如何挖掘大数据

❶ 大数据挖掘有什么方法

1.可视化分析

无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。

2.数据挖掘算法

如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

3.预测分析能力

数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

4.语义引擎

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。

5.数据质量和主数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。

❷ 挖掘大数据价值的正确姿势

挖掘大数据价值的正确姿势
如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的重中之重。
如果要找未来商业的代名词，“大数据”无疑是其中一枚。
资本市场和企业早就开始“押注”在这上面，从2011年开始，一直到现在，大数据概念火热的势头依然没有减弱，行业中也逐步出现商业化应用的典型案例。在2000年时，全球数据量中仅有四分之一的数据是以数字化形式存储，7年后，超过90%的数据是数字化数据，也就是说，现在几乎所有的数据都通过数字化形式存储保留下来了，而且，数据总量也在不断增加。据市场调研机构IDC预计，未来全球数据总量年增长率将维持在50％左右，2020年全球数据总量将是2011年的22倍，超过40ZB（相当于4万亿GB)，其中，中国将占全球的21％左右，数据量将达到8.6ZB。
当下的各种智能硬件设备，特别是大家每天都离不开的手机正在将一切都数据化，但这并不表示所有数据都有用，如果数据转化不成价值，即便是有再多的数据量也没有用。而且，从文字上解读，大数据在思维概念上的确有指数量巨大的含义，但是同时也意味着数据种类的多样化，“数据描述形式不仅局限于文字的描述，还有图形、音频、视频等多种形式，从过去结构化数据变成一个非结构化数据”。
“另外，大数据是流动的，一定有时间轴的概念，即数据增长速度快，处理速度快，时效性高，肯定不是静态数据；还有一个就是价值，如何在海量的数据中结合业务形态去挖掘数据价值，这是大数据的关键。”唐青接着对《世界经理人》说到。
大数据分析的四大领域
在唐青看来，一个企业的发展，很重要的一点是要回答整个业务输出的问题，即如何产生价值。从业务场景来看，就是企业如何在关键业务流程中，做到通过数据分析来产生价值。从分析来说，如果分析是从简单的、小数量的数据开始，则达到的分析效果是有限的，因此一定要大规模的数据分析；而且，分析要在非常流动的数据环境里进行，所谓流动有两个层面，一个是数据的多元化，还有一个是数据分析的效率，这要求企业做有效的数据整合。
另外，其中很重要一点是多种数据类型的分析，涉及到对数据来源和文本数据的分析，还有客户在使用产品和服务过程中，他的路径是怎样的。唐青以开银行卡为例，一个客户开了一张银行卡，还要跟踪其消费情况，如有没有购买其他的分期贷款等行为路径。之所以叫多类型的分析，就是能从他的各种社交关系，通过他的消费轨迹等不同来源的数据信息进行分析。
“从客户角度来看，很重要一点是，要关心客户的情感体验，而不是把客户就当成一个ID。”唐青强调到，当下是一个高度社交化的社会，企业很关心到底谁跟客户有关联关系，谁是客户的家人、老板、同事，谁可以影响客户的购买决策和购买行为。
要实现大数据的价值，大数据公司需要知道客户是谁，如何很好的对客户画像，以及捕获这个客户的所有信息及其信息渠道。但是说起来容易做起来难，唐青总结了三大挑战，同时也是所有做大数据分析公司面临的挑战：
一是业务能力，是不是很懂业务领域的场景，在分析的时候，到底该在哪个业务场景里面进行改进。比如说信用卡，是分析卡的流失还是卡的深度交叉销售；还有发卡的风险以及临时授信的问题，到底又该在哪个业务场景去做分析。
二是人才资源压力，目前所有企业都面临这个问题，就是能否在合理的人员工资下，招到优秀的人才，这是很大的挑战。
三是洞察力，企业如何在操作层面、执行层面都能够有很好的洞察力。
从三大典型行业看大数据应用
唐青以金融、航空、快递这三个典型的服务行业为例，演绎大数据在行业中的应用。天睿公司北京总部及华北金融团队咨询服务部总监张天峰在采访中也指出，大数据其实是一种手段，更重要的是如何让大数据为业务服务。
金融行业现在正面临转型的挑战，过去该行业的产品是要提升面向客户业务的效率，比如银行，就像开店，看着进钱很多，但是到底能不能把客户吸纳过来，这就是很大的挑战，为此需要从产品、客户视角去分析。唐青认为在大数据应用上，中信银行是金融行业里做得比较不错的，此前中信的行长会议提出了二次转型的目标，即以客户为中心，去优化整个营销体系，对客户进行精细化管理。

