大数据分析方法.pdf

"大数据分析方法.pdf" 大数据分析是当前最热门的研究领域之一，它隐藏着超千亿美元的市场机会。数据挖掘是大数据时代最关键的工作，通过对大量数据的挖掘，发现隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义技术上的定义及含义是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘的方法有多种，常用的方法包括分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web 页挖掘等，每种方法从不同的角度对数据进行挖掘。 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系。 聚类是将相似的对象或记录组合成簇，以便于更好地理解和分析数据。 数据挖掘的应用非常广泛，包括信息管理、查询优化、决策支持和过程控制等，它也可以用于数据自身的维护。 数据挖掘是一个交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 大数据分析方法有很多种，包括数据挖掘、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。它们都是从不同的角度对数据进行挖掘和分析，帮助企业和个人更好地了解数据，做出正确的决策。 大数据分析方法是当前最热门的研究领域之一，它隐藏着超千亿美元的市场机会。数据挖掘是大数据时代最关键的工作，通过对大量数据的挖掘，发现隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。