如何挖掘大數據

❶ 大數據挖掘有什麼方法

1.可視化分析

無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。

2.數據挖掘演算法

如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。

3.預測分析能力

數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。

4.語義引擎

由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。

5.數據質量和主數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。

❷ 挖掘大數據價值的正確姿勢

挖掘大數據價值的正確姿勢
如何在海量的數據中結合業務形態去挖掘數據價值，這是大數據的重中之重。
如果要找未來商業的代名詞，「大數據」無疑是其中一枚。
資本市場和企業早就開始「押注」在這上面，從2011年開始，一直到現在，大數據概念火熱的勢頭依然沒有減弱，行業中也逐步出現商業化應用的典型案例。在2000年時，全球數據量中僅有四分之一的數據是以數字化形式存儲，7年後，超過90%的數據是數字化數據，也就是說，現在幾乎所有的數據都通過數字化形式存儲保留下來了，而且，數據總量也在不斷增加。據市場調研機構IDC預計，未來全球數據總量年增長率將維持在50％左右，2020年全球數據總量將是2011年的22倍，超過40ZB（相當於4萬億GB)，其中，中國將佔全球的21％左右，數據量將達到8.6ZB。
當下的各種智能硬體設備，特別是大家每天都離不開的手機正在將一切都數據化，但這並不表示所有數據都有用，如果數據轉化不成價值，即便是有再多的數據量也沒有用。而且，從文字上解讀，大數據在思維概念上的確有指數量巨大的含義，但是同時也意味著數據種類的多樣化，「數據描述形式不僅局限於文字的描述，還有圖形、音頻、視頻等多種形式，從過去結構化數據變成一個非結構化數據」。
「另外，大數據是流動的，一定有時間軸的概念，即數據增長速度快，處理速度快，時效性高，肯定不是靜態數據；還有一個就是價值，如何在海量的數據中結合業務形態去挖掘數據價值，這是大數據的關鍵。」唐青接著對《世界經理人》說到。
大數據分析的四大領域
在唐青看來，一個企業的發展，很重要的一點是要回答整個業務輸出的問題，即如何產生價值。從業務場景來看，就是企業如何在關鍵業務流程中，做到通過數據分析來產生價值。從分析來說，如果分析是從簡單的、小數量的數據開始，則達到的分析效果是有限的，因此一定要大規模的數據分析；而且，分析要在非常流動的數據環境里進行，所謂流動有兩個層面，一個是數據的多元化，還有一個是數據分析的效率，這要求企業做有效的數據整合。
另外，其中很重要一點是多種數據類型的分析，涉及到對數據來源和文本數據的分析，還有客戶在使用產品和服務過程中，他的路徑是怎樣的。唐青以開銀行卡為例，一個客戶開了一張銀行卡，還要跟蹤其消費情況，如有沒有購買其他的分期貸款等行為路徑。之所以叫多類型的分析，就是能從他的各種社交關系，通過他的消費軌跡等不同來源的數據信息進行分析。
「從客戶角度來看，很重要一點是，要關心客戶的情感體驗，而不是把客戶就當成一個ID。」唐青強調到，當下是一個高度社交化的社會，企業很關心到底誰跟客戶有關聯關系，誰是客戶的家人、老闆、同事，誰可以影響客戶的購買決策和購買行為。
要實現大數據的價值，大數據公司需要知道客戶是誰，如何很好的對客戶畫像，以及捕獲這個客戶的所有信息及其信息渠道。但是說起來容易做起來難，唐青總結了三大挑戰，同時也是所有做大數據分析公司面臨的挑戰：
一是業務能力，是不是很懂業務領域的場景，在分析的時候，到底該在哪個業務場景裡面進行改進。比如說信用卡，是分析卡的流失還是卡的深度交叉銷售；還有發卡的風險以及臨時授信的問題，到底又該在哪個業務場景去做分析。
二是人才資源壓力，目前所有企業都面臨這個問題，就是能否在合理的人員工資下，招到優秀的人才，這是很大的挑戰。
三是洞察力，企業如何在操作層面、執行層面都能夠有很好的洞察力。
從三大典型行業看大數據應用
唐青以金融、航空、快遞這三個典型的服務行業為例，演繹大數據在行業中的應用。天睿公司北京總部及華北金融團隊咨詢服務部總監張天峰在采訪中也指出，大數據其實是一種手段，更重要的是如何讓大數據為業務服務。
金融行業現在正面臨轉型的挑戰，過去該行業的產品是要提升面向客戶業務的效率，比如銀行，就像開店，看著進錢很多，但是到底能不能把客戶吸納過來，這就是很大的挑戰，為此需要從產品、客戶視角去分析。唐青認為在大數據應用上，中信銀行是金融行業里做得比較不錯的，此前中信的行長會議提出了二次轉型的目標，即以客戶為中心，去優化整個營銷體系，對客戶進行精細化管理。

