¿Cuáles son los métodos de minería de big data?
Método 1. Visualizaciones analíticas (análisis visual)
Ya sea que sea un experto en análisis de datos de registro o un usuario común, la visualización de datos es el requisito más básico para las herramientas de análisis de datos. La visualización puede mostrar datos visualmente, dejar que los datos hablen por sí mismos y permitir que la audiencia vea los resultados.
Método 2. Algoritmos de minería de datos (algoritmo de minería de datos)
Si la visualización es para que la vean las personas, entonces la minería de datos es para que la vean las máquinas. La agrupación, la segmentación, el análisis de valores atípicos y otros algoritmos nos permiten profundizar en los datos y descubrir valor. Estos algoritmos no sólo tienen que procesar grandes cantidades de datos, sino que también tienen que minimizar la velocidad a la que procesan big data.
Método 3. Capacidades de análisis predictivo
La minería de datos permite a los analistas comprender mejor los datos, mientras que el análisis predictivo les permite analizar datos basándose en análisis visuales y hacer algunos juicios predictivos a partir de ellos. resultados mineros.
Método 4.motor semántico
Dado que la diversidad de datos no estructurados trae nuevos desafíos al análisis de datos, se necesitan una serie de herramientas para analizar, extraer y analizar los datos. Es necesario diseñar motores semánticos para extraer información de forma inteligente de "documentos".
Método 5. Calidad de datos y gestión de datos maestros (calidad de datos y gestión de datos maestros)
La calidad de datos y la gestión de datos son algunas de las mejores prácticas en gestión. El procesamiento de datos a través de procesos y herramientas estandarizados garantiza resultados analíticos predefinidos y de alta calidad.
En cuanto a qué son los métodos de minería de big data, el editor de Qingteng los compartirá con usted aquí. Si tiene un gran interés en la ingeniería de big data, espero que este artículo pueda ayudarle. Si desea saber más sobre las habilidades y materiales de los analistas de datos y los ingenieros de big data, puede hacer clic en otros artículos de este sitio para obtener más información.