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大数据挖掘常用的算法有哪些?

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标签: 大数据挖掘 大数据挖掘常用算法
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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:识别其特征显著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。

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    刘老师 大数据工程师

    1、大数据开发工程师

    开发,建设,测试和维护架构;负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等。

    2、数据分析师

    收集,处理和执行统计数据分析;运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义,需要业务理解和工具应用能力。

    3、数据挖掘工程师

    数据建模、机器学习和算法实现;商业智能,用户体验分析,预测流失用户等;需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。

    4、数据架构师

    需求分析,平台选择,技术架构设计,应用设计和开发,测试和部署;高级算法设计与优化;数据相关系统设计与优化,需要平台级开发和架构设计能力。

    5、数据库开发

    设计,开发和实施基于客户需求的数据库系统,通过理想接口连接数据库和数据库工具,优化数据库系统的性能效率等。

    6、数据库管理

    数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理,故障检修问题、数据备份、数据恢复等。

    7、数据科学家

    数据挖掘架构、模型标准、数据报告、数据分析方法;利用算法和模型提高数据处理效率、挖掘数据价值、实现从数据到知识的转换。

    8、数据产品经理

    把数据和业务结合起来做成数据产品;平台线提供基础平台和通用的数据工具,业务线提供更加贴近业务的分析框架和数据应用。

    大数据未来的发展前景怎样?
    张老师 大数据工程师

    大数据产业是以数据采集、交易、存储、加工、分析、服务为主的各类经济活动,包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动,以及相关信息技术服务。数据服务、基础设施和融合应用相互交融,协力构建了完整的大数据产业链。

    从大数据产业链上下游来看,大数据行业上游是基础支撑层,主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应,此外,相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

    大数据行业中游立足海量数据资源,围绕各类应用和市场需求,提供辅助性的服务,包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全,以及基于数据的IT运维等;

    大数据行业下游则是大数据应用市场,随着我国大数据研究技术水平的不断提升,目前,我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

    在上游领域,基础设施层是整个大数据产业的引擎和基础,它涵盖了网络、存储和计算等硬件基础设施,资源管理平台以及各类与数据采集、预处理、分析和展示相关的方法和工具。相关代表企业有紫光集团、联想、中兴通讯、阿里云、腾讯云、华为、中科曙光等。

    在中游大数据服务领域,数据服务层是大数据市场的未来增长点之一, 随着5G商用的全面推广,数据采集和预处理需求将快速上升;此外,随着数字技术日益复杂,提供第三方数据分析、可视化和安全服务的市场也将持续壮大,相关代表企业有久其软件、拓尔思、太极股份、荣联科技等。

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