❸ 大數據挖掘有哪些方法

方法1.可視化分析

無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。

方法2.數據挖掘演算法

如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。

方法3.預測分析能力

數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。

方法4.語義引擎

由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。

方法5.數據質量和主數據管理

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。

❹ 大數據挖掘常用的方法有哪些

1、分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。
它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
2、回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。
它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
3、聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。
它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。
4、關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。
在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
5、特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。
6、變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。

❺ 大數據挖掘是指什麼

大數據挖掘是從大量的、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。數據挖掘通常與計算機科學有關，並經過統計分析、線上解析解決、情報檢索、機器學習演算法、專家系統和模式識別等諸多方式來實現上述目標。

❻ 「大數據時代」的數據挖掘

「大數據時代」的數據挖掘
大數據是什麼？有何神奇之處？
大數據是指一切都數據化了，我們平常上網瀏覽的數據，我們的醫療、交通、購物數據，統統都被記錄下來，這就是大數據的起源。在這個時候，我們每個人都成了一個數據產生者，數據貢獻者。大數據的神奇之處在哪裡？從某種意義上來講，你們可能只是安裝了一個游戲並允許它提取你的GPS位置，但這就把你是不是一個同性戀，是不是一個高消費者，之類的信息暴露給了研究機構。通過大數據的分析，我們甚至能夠在很大層次上精確地知道你是誰。
您之前也提到了大數據時代已經到來，所以企業、商家對數據的挖掘也在深化。那麼什麼樣程度的數據挖掘才不算是過度挖掘呢？
其實沒有什麼辦法能夠防止數據的過度挖掘。任何一個企業都需要挖掘到更多的內容。我們能做的，只是通過政府和行業的監管，使得但凡侵犯用戶隱私，並且給用戶造成惡意傷害的企業，受到很嚴重的懲罰。要求一個用戶，用自己的方法去保護自己的隱私，是不現實也是不公平的。
您現在另一個身份是百分點科技的首席科學家，那能不能談談百分點網是怎樣挖掘數據的呢？
百分點科技把用戶在電子商務網站上的瀏覽、購買、收藏數據，以及在資訊網站上的瀏覽數據聚合在一起。分析用戶自身的喜好，預測用戶的意圖，再利用這些喜好和意圖，對用戶進行更精準的資訊或者購物的推薦。
很多人現在聽到數據挖掘就覺得很害怕，怕自己的隱私會泄露出去，那麼有沒有方法可以防止自己的個人數據被人挖掘呢？
就像我們沒有辦法利用自己的能力去鑒別假食品、假商品一樣，我們不需要要求用戶去保護自己的隱私。因為這種東西實際上是無能為力的。比如說你帶著你的手機，我們通過感測器就能知道你在哪裡。你沒辦法迴避這個事實。所以，這就要回到剛才的那個回答，我們只能夠通過去懲罰那些惡意使用個人隱私數據，謀取不正當利益的公司，來迴避這個問題。
什麼樣的方式屬於惡意使用個人隱私呢？能否舉例說明？
銷售一個人的手機號碼、一個人的家庭地址，或者在網上通過一些不正當的公開數據使得一個人的隱私——比如你上了什麼網站、買了什麼東西、上了什麼交友網站、看過什麼圖片等等，被其他人得知。這些都屬於不正當的使用。
那麼是否有一些切實可行的方法可以避免自己的隱私被惡意使用呢？
表面上用戶在上網的時候不停地清除cookie，可以避免自己的隱私泄露，但實際上很多後台的軟體還是可以獲取你上網的記錄。尤其是一些防病毒的軟體，它本質上既可以在某種意義上保護你的隱私，也拿到你更全面的隱私數據。從技術層面上來講，用戶保護自己的隱私還是很困難的，並且用戶體驗很差——我們的注意力要從提高用戶水平轉移到嚴厲要求企業上面。
現在智能手機普及，很多人手機里有黑名單，可以把推銷的簡訊、電話都加進去防止騷擾，這算不算是一種隱私保護呢？
如果你覺得一個電話是惡意的，那隻能說明它的定位不太精準。我估計可能只是你（的電話）出現在某個名單中，而對方的客服挨個兒地打電話。但它的確會對你的生活產生一些干擾。我們現在沒有什麼辦法可以完全防止這些干擾，雖然也可以通過很多手段去除掉一些垃圾簡訊。

