3.預測分析能力數據挖掘可以讓分析師更好地理解數據，預測分析可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。4.SemanticEngines(語義引擎)非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰(zhàn)，需要一系列工具來解析、提取和分析數據。

1。可視化分析大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶，但是他們對于大數據分析最基本的要求是可視化分析，因為可視化分析可以直觀的呈現(xiàn)大數據的特點，同時也容易被讀者接受，就像看圖說話一樣。2.數據挖掘算法大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。各種數據挖掘算法可以基于不同的數據類型和格式更科學地呈現(xiàn)數據本身的特征，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家認可的各種各樣的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能深入數據，挖掘出公認的價值。

十種最常見的數據挖掘方法:1。基于歷史的MBR分析(MemoryBasedReasoning；MBR)基于歷史的MBR分析方法的主要概念是利用已知案例來預測未來案例的某種屬性，通常尋找最相似的案例進行比較。2.MarketBasketAnalysis購物籃分析的主要目的是找出哪些東西應該放在一起。

例如，零售店可以利用這種分析來改變貨架上商品的排列或設計吸引顧客的商務包裝。3.決策樹在解決分類和預測方面有很強的能力。它們以規(guī)則的形式表現(xiàn)出來，而這些規(guī)則又以一系列問題的形式表現(xiàn)出來，通過不斷的提問最終可以得出所需要的結果。典型的決策樹在頂部有一個樹根，在底部有許多樹葉。它將記錄分解成不同的子集，每個子集中的字段可能包含一個簡單的規(guī)則。

數據挖掘和預測分析術語概述數據挖掘正在各企事業(yè)單位蓬勃發(fā)展。因此，我們總結了這一領域的常用術語。我希望你喜歡它。分析型客戶關系管理(ACRM):用于支持決策，改善公司與客戶的互動或提升互動價值。收集、分析和應用關于客戶的知識以及如何有效地與客戶聯(lián)系。見> > > BigData:大數據不僅是一個被濫用的流行語，也是當今社會的一個真實趨勢。

維基百科是這樣描述“大數據”的:“數據集的總和是如此巨大和復雜，以至于現(xiàn)有的數據庫管理工具很難處理(……)”。商業(yè)智能(BusinessIntelligence):分析數據和顯示信息的應用程序、設施、工具和過程，以幫助企業(yè)的高管、管理層和其他人員做出更明智的商業(yè)決策。流失分析/流失分析:描述哪些客戶可能會停止使用公司的產品/業(yè)務，并確定哪些客戶會損失最大。

【簡介】機器學習和數據挖掘密切相關。為了進行數據挖掘，需要掌握一些機器學習中常用的方法和模型的常識，通過模型練習可以得到處理數據的最佳模型。大數據分析師進行數據挖掘常用的模型有哪些？讓我們來看看吧。1.半監(jiān)督學習半監(jiān)督學習算法要求一些輸入數據被識別，一些沒有被識別。這種學習模型可以用于預測，但是模型需要先學習數據的內部結構，以便合理地組織數據進行預測。

2.無監(jiān)督學習模型在無監(jiān)督學習中，對數據不進行特殊識別。學習模型是推斷數據的一些內部結構，應用場景包括關聯(lián)規(guī)則和聚類的學習。3.監(jiān)督學習模型監(jiān)督學習模型就是人們常說的分類。通過已有的訓練樣本(即已知數據及其對應的輸出)，得到一個最優(yōu)模型，然后利用這個模型將所有的輸入映射成對應的輸出，對輸出進行簡單的判斷，達到分類的目的，也具有對未知數據進行分類的能力。

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟件學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講堂欄目做了題為“大數據時代的數據挖掘”的主題分享，對大數據和大數據時代的數據挖掘進行了深度解讀。眾所周知，大數據時代的大數據挖掘已經成為各行各業(yè)的熱點。一、數據挖掘在大數據時代，數據生成和采集是基礎，數據挖掘是關鍵，數據挖掘可以說是大數據最關鍵、最基礎的工作。

不同的學者對數據挖掘有不同的理解，但個人認為，數據挖掘的特點主要包括以下四個方面:1。應用:數據挖掘是理論算法和應用實踐的完美結合。數據挖掘來自于實際生產生活中的應用需求，挖掘出的數據來自于具體的應用。同時，通過數據挖掘發(fā)現(xiàn)的知識要應用到實踐中，輔助實際決策。

大數據的核心:數據挖掘大數據的核心:數據挖掘。我們自始至終都離不開數據挖掘。其實我們從大學就開始接觸數據挖掘，只是不關心什么是數據挖掘。我們關心的是如何通過數據挖掘的過程找到我們需要的東西，我們更關心的是這個過程？如何開始？總結的過程也是一個學習的過程，目前正在學習的內容是通過章節(jié)的安排來規(guī)范的。

我們來列一個話題清單:1。什么是數據挖掘，為什么要做數據挖掘？2.數據挖掘在營銷和CRM中的應用？3、數據挖掘的流程4、統(tǒng)計學你要懂的5、數據描述與預測:分析與預測建模6、經典數據挖掘技術7、各種算法8、數據倉庫、OLAP、分析沙盒與數據挖掘9、具體案例分析什么是數據挖掘？是知識發(fā)現(xiàn)、商業(yè)智能、預測分析還是預測建模。