❸ 大数据挖掘有哪些方法

方法1.可视化分析

无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。

方法2.数据挖掘算法

如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

方法3.预测分析能力

数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

方法4.语义引擎

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。

方法5.数据质量和主数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。

❹ 大数据挖掘常用的方法有哪些

1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

❺ 大数据挖掘是指什么

大数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并经过统计分析、线上解析解决、情报检索、机器学习算法、专家系统和模式识别等诸多方式来实现上述目标。

❻ “大数据时代”的数据挖掘

“大数据时代”的数据挖掘
大数据是什么？有何神奇之处？
大数据是指一切都数据化了，我们平常上网浏览的数据，我们的医疗、交通、购物数据，统统都被记录下来，这就是大数据的起源。在这个时候，我们每个人都成了一个数据产生者，数据贡献者。大数据的神奇之处在哪里？从某种意义上来讲，你们可能只是安装了一个游戏并允许它提取你的GPS位置，但这就把你是不是一个同性恋，是不是一个高消费者，之类的信息暴露给了研究机构。通过大数据的分析，我们甚至能够在很大层次上精确地知道你是谁。
您之前也提到了大数据时代已经到来，所以企业、商家对数据的挖掘也在深化。那么什么样程度的数据挖掘才不算是过度挖掘呢？
其实没有什么办法能够防止数据的过度挖掘。任何一个企业都需要挖掘到更多的内容。我们能做的，只是通过政府和行业的监管，使得但凡侵犯用户隐私，并且给用户造成恶意伤害的企业，受到很严重的惩罚。要求一个用户，用自己的方法去保护自己的隐私，是不现实也是不公平的。
您现在另一个身份是百分点科技的首席科学家，那能不能谈谈百分点网是怎样挖掘数据的呢？
百分点科技把用户在电子商务网站上的浏览、购买、收藏数据，以及在资讯网站上的浏览数据聚合在一起。分析用户自身的喜好，预测用户的意图，再利用这些喜好和意图，对用户进行更精准的资讯或者购物的推荐。
很多人现在听到数据挖掘就觉得很害怕，怕自己的隐私会泄露出去，那么有没有方法可以防止自己的个人数据被人挖掘呢？
就像我们没有办法利用自己的能力去鉴别假食品、假商品一样，我们不需要要求用户去保护自己的隐私。因为这种东西实际上是无能为力的。比如说你带着你的手机，我们通过传感器就能知道你在哪里。你没办法回避这个事实。所以，这就要回到刚才的那个回答，我们只能够通过去惩罚那些恶意使用个人隐私数据，谋取不正当利益的公司，来回避这个问题。
什么样的方式属于恶意使用个人隐私呢？能否举例说明？
销售一个人的手机号码、一个人的家庭地址，或者在网上通过一些不正当的公开数据使得一个人的隐私——比如你上了什么网站、买了什么东西、上了什么交友网站、看过什么图片等等，被其他人得知。这些都属于不正当的使用。
那么是否有一些切实可行的方法可以避免自己的隐私被恶意使用呢？
表面上用户在上网的时候不停地清除cookie，可以避免自己的隐私泄露，但实际上很多后台的软件还是可以获取你上网的记录。尤其是一些防病毒的软件，它本质上既可以在某种意义上保护你的隐私，也拿到你更全面的隐私数据。从技术层面上来讲，用户保护自己的隐私还是很困难的，并且用户体验很差——我们的注意力要从提高用户水平转移到严厉要求企业上面。
现在智能手机普及，很多人手机里有黑名单，可以把推销的短信、电话都加进去防止骚扰，这算不算是一种隐私保护呢？
如果你觉得一个电话是恶意的，那只能说明它的定位不太精准。我估计可能只是你（的电话）出现在某个名单中，而对方的客服挨个儿地打电话。但它的确会对你的生活产生一些干扰。我们现在没有什么办法可以完全防止这些干扰，虽然也可以通过很多手段去除掉一些垃圾短信。

❼ 如何通过数据分析挖掘数据价值

【导读】随着科技的高速开展，数据在人们生活和决议计划中所占的比重越来越大，大数据的热浪已然覆盖了整个时代。大数据一直在活跃赋能很多工业，包括金融、医疗、农业、教育等。那么，如何经过数据剖析发掘数据价值呢?今日就跟随小编一起来了解下吧!

