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南昌达内大数据培训数据挖掘技术应用都有哪些方法

发布：南昌达内IT培训
来源：互联网
时间：2022-07-27 10:22

随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习数据挖掘的相关技术知识体系，下面我们就通过案例分析来简单了解一下，数据挖掘技术应用都有哪些方法。

南昌达内大数据培训数据挖掘技术应用都有哪些方法

自动趋势预测。数据挖掘能自动在大型数据库里面找寻潜在的预测信息。传统上需要很多专家来进行分析的问题，现在可以快速而直接地从数据中间找到答案。

自动探测以前未发现的模式。数据挖掘工具扫描整个数据库并辨认出那些隐藏着的模式，比如通过分析零售数据来辨别出表面上看起来没联系的产品，实际上有很多情况下是一起被售出的情况。

数据挖掘技术可以让现有的软件和硬件更加自动化，并且可以在升级的或者新开发的平台上执行。当数据挖掘工具运行于高性能的并行处理系统上的时候，它能在数分钟内分析一个超大型的数据库。这种更快的处理速度意味着用户有更多的机会来分析数据，让分析的结果更加准确可靠，并且易于理解。

数据挖掘的体系结构

现有很多数据挖掘工具是独立于数据仓库以外的，它们需要独立地输入输出数据，以及进行相对独立的数据分析。为了大限度地发挥数据挖掘工具的潜力，它们必须象很多商业分析软件一样，紧密地和数据仓库集成起来。这样，在人们对参数和分析深度进行变化的时候，高集成度就能大大地简化数据挖掘过程。下图显示了一个大型数据库中的高级分析过程。

应用数据挖掘技术，较为理想的起点就是从一个数据仓库开始，这个数据仓库里面应保存着所有客户的合同信息，并且还应有相应的市场竞争对手的相关数据。这样的数据库可以是各种市场上的数据库：Sybase、Oracle、Redbrick、和其他等等，并且可以针对其中的数据进行速度上和灵活性上的优化。

联机分析系统OLAP服务器可以使一个十分复杂的终用户商业模型应用于数据仓库中。数据库的多维结构可以让用户从不同角度，——比如产品分类，地域分类，或者其他关键角度——来分析和观察他们的生意运营状况。数据挖掘服务器在这种情况下必须和联机分析服务器，以及数据仓库紧密地集成起来，这样就可以直接跟踪数据和并辅助用户快速作出商业决策，并且用户还可以在更新数据的时候不断发现更好的行为模式，并将其运用于未来的决策当中。

数据挖掘系统的出现代表着常规决策支持系统的基础结构的转变。不象查询和报表语言仅仅是将数据查询结果反馈给终用户那样，数据挖掘高级分析服务器把用户的商业模型直接应用于其数据仓库之上，并且反馈给用户一个相关信息的分析结果。这个结果是一个经过分析和抽象的动态视图层，通常会根据用户的不同需求而变化。基于这个视图，各种报表工具和可视化工具就可以将分析结果展现在用户面前，以帮助用户计划将采取怎样的行动。

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