❼ 如何通過數據分析挖掘數據價值

【導讀】隨著科技的高速開展，數據在人們生活和決議計劃中所佔的比重越來越大，大數據的熱浪已然覆蓋了整個時代。大數據一直在活躍賦能很多工業，包括金融、醫療、農業、教育等。那麼，如何經過數據剖析發掘數據價值呢?今日就跟隨小編一起來了解下吧!

無論是在政務范疇仍是商業范疇，依賴於大數據技能的數據剖析總是為行業提供決議計劃支撐。因為大數據是從量變到質變的過程，加之數據被廣泛發掘，決議計劃根據的信息完整性越來越高，根據信息的理性決議計劃要高於以往拍腦袋的盲目決議計劃。

微觀層面中，大數據使得經濟決議計劃部分可以愈加敏銳的掌握經濟走向，並制定實施科學的經濟決議計劃;在微觀層面中，大數據可以進步企業經營決議計劃水平緩效率，推進立異，給企業以及所在的行業范疇帶來價值。

大數據不光要有數據，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣數據才有價值。若想依託大數據把脈企業經營現狀，猜測行業開展趨勢，就需要不斷對數據源進行有用的挑選、清洗，做到精準剖析，不然得到的成果有可能是南轅北轍，於商業無益。

需要經過數據剖析，對數據來歷進行全方位挑選、清洗，同時打通各行業、各范疇的數據孤島，實現數據的整合、有用剖析，最大化數據剖析成果的精準度。經過對數據收集、傳輸、挑選、清洗、交融、剖析、計算及可視化使用等，高效整合線上線下數據，進行深層次、廣范圍的數據關聯剖析，解決企業全方位數據剖析問題，降低數據剖析本錢，助力企業深度發掘數據價值。

數據剖析的中心作業是人對數據目標的剖析、考慮和解讀，人腦所能承載的數據量是極端有限的。所以，無論是「傳統數據剖析」，仍是「大數據剖析」，均需要將原始數據依照剖析思路進行計算處理，得到概要性的計算成果供人剖析。兩者在這個過程中是相似的，區別僅僅原始數據量巨細所導致處理方式的不同。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「如何通過數據分析挖掘數據價值?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

