在当今数据驱动的社会中，对于数据的理解与管理还是很有意义的，因此掌握相关的技能也是很有必要的。本次留求艺为同学们带来的就是关于Managing and Mining Big Data管理和数据挖掘课程重点讲解的相关内容，有兴趣的同学不妨与我们一起来了解一下吧。

Managing and Mining Big Data管理和数据挖掘中，数据架构由所有IT基础架构，配置，工具和人才组成，以形成适合组织特定需求的大数据系统。它可能是从现有技术和技能中拼凑而成的，或者更常见的是，包括外部输入与现有内容的融合。无论它是如何组合在一起的，任何大数据架构或大数据管理工作的核心目标之一都是数据挖掘。课程的第一阶段是关于学习数据可视化工具 Tableau，然后学习深入研究预测分析，其中包括使用回归模型来提出技术，医疗保健，银行和娱乐等行业的见解和未来预测。

Managing and Mining Big Data管理和数据挖掘课程重点：

分类分析：

在大数据管理中，基本分类将数据集中的信息分为各种类别。分类分析将数据细分为指定的类别，然后应用预先建立的算法来挖掘这些细分以进行特定提取。

关联规则学习：

此数据挖掘技术通过向下钻取到数据库系统中的基础模型来查找两个或多个事件或属性之间的关联。然后，关联规则学习可以识别重复关系的小实例，直到它识别大型数据集或子集中的模式。此技术通常用于零售部门，用于购物篮分析、产品聚类、目录设计和商店布局。

异常分析：

异常分析可检测异常或异常值，这些异常值是在预测或以前观察到的模式之外发生的行为和关系。这种数据挖掘技术在欺诈检测，健康监控和识别生态系统干扰方面特别有用。

回归分析：

回归分析可识别一组关系中的哪些变量是依赖变量或独立变量、这些关系的显示方式以及任一变量是否正在更改。这种技术通常可以将营销或产品开发工作应用于通常用于建模和预测消费者行为的受影响变量。

决策树：

在给定的情况下，面对一些潜在的积极选择，决策树分析有助于在好的选择中选择最好的选择。

预测：

基于对以前事件、行为或交互的分析，预测分析是一种数据挖掘技术，可用于预测不同数据类型的可能结果。

Managing and Mining Big Data管理和数据挖掘主要类型：

结构化数据：

具有定义良好的结构，并遵循一致的顺序。这种信息的设计使得个人或计算机可以轻松访问和使用。结构化数据通常存储在表格和数据库的明确定义的行和列中。

半结构化数据：

表现出与结构化数据相同的一些属性，但在大多数情况下，这种信息没有明确的结构，并且不符合RDBMS等数据模型的正式规则。

非结构化数据：

在其各种形式中没有一致的结构，并且不遵守传统数据模型的正式结构规则。在极少数情况下，它可能具有与日期和时间相关的信息。

针对Managing and Mining Big Data管理和数据挖掘课程重点的讲解，留求艺的老师还是非常了解的，可以根据同学的具体课程进度与实际问题来与同学们提供到一个定制化的课程补习哦，若是同学们有所需求的话，不妨通过我们的在线老师来获取帮助哦。