Question

大数据挖掘主要涉及哪些技术？

Answer 1

大数据挖掘主要涉及以下四种：
1. 关联规则
关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。例如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。
2. 分类
我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。
3. 聚类
“聚类是将数据记录组合在一起的方法”查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。
4. 决策树
决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。
5. 序列模式
序列模式识别相似事件的趋势或通常情况发生的可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。许多零售商通过数据和序列模式来决定他们用于展示的产品。

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Answer 2

1.理解业务, 把业务问题转换成数据挖掘问题
2.整合数据, 把建模需要是数据整合到一起, 并进行数据清洗
3.选择算法, 训练模型, 评估模型, 调整算法参数,得到最优模型
4.模型部署应用
5.模型更新维护
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Answer 3

1、数据科学与大数据技术
本科专业，简称数据科学或大数据。
2、大数据技术与应用
高职院校专业。
相关专业名称：大数据管理与应用、大数据采集与应用等。
大数据专业强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。