大数据挖掘能干什么？

大数据挖掘方法

（1）数据挖掘算法

如果可视化是用于人们观看的，那么数据挖掘是用于机器观看的。聚类、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够更深入地挖掘数据和价值。这些算法不仅需要处理大量数据，而且必须尽可能降低处理大数据的速度。

（2）预测分析能力

数据挖掘使分析师能够更好地理解数据，而预测分析使分析师能够基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

（3）语义引擎

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，因此需要一系列工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要被设计成智能地从“文档”中提取信息。

（4）数据质量和主数据管理

数据质量和数据管理是一些管理最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据，确保预定义的高质量分析结果。

大数据挖掘的应用

（1）大数据应用程序：支持数据和数据之间的关系，这可能会产生化学反应。啤酒和尿布、口香糖和避孕套的著名例子可以揭示典型数据之间的隐含关系。通过对消费者行为数据的建模和分析，我们可以发现当用户购买某种商品时，理论上这两个原本不相关的东西是相关的。根据这一发现，优化货架商品可以增加销售额。

使用过亚马逊的朋友可能已经看到，在购买手机时，建议将手机套和存储卡打包在一起享受折扣。当然，也有一些愚蠢的推荐策略。例如，淘宝，当你购买移动电源时，他会立即推出一堆其他移动电源，并告诉你还有更便宜的。这不是包子。如果你在短时间内买一次，你不会马上买第二次。当然，如果把这个策略放在阿里巴巴，身上，这是一个非常好的策略。对于批量购买，该建议可以节省用户成本。

（2）大数据应用程序：监控数据生成过程，以发现异常并进行早期警告和错误纠正

通过对系统通过时间产生的数据进行建模，可以记录每个时间点和时间段的平均值和上下间隔。如果某个节点出现异常情况，系统可以快速发现问题并进行预警和故障排除。当然，这只是技术系统的价值。

在一个业务系统中，这种数据异常会给你一个业务状况的警告，帮助你比较历史时间维度，确定事物变化的原因，并为你提供必要的时间、数据和相关的信息参考进行决策分析。

（3）大数据应用程序：通过数据挖掘建立知识模型，提供决策支持信息

信息技术系统正在发挥更大的作用，因为它们可以通过信息集成帮助您提供决策参考信息。过去，有一个术语叫KDD(知识发现)。随着互联网信息内容的丰富和亿信华辰，商业智能软件等大公司的发展，互联网信息的价值和有效性也在不断提高。通过信息的存在和信息特征的提取，建立不同信息之间的关系。通过语义分析和情感分析，可以提取信息本身的价值趋势、态度和消费效用，从而提供更多的信息。这些信息将为决策提供更加系统和基于数据的分析和参考。

（4）大数据应用程序：强大的数据处理和分析功能可以建立数据驱动的垂直业务生态系统。

数据挖掘技术系统将负责根据目标重新组织所有数据，并建立与模型相对应的数据索引。数据重建的顺序将大大提高数据的可用性。从垂直行业出发，建立行业信息服务需求模型，不断优化子节点的各种细节和输出，使行业中的每一个色彩参与者都能从生态上获得自己的利益和价值，从而建立细分行业的垂直商业生态。