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文章目錄

大數(shù)據(jù)挖掘方法&sma&<p><span style="font-size: 14px;">（1）數(shù)據(jù)挖掘算法</span></p><p><span style="font-size: 14px;">如果可視化是用于人們觀看的，那么數(shù)據(jù)挖掘是用于機(jī)器觀看的。聚類、分割、孤立點(diǎn)分析和其他算法使我們能夠更深入地挖掘數(shù)據(jù)和價(jià)值。這些算法不僅需要處理大量數(shù)據(jù)，而且必須盡可能降低處理大數(shù)據(jù)的速度。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（2）預(yù)測(cè)分析能力</span></p><p><span style="font-size: 14px;">數(shù)據(jù)挖掘使分析師能夠更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析使分析師能夠基于可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性判斷。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（3）語(yǔ)義引擎</span></p><p><span style="font-size: 14px;">由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，因此需要一系列工具來(lái)分析、提取和分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成智能地從“文檔”中提取信息。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（4）數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)管理</span></p><p><span style="font-size: 14px;">數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理最佳實(shí)踐。通過標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)，確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。</span></p>

大數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用&sma&<p><span style="font-size: 14px;">（1）大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序：支持?jǐn)?shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，這可能會(huì)產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)。啤酒和尿布、口香糖和避孕套的著名例子可以揭示典型數(shù)據(jù)之間的隱含關(guān)系。通過對(duì)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)的建模和分析，我們可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)用戶購(gòu)買某種商品時(shí)，理論上這兩個(gè)原本不相關(guān)的東西是相關(guān)的。根據(jù)這一發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化貨架商品可以增加銷售額。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">使用過亞馬遜的朋友可能已經(jīng)看到，在購(gòu)買手機(jī)時(shí)，建議將手機(jī)套和存儲(chǔ)卡打包在一起享受折扣。當(dāng)然，也有一些愚蠢的推薦策略。例如，淘寶，當(dāng)你購(gòu)買移動(dòng)電源時(shí)，他會(huì)立即推出一堆其他移動(dòng)電源，并告訴你還有更便宜的。這不是包子。如果你在短時(shí)間內(nèi)買一次，你不會(huì)馬上買第二次。當(dāng)然，如果把這個(gè)策略放在阿里巴巴，身上，這是一個(gè)非常好的策略。對(duì)于批量購(gòu)買，該建議可以節(jié)省用戶成本。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（2）大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)生成過程，以發(fā)現(xiàn)異常并進(jìn)行早期警告和錯(cuò)誤糾正</span></p><p><span style="font-size: 14px;">通過對(duì)系統(tǒng)通過時(shí)間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，可以記錄每個(gè)時(shí)間點(diǎn)和時(shí)間段的平均值和上下間隔。如果某個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)可以快速發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行預(yù)警和故障排除。當(dāng)然，這只是技術(shù)系統(tǒng)的價(jià)值。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">在一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，這種數(shù)據(jù)異常會(huì)給你一個(gè)業(yè)務(wù)狀況的警告，幫助你比較歷史時(shí)間維度，確定事物變化的原因，并為你提供必要的時(shí)間、數(shù)據(jù)和相關(guān)的信息參考進(jìn)行決策分析。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（3）大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序：通過數(shù)據(jù)挖掘建立知識(shí)模型，提供決策支持信息</span></p><p><span style="font-size: 14px;">信息技術(shù)系統(tǒng)正在發(fā)揮更大的作用，因?yàn)樗鼈兛梢酝ㄟ^信息集成幫助您提供決策參考信息。過去，有一個(gè)術(shù)語(yǔ)叫KDD(知識(shí)發(fā)現(xiàn))。隨著互聯(lián)網(wǎng)信息內(nèi)容的豐富和億信華辰，商業(yè)智能軟件等大公司的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)信息的價(jià)值和有效性也在不斷提高。通過信息的存在和信息特征的提取，建立不同信息之間的關(guān)系。通過語(yǔ)義分析和情感分析，可以提取信息本身的價(jià)值趨勢(shì)、態(tài)度和消費(fèi)效用，從而提供更多的信息。這些信息將為決策提供更加系統(tǒng)和基于數(shù)據(jù)的分析和參考。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">（4）大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序：強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和分析功能可以建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的垂直業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。</span></p><p><span style="font-size: 14px;">數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)系統(tǒng)將負(fù)責(zé)根據(jù)目標(biāo)重新組織所有數(shù)據(jù)，并建立與模型相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)索引。數(shù)據(jù)重建的順序?qū)⒋蟠筇岣邤?shù)據(jù)的可用性。從垂直行業(yè)出發(fā)，建立行業(yè)信息服務(wù)需求模型，不斷優(yōu)化子節(jié)點(diǎn)的各種細(xì)節(jié)和輸出，使行業(yè)中的每一個(gè)色彩參與者都能從生態(tài)上獲得自己的利益和價(jià)值，從而建立細(xì)分行業(yè)的垂直商業(yè)生態(tài)。</span></p>

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