大資料探勘有哪些技術

　　資料探勘技術雖是一項新興的資料處理技術，但其發展速度十分迅猛，至今已經形成了決策樹、神經網路、統計學習、聚類分析、關聯規則等多項資料探勘技術，極大的滿足了使用者的需求。

　　1、決策樹演算法

　　決策樹演算法是分類和預測的常用技術之一，可用於深入分析分類問題，使用時，決策樹能夠利用預測理論對多個變數中進行分析，從而預測處任一變數的發展趨勢和變化關係;除此以外，還能對變數發展趨勢進行雙向預測，既能進行正向預測，也能進行反向預測，因此具有方便靈活的優勢。

　　2、神經網路演算法

　　神經網路是將計算機技術與現代神經生物學結合的產物，該技術是通過模擬人腦資訊處理機制，對數值資料進行處理，並在處理過程中表現出一種思維、學習和記憶能力。

　　3、統計學習

　　統計學習是一種預測方法，該法是對資料進行深入分析，找出不能通過的規律，然後對所發現的規律進一步研究和分析，並結合實際情況對資料發展趨勢進行預測。由此可見，統計學習能對人類無法確認的事務進行預測，這對了解進一步瞭解世界，探索未知事物具有重要意義。

　　4、聚類分析法

　　聚類分析作為一種非引數分析方法，可對樣本分組中多為資料點間的差異及關聯進行分析，使用該法時，無需對資料進行總體假設，也不需要受數理依據等原則的限制，只需要通過資料蒐集、資料轉換兩個步驟，就能完成聚類分析的全過程。聚類分析能對資料的分佈情況進行分析，還能對資料分佈的局勢進行快捷分析，準確識別出密集和係數區域;另外，聚類分析對單類的資料同樣具有超強的分析能力，可對每個類的資料進行深入分析，發現其特徵，找出變數和類之間的內在關聯性。基於聚類分析原理基礎上的方法很多，如層次法、密度分析法和網路法就是最常用的聚類分析方法。

　　5、關聯規則法

　　關聯規則的主要優勢是能對資料與資料之間的依賴關係進行準確描述，該技術能對給定事物資料庫進行深入分析，尋找各資料和專案之間的內在聯絡，然後將所有符合支援度和置信度的，符合一定標準的關聯規則進行羅列。關聯規則演算法的典型代表是FP-Tree演算法，經過實驗證明，該演算法在處理資料關係方面具有十分強大的優勢。

　　大資料探勘有哪些技術.中琛魔方大資料平臺表示資料探勘是指人們從事先不知道的大量不完整、雜亂、模糊和隨機資料中提取潛在隱藏的有用資訊和知識的過程。根據資訊儲存格式，用於挖掘的物件是關聯式資料庫，物件導向的資料庫，資料倉儲，文字資料來源，多媒體資料庫，空間資料庫，時間資料庫，異構資料庫和Internet。