大數據深度挖掘的技術戰略和市場需求趨勢

數據挖掘是指有組織有目的地收集數據、分析數據，並從這些大量數據提取出需要的有用信息，從而尋找出數據中存在的規律、規則、知識以及模式、關聯、變化、異常和有意義的結構。數據挖掘是一種從大量數據中尋找存在的規律、規則、知識以及模式、關聯、變化、異常和有意義的結構的技術，是統計學、資料庫技術和人工智慧技術等技術的綜合。

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數據正在以空前的速度增長，現在的數據是海量的大數據。現在，不缺乏數據，但是卻面臨一個尷尬的境地——數據極其豐富，信息知識匱乏。 海量的大數據已經遠遠超出了人類的理解能力，如果不藉助強大的工具和技術，很難弄清楚大數據中所蘊含的信息和知識。重要決策如果只是基於決策制定者的個人經驗，而不是基於信息、知識豐富的數據，那麼，這就極大地浪費了數據，也極大地給我們的商業、學習、工作、生產帶來不便和巨大的阻礙。所以，能夠方便、高效、快速地從大數據里提取出巨大的信息和知識是必須面對的，因此，數據挖掘技術應運而生。數據挖掘填補了數據和信息、知識之間的鴻溝。

挖掘

數據挖掘常用的方法有：分類、聚類、回歸分析、關聯規則、神經網路、特徵分析、偏差分析等。這些方法從不同的角度對數據進行挖掘。分類作為一種監督學習方法，要求必須事先明確知道各個類別的信息，並且斷言所有待分類項都有一個類別與之對應。但是很多時候上述條件得不到滿足，尤其是在處理海量數據的時候，如果通過預處理使得數據滿足分類演算法的要求，則代價非常大，這時候可以考慮使用聚類演算法。

演算法

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