无论是在政务范畴仍是商业范畴，依赖于大数据技能的数据剖析总是为行业提供决议计划支撑。因为大数据是从量变到质变的过程，加之数据被广泛发掘，决议计划根据的信息完整性越来越高，根据信息的理性决议计划要高于以往拍脑袋的盲目决议计划。

微观层面中，大数据使得经济决议计划部分可以愈加敏锐的掌握经济走向，并制定实施科学的经济决议计划;在微观层面中，大数据可以进步企业经营决议计划水平缓效率，推进立异，给企业以及所在的行业范畴带来价值。

大数据不光要有数据，还要精分跟相应的行业相结合，产生帮助企业实际运营的产品，这样数据才有价值。若想依托大数据把脉企业经营现状，猜测行业开展趋势，就需要不断对数据源进行有用的挑选、清洗，做到精准剖析，不然得到的成果有可能是南辕北辙，于商业无益。

需要经过数据剖析，对数据来历进行全方位挑选、清洗，同时打通各行业、各范畴的数据孤岛，实现数据的整合、有用剖析，最大化数据剖析成果的精准度。经过对数据收集、传输、挑选、清洗、交融、剖析、计算及可视化使用等，高效整合线上线下数据，进行深层次、广范围的数据关联剖析，解决企业全方位数据剖析问题，降低数据剖析本钱，助力企业深度发掘数据价值。

数据剖析的中心作业是人对数据目标的剖析、考虑和解读，人脑所能承载的数据量是极端有限的。所以，无论是“传统数据剖析”，仍是“大数据剖析”，均需要将原始数据依照剖析思路进行计算处理，得到概要性的计算成果供人剖析。两者在这个过程中是相似的，区别仅仅原始数据量巨细所导致处理方式的不同。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“如何通过数据分析挖掘数据价值?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

