深圳大数据挖掘培训中心，推荐博瑞同创IT培训学校，以研发为核心竞争力，以教学效果为导向，设置特色化辅导内容和教学方式。不断提高教学水准，为广大学员提供了科学有效的教学服务。科学、严谨、系统的知识理论体系，由百余位专职研发师资自主研发而成。紧跟市场需求、企业刚需，每月调研、更新，不断打磨，力求传授给学员前沿、实用的IT知识 今天的大数据数据挖掘培训分享，我们来讲讲数据挖掘入门基础。 数据挖掘，需要根据实际的需求来决定具体的方向，运用相关的算法，去挖掘出海量数据当中隐藏的价值信息，再将这些价值信息运用到实际业务当中去，从而实现从数据到价值的转化。 挖掘大数据，很重要的一部分就是数据挖掘算法，在实际的数据挖掘任务当中，数据挖掘算法的应用要以具体需求来驱动，**的处理平台有效地分析海量的数据及对多源数据进行集成，支撑数据挖掘算法以及数据可视化的执行和数据分析流程。 数据挖掘分支，主要分为：分类、聚类、关联、异常处理。 分类：一般指经过对训练集进行计算产生一个特定的模型。训练数据作为输入，以计算得到的模型作为输出。产生的模型，用于对目标集数据库数据进行元组分类。算法：决策树、神经网络、基于距离、统计等方法。 聚类：基于多指标（因素）分类，即多元分类。将本身没有类别的样本聚集成不同的组集合（簇的定义）。目标使得使得同一簇的样本之间应该彼此相似，而不同簇的样本应该足够不相似。 关联：即，关联规则。从大量数据中发现项集之间的相关。较经典的应用：Apriori算法，采用逐层的迭代策略，先产生候选项集，再对候选项集进行筛选，然后产生频繁集，接着以此类推，经过筛选减少候选项集，加快关联规则挖掘速度。 异常诊断：异常数据的处理。Outlier和Noise的区别：Outlier是真实存在的，但与一般实例不一样的表现。而Noise是错误的数据，可能是采集、存储、运输中发生的问题，在数据清洗中要去掉的数据。 数据清理：一般指两方面。一是FeatureSelection（特征提取），除去无关或影响甚微的性质Feature，不仅提高了算法的准确率，还减少计算复杂度。二是Instanceselection（示例提取），清除那些与目的无关的例子。