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大數據時代下的數據挖掘與可視化展現
2015-10-03
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大數據時代下的數據挖掘與可視化展現


全世界每天都有幾十億人使用計算機、平板電腦、手機和其它數字設備產生海量數據。在這個各個行業和領域都已經被數據給滲透,數據已成為非常重要的生產因素的大數據時代,對于大數據的處理和挖掘將意味著新一波的生產率不斷增長和消費者盈余浪潮的到來。
在大數據時代下,從頭至尾我們都脫離不了數據挖掘。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類,而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似,大數據并不在“大”,而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
什么是數據挖掘? 
所謂數據挖掘是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式(pattern)和規則(rule)的業務流程。數據挖掘是一種決策支持過程,它主要基于人工智能、機器學習、模式識別、統計學、數據庫、可視化技術等,高度自動化地分析企業的數據,做出歸納性的推理,從中挖掘出潛在的模式,幫助決策者調整市場策略,減少風險,做出正確的決策。
為什么要進行數據挖掘?
我們關心什么是數據挖掘,同時,我們更關心的是我們如何通過數據挖掘過程找到我們需要的東西。如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“挖掘能力”,通過“挖掘”實現數據的“增值”。
數據挖掘是一項探測大量數據以發現有意義的模式(pattern)和規則(rule)的業務流程。談到發現模式與規則,其實就是一項業務流程,為業務服務。我們要做就是讓業務做起來顯得更簡單,或直接幫助客戶如何提升業務。在大量的數據中找到有意義的模式和規則。在大量數據面前,數據的獲得不再是一個障礙,而是一個優勢。在現在很多的技術在大數據集上比在小數據集上的表現得更好——你可以用數據產生智慧,也可以用計算機來完成其最擅長的工作:提出問題并解決問題。模式和規則的定義:就是發現對業務有益的模式或規則。發現模式就意味著把保留活動的目標定位為最有可能流失的客戶。這就意味著優化客戶獲取資源,既考慮客戶數量上的短期效益,同時也考慮客戶價值的中期和長期收益。
數據挖掘后結果的可視化展現
大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理,將海量的信息數據在經過分布式數據挖掘處理后將結果可視化。數據可視化主要是借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。依據數據及其內在模式和關系,利用計算機生成的圖像來獲得深入認識和知識。其次,利用人類感覺系統的廣闊帶寬來操縱和解釋錯綜復雜的過程、涉及不同學科領域的數據集以及來源多樣的大型抽象數據集合的模擬。
但是,這并不就意味著,數據可視化就一定因為要實現其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是為了看上去絢麗多彩而顯得極端復雜。為了有效地傳達思想概念,美學形式與功能需要齊頭并進,通過直觀地傳達關鍵的方面與特征,從而實現對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。因而,對于數據可視化應用軟件的開發就迫在眉睫,數據可視化軟件的開發既要保證實現其功能用途,同時又要兼顧美學形式,這樣就對數據可視化軟件提出了更高的要求。目前,在國內能同時兼顧這兩方面的數據可視化軟件屈指可數。其中,比較受用戶歡迎的是一款名為大數據魔鏡的可視化分析軟件。企業通過大數據魔鏡可以將積累的各種來自內部和外部的數據整合起來實時分析,推動自身實現數據智能化管理,增強核心競爭力,將數據價值轉化為商業價值,獲取最大化利潤。CDA數據分析師官網

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