(jù)：

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

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