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大数据挖掘培训

木马童年 2020-10-16 15:46 18 0

大数据挖掘培训是有一定大数据基础的小伙伴想要参加的大数据培训课程,可能零基础学习大数据的小伙伴需要从基础学起,而处于大数据职场的某些小伙伴想要提升某一部分的技能所以想要参加大数据挖掘培训,首先小编先给 ...

大数据挖掘培训是有一定大数据基础的小伙伴想要参加的大数据培训课程,可能零基础学习大数据的小伙伴需要从基础学起,而处于大数据职场的某些小伙伴想要提升某一部分的技能所以想要参加大数据挖掘培训,首先小编先给大家介绍一下什么是数据分析、数据挖掘、大数据的理解,从而对于大数据挖掘培训理解更透彻。

先看看数据分析与数据挖掘的区别:

首先要搞懂,什么是数据,什么是信息,这两者本质的区别就是数据是存在的,不用人脑,而信息是需要人脑进行处理,上面意思呢?

比如你装修完了房子,打算开始买家具,那么第一件事就是用尺子量房屋各处的长度和宽度,这些都是可以主观的看到的,客观存在的,这就是数据,而信息则不同,例如你要去买沙发,你会说,我们放5米的沙发刚好,4米的有些短,看着不大气,6米的太大了,看着不美观,那这种就属于信息,是需要人们经过大脑去判断的,属于主观,判断的依据就是数据(客观存在)。

其次,数据分析是对客观存在的已知的数据,通过各类维度的分析,得出一个结论

数据挖掘则更注重洞察数据本身的关系,从而获得一些非显型的结论,这是我们从数据分析中无法得到了,例如关联分析可以知道啤酒与尿布的关系、决策树可以知道你购买的概率、聚类分析可以知道你和谁类似,等等,重在从各个维度去发现数据之间的内在联系

因此两者的目的不一样,数据分析是有明确的分析群体,就是对群体进行各个维度的拆、分、组合,来找到问题的所在,而数据发挖掘的目标群体是不确定的,需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析,从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

而数据挖掘大多数是大而全,多而精,数据越多模型越可能精确,变量越多,数据之间的关系越明确

什么变量都要,先从模型的意义上选变量(大而全,多而精),之后根据变量的相关系程度、替代关系、重要性等几个方面去筛选,最后全扔到模型里面,最后从模型的参数和解读的意义来判断这种方式合不合理。

通过上面的介绍相信你对于大数据分析培训、大数据挖掘培训和大数据之间的关系有了一定的了解和认识,下面咱们介绍一下大数据挖掘培训。

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