❽ 大數據價值挖掘的三要素

大數據價值挖掘的三要素
如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。
全面解決方案才能奏效
當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。
最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限於非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日誌信息、用戶漫遊信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的雲計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向於將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式採集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平台化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案在技術應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網路速度的訪問。
軟硬體集成是必然選擇
我們認為，大數據解決方案的關鍵在於如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端資料庫伺服器、後端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據並保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟體和硬體更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。
一直以來，甲骨文公司在傳統的關系型資料庫領域佔有絕對優勢，但並未因此固步自封。面對大數據熱潮，甲骨文公司根據用戶的需求不斷推陳出新，將在數據領域的優勢從傳統的關系型資料庫擴展到全面的大數據解決方案，成為業界首個通過全面的、軟硬體集成的產品來滿足企業關鍵大數據需求的公司。
甲骨文公司以軟硬體集成的方式提供大數據的捕獲、組織、分析和決策的所有能力，為企業提供完整的集成化大數據解決方案，其中的核心產品包括Oracle大數據機、Exalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器。
Oracle大數據機用於多結構化大數據處理，旨在簡化大數據項目的實施與管理，其數據加工結果可以通過超高帶寬的InfiniBand網路連接到OracleExadata資料庫雲伺服器中。OracleExadata可提供高效數據存儲和計算能力，配備超大容量的內存和快速快閃記憶體，配合特有的軟硬體優化技術，可對大數據進行高效的加工、分析和挖掘。同時，甲骨文公司在OracleExadata以及資料庫軟體層面提供了非常高效和便捷的高級數據分析軟體，使數據能夠更快、更高效地得到分析、挖掘和處理。
通過Oracle大數據機快速獲得、組織大數據之後，企業還要根據對大數據全面、實時的分析結果做出科學的業務決策。OracleExalytics商務智能雲伺服器能以前所未有的速度運行數據分析應用，為客戶提供實時、快速的可視分析。同樣，它通過InfiniBand網路連接到OracleExadata上進行數據載入和讀取，讓大數據直接在內存中快速計算，滿足大數據時代對數據分析展現的快速響應需求。OracleExalytics實現了新型分析應用，可用於異構IT環境，能存取和分析來自任何Oracle或非Oracle的關系型數據、OLAP或非結構化數據源的數據。
Oracle大數據機、OracleExalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器一起，組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合，為企業提供了一個端到端的大數據解決方案，滿足企業對大數據治理的所有需求。
堅持開放的戰略
從當前的情況來看，在大數據應用領域，僅靠一家廠商的產品難以解決所有問題。因此對於大數據解決方案供應商來說，採用開放的策略是必然選擇。甲骨文公司堅持全面、開放、集成的產品策略。這一策略在大數據領域同樣適用。
這首先體現在大數據戰略在技術上支持Hadoop和開源軟體。除了集成化產品，甲骨文公司還擁有一系列領先技術，以幫助用戶全面應對大數據應用的挑戰，其中包括OracleNoSQL資料庫，以及針對Hadoop架構的系列產品。
OracleNoSQL資料庫專門為管理海量數據而設計，可以幫助企業存取非結構化數據，並可橫向擴展至數百個高可用性節點。同時，該產品能夠提供可預測的吞吐量和延遲時間，而且更加容易安裝、配置和管理，支持廣泛的工作負載。
而專門針對Hadoop架構的產品，能夠幫助企業應對在組織和提取大數據方面所面臨的挑戰，包括Oracle數據集成Hadoop應用適配器、OracleHadoop裝載器以及OracleSQL Connector等。
此外，OracleR Enterprise實現了R開源統計環境與Oracle資料庫11g的集成，為進行更進一步的數據分析提供了一個企業就緒的、深度集成的環境。
值得一提的是，除對產品和解決方案不斷投入，甲骨文公司還致力於和合作夥伴合作開發大數據解決方案。目前，幾乎所有的甲骨文合作夥伴都在關注和測試大數據解決方案。甲骨文公司正積極尋找更多本地合作夥伴，為客戶提供更加定製化的產品和解決方案。
總而言之，大數據已經和雲計算、社交化、移動化一起，成為現階段驅動企業IT模式變革的重要因素。Oracle大數據解決方案可以橫跨IT架構的所有層面，與其他產品進行創新集成，並憑借卓越的可靠性、可擴展性和可管理性，為企業的IT發展，甚至業務發展提供理想的IT基礎支持。

❾ 大數據挖掘常用的演算法有哪些

1、預測建模：將已有數據和模型用於對未知變數的語言。

分類，用於預測離散的目標變數。

回歸，用於預測連續的目標變數。

2、聚類分析：發現緊密相關的觀測值組群，使得與屬於不同簇的觀測值相比，屬於同一簇的觀測值相互之間盡可能類似。

3、關聯分析(又稱關系模式)：反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性。用來發現描述數據中強關聯特徵的模式。

4、異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他數據的觀測值。

有時也把數據挖掘分為：分類，回歸，聚類，關聯分析。

❿ 如何進行大數據挖掘

數據挖掘是從大量的、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。