大數據挖掘技術特點

Ⅰ 大數據、數據挖掘各自的特色是什麼

首先是大數據。 我認為大數據與其說是詳細的技術細節實現，倒不如說它首先是一個方法論，他的提出並不是開天闢地的大創造，而是對一種文體解法的總結，並把這類方法正式提出來作為解決現實問題的一種可行手段。 然而光有方法是沒用的，它必須要落地，必須要切實地在實際工作中能有產出，能看得見摸得著。那麼與之對應地就有一大批完整的技術體系發展了起來，尤其是在開源社區的推動下，這種發展愈加迅猛。 這一些技術包括什麼呢？我稍微列舉一下，排名不分前後：計算模型、計算引擎、運維、調度、虛擬化、存儲等等。實際上這些東西沒有一樣是在這波浪潮中被新提出來的，在早先都已經有所成果，只是在特定的時間，他們的地位和角色得到了巨大的提升和整個社會的承認。 於是，我們有了maprece、有了hadoop/spark/storm/，有了ganglia等運維系統，有諸如Yarn/mesos這樣的調度系統，有docker這樣性能極其出色的虛擬化工具，有了hdfs/hbase這樣優秀的分布式存儲容器。當他們被有機地組合在一起的時候，此時，就已經具備對大數據進行高性能處理的基本條件了。

那麼什麼是雲計算呢？我屬於那種想要把分布式計算和雲計算兩個概念嚴格分開的那群人。我看到很多人提到雲計算的時候想到的不是openstack、docker這些技術而是hadoop、spark這些，我覺得這兩者還是應該區分一下的。

曝光率最高的hadoop和spark等計算引擎，通常作為上述我提到的大數據技術鏈中的核心環節之一，因為他們直接或間接（比如加個hive）地暴露給用戶進行使用，很多時候用戶看到得最多。而他們最主要的任務是在於提供一種簡單的方法，使開發者或者用戶能夠快速開發或生成出能夠並行執行的應用。這樣帶來一個最大的好處在於，原本那些專注業務的演算法專家們，可能並不是非常精通並行計算的方方面面，這種框架就幫助他們不需要太關心並行計算相關的實現，只需要調用介面就可以了。 但是這就是雲計算嗎？來看看定義：我認為雲計算最大的幾個特點在於資源按需使用，彈性分配，虛擬化等能力。它最大的幾個作用就是，對於一個組織或集體來說，當有各種復雜應用運行在上面時，能夠做到資源利用最大化，不同應用之間能夠做到隔離互相不幹擾。它將整個集群N台伺服器的資源抽象成資源池，然後進行跨節點之間的分割。

然後可以看到了，像hadoop/spark這樣的系統，雖然後續通過一些附加插件或者組件也提供了類似的資源調度虛擬化這樣的功能，但是他們本質，或者說是設計初衷，是為了計算，附加功能嚴格來說是在他們設計初衷的系統邊界之外的。

Ⅱ 大數據挖掘技術主要有哪些誰知道

大數據環境有以下這些特點, 因此涉及的挖掘技術也與之對應：

1.數據來源多, 大數專據挖掘的研究對象屬往往不只涉及一個業務系統, 肯定是多個系統的融合分析, 因此,需要強大的ETL技術, 將多個系統的數據整合到一起, 並且, 多個系統的數據可能標准不同, 需要清洗。

2.數據的維度高, 整合起來的數據就不只傳統數據挖掘的那一些維度了, 可能成百上千維, 這需要降維技術了。

3.大數據量的計算, 在單台伺服器上是計算不了的, 這就需要使用分布式計算, 所以要掌握各種分布式計算框架, 像hadoop, spark之類, 需要掌握機器學習演算法的分布式實現。

Ⅲ 一篇文章讓你知道什麼是大數據挖掘技術

一篇文章讓你知道什麼是大數據挖掘技術
大數據如果想要產生價值，對它的處理過程無疑是非常重要的，其中大數據分析和大數據挖掘就是最重要的兩部分。在前幾期的科普中，小編已經為大家介紹了大數據分析的相關情況，本期小編就為大家講解大數據挖掘技術，讓大家輕輕鬆鬆弄懂什麼是大數據挖掘技術。

什麼是大數據挖掘?
數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。
數據挖掘對象
根據信息存儲格式，用於挖掘的對象有關系資料庫、面向對象資料庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體資料庫、空間資料庫、時態資料庫、異質資料庫以及Internet等。
數據挖掘流程
定義問題：清晰地定義出業務問題，確定數據挖掘的目的。
數據准備：數據准備包括：選擇數據–在大型資料庫和數據倉庫目標中 提取數據挖掘的目標數據集;數據預處理–進行數據再加工，包括檢查數據的完整性及數據的一致性、去雜訊，填補丟失的域，刪除無效數據等。
數據挖掘：根據數據功能的類型和和數據的特點選擇相應的演算法，在凈化和轉換過的數據集上進行數據挖掘。
結果分析：對數據挖掘的結果進行解釋和評價，轉換成為能夠最終被用戶理解的知識。
數據挖掘分類
直接數據挖掘：目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數(可以理解成資料庫中表的屬性，即列)進行描述。
間接數據挖掘：目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述;而是在所有的變數中建立起某種關系。
數據挖掘的方法
神經網路方法
神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。
遺傳演算法
遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。
決策樹方法
決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。
粗集方法
粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。
覆蓋正例排斥反例方法
它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。
統計分析方法
在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。
數據挖掘任務
關聯分析
兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。數據關聯是資料庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
聚類分析
聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數據彼此相似，不同類中的數據相異。聚類分析可以建立宏觀的概念，發現數據的分布模式，以及可能的數據屬性之間的相互關系。
分類
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
時序模式
時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式。與回歸一樣，它也是用己知的數據預測未來的值，但這些數據的區別是變數所處時間的不同。
偏差分析
在偏差中包括很多有用的知識，資料庫中的數據存在很多異常情況，發現資料庫中數據存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結果與參照之間的差別。