聊一聊：大数据挖掘原理及技术解析

xubin · 发表于 2022-2-25 08:53:16

　　在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。数据湖的相关资讯可以到我们网站了解一下，从专业角度出发为您解答相关问题，给您优质的服务！

　　大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的解决方案，比如说twitter提出的Storm，Yahoo的S4，UC Berkeley的Spark，斯坦福大学的Phoenix等。

　　大数据挖掘，需要根据实际的需求，来选择对应的解决方案，为后续的数据处理提供稳定的支持。

　　大数据挖掘，根据数据类型的不同，有不同的处理方式。

　　大数据挖掘应用中最常见的数据类型称为结构化数据，定义为存储在数据库里，能用二维表结构来逻辑表达实现的数据。结构化数据因为格式规整，所以处理起来也非常快速。

　　而在互联网行业企业，日常所产生的数据，比如说网站的流量、移动APP的日活跃用户数（DAU，Daily Active Users）、登录用户数、停留时间等数据，这些数据则多是半结构化数据。半结构化数据具有可被理解的逻辑流程和格式，但这些格式并不是用户友好的，有价值的信息参杂在大量的噪声和无用的数据中，处理起来比结构化数据复杂。

　　比半结构化数据更复杂的是非结构化数据。文本信息是目前已记录的数量最为庞大的数据形式，例如网页中的文字内容、聊天记录、电子邮件，企业的各类文档等，它们包含了大量有价值的信息，对它们的分析处理催生出了自然语言处理（NLP,Natural Language Processing）这样专门的计算机学科。

　　大数据处理难度最高的是多媒体类的非结构化数据，包括图像、语音、视频等，对这些数据的深入挖掘和理解，能产生非常多新颖实用的功能，如自动监控、人脸识别、自动驾驶等，这些领域也是大数据挖掘应用的未来潜力领域。

　　关于大数据挖掘应用培训，大数据挖掘原理及技术，以上就是简单的内容分享了。大数据挖掘，对于企业数据资产的变现和应用，有着明显的作用，因此近年来也备受重视。