❽ 大数据价值挖掘的三要素

大数据价值挖掘的三要素
如何充分利用大数据，挖掘大数据的商业价值，从而提升企业的竞争力，已经成为企业关注的一个焦点。
全面解决方案才能奏效
当前，越来越多企业将大数据的分析结果作为其判断未来发展的依据。同时，传统的商业预测逻辑正日益被新的大数据预测所取代。但是，我们要谨慎管理大家对大数据的期望值，因为海量数据只有在得到有效治理的前提下才能进一步发展其业务价值。
最广为人知的大数据定义是Gartner给出的大数据的3V特性：巨大的数据量（Volume）、数据的快速处理（Velocity）、多变的数据结构和类型（Variety）。根据这一定义，大家首先想到的是IT系统中一直难以处理却又不容忽视的非结构化数据。也就是说，大数据不仅要处理好交易型数据的分析，还把社交媒体、电子商务、决策支持等信息都融入进来。现在，分布式处理技术Hadoop和NoSQL已经能对非结构化数据进行存储、处理、分析和挖掘，但未能为满足客户的大数据需求提供一个全面的解决方案。
事实上，普遍意义上的大数据范围更加广泛，任何涉及海量数据及多数据源的复杂计算，均属大数据范畴，而不仅局限于非结构化数据。因此，诸如电信运营商所拥有的巨量用户的各类详细数据、手机开关机信息、手机在网注册信息、手机通话计费信息、手机上网详细日志信息、用户漫游信息、用户订阅服务信息和用户基础服务信息等，均可划归为大数据。
与几年前兴起的云计算相比，大数据实现其业务价值所要走的路或许更为长远。但是企业用户已经迫不及待，越来越多企业高层倾向于将大数据分析结果作为其商业决策的重要依据。在这种背景下，我们必须找到一种全面的大数据解决方案，不仅要解决非结构化数据的处理问题，还要将功能扩展到海量数据的存储、大数据的分布式采集和交换、海量数据的实时快速访问、统计分析与挖掘和商务智能分析等。
典型的大数据解决方案应该是具有多种能力的平台化解决方案，这些能力包括结构化数据的存储、计算、分析和挖掘，多结构化数据的存储、加工和处理，以及大数据的商务智能分析。这种解决方案在技术应具有以下四个特性：软硬集成化的大数据处理、全结构化数据处理的能力、大规模内存计算的能力、超高网络速度的访问。
软硬件集成是必然选择
我们认为，大数据解决方案的关键在于如何处理好大规模数据计算。过去，传统的前端数据库服务器、后端大存储的架构难以有效存储大规模数据并保持高性能数据处理。这时候，我们让软件和硬件更有效地集成起来进行更紧密的协作。也就是说，我们需要软硬一体化的专门设备来应对大数据的挑战。
一直以来，甲骨文公司在传统的关系型数据库领域占有绝对优势，但并未因此固步自封。面对大数据热潮，甲骨文公司根据用户的需求不断推陈出新，将在数据领域的优势从传统的关系型数据库扩展到全面的大数据解决方案，成为业界首个通过全面的、软硬件集成的产品来满足企业关键大数据需求的公司。
甲骨文公司以软硬件集成的方式提供大数据的捕获、组织、分析和决策的所有能力，为企业提供完整的集成化大数据解决方案，其中的核心产品包括Oracle大数据机、Exalytics商务智能云服务器和OracleExadata数据库云服务器。
Oracle大数据机用于多结构化大数据处理，旨在简化大数据项目的实施与管理，其数据加工结果可以通过超高带宽的InfiniBand网络连接到OracleExadata数据库云服务器中。OracleExadata可提供高效数据存储和计算能力，配备超大容量的内存和快速闪存，配合特有的软硬件优化技术，可对大数据进行高效的加工、分析和挖掘。同时，甲骨文公司在OracleExadata以及数据库软件层面提供了非常高效和便捷的高级数据分析软件，使数据能够更快、更高效地得到分析、挖掘和处理。
通过Oracle大数据机快速获得、组织大数据之后，企业还要根据对大数据全面、实时的分析结果做出科学的业务决策。OracleExalytics商务智能云服务器能以前所未有的速度运行数据分析应用，为客户提供实时、快速的可视分析。同样，它通过InfiniBand网络连接到OracleExadata上进行数据加载和读取，让大数据直接在内存中快速计算，满足大数据时代对数据分析展现的快速响应需求。OracleExalytics实现了新型分析应用，可用于异构IT环境，能存取和分析来自任何Oracle或非Oracle的关系型数据、OLAP或非结构化数据源的数据。
Oracle大数据机、OracleExalytics商务智能云服务器和OracleExadata数据库云服务器一起，组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合，为企业提供了一个端到端的大数据解决方案，满足企业对大数据治理的所有需求。
坚持开放的战略
从当前的情况来看，在大数据应用领域，仅靠一家厂商的产品难以解决所有问题。因此对于大数据解决方案供应商来说，采用开放的策略是必然选择。甲骨文公司坚持全面、开放、集成的产品策略。这一策略在大数据领域同样适用。
这首先体现在大数据战略在技术上支持Hadoop和开源软件。除了集成化产品，甲骨文公司还拥有一系列领先技术，以帮助用户全面应对大数据应用的挑战，其中包括OracleNoSQL数据库，以及针对Hadoop架构的系列产品。
OracleNoSQL数据库专门为管理海量数据而设计，可以帮助企业存取非结构化数据，并可横向扩展至数百个高可用性节点。同时，该产品能够提供可预测的吞吐量和延迟时间，而且更加容易安装、配置和管理，支持广泛的工作负载。
而专门针对Hadoop架构的产品，能够帮助企业应对在组织和提取大数据方面所面临的挑战，包括Oracle数据集成Hadoop应用适配器、OracleHadoop装载器以及OracleSQL Connector等。
此外，OracleR Enterprise实现了R开源统计环境与Oracle数据库11g的集成，为进行更进一步的数据分析提供了一个企业就绪的、深度集成的环境。
值得一提的是，除对产品和解决方案不断投入，甲骨文公司还致力于和合作伙伴合作开发大数据解决方案。目前，几乎所有的甲骨文合作伙伴都在关注和测试大数据解决方案。甲骨文公司正积极寻找更多本地合作伙伴，为客户提供更加定制化的产品和解决方案。
总而言之，大数据已经和云计算、社交化、移动化一起，成为现阶段驱动企业IT模式变革的重要因素。Oracle大数据解决方案可以横跨IT架构的所有层面，与其他产品进行创新集成，并凭借卓越的可靠性、可扩展性和可管理性，为企业的IT发展，甚至业务发展提供理想的IT基础支持。

❾ 大数据挖掘常用的算法有哪些

1、预测建模：将已有数据和模型用于对未知变量的语言。

分类，用于预测离散的目标变量。

回归，用于预测连续的目标变量。

2、聚类分析：发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。

3、关联分析(又称关系模式)：反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。用来发现描述数据中强关联特征的模式。

4、异常检测：识别其特征显着不同于其他数据的观测值。

有时也把数据挖掘分为：分类，回归，聚类，关联分析。

❿ 如何进行大数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。