大家好，今日小柳来为大家解答以上的问题。海量数据挖掘，海量数据挖掘与可视化实战很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

海量数据挖掘 海量数据挖掘与可视化实战

1、模糊集方法(1)信息收集：根据确定的数据分析对象抽象出在数据分析中所需要的特征信息，然后选择合适的信息收集方法，将收集到的信息存入数据库。

2、对于海量数据，选择一个合适的数据存储和管理的数据仓库是至关重要的。

3、 (2)数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供全面的数据共享。

4、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

5、(3)数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商 业运营数据挖掘时往往数据量非常大。

6、数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。

7、(4)数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的(有些感兴趣的属性缺少属性值)，含噪声的(包含错误的属性值)，并且是不一致的(同样的信息不同的表示方式)，因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。

8、不然，挖掘的结果会强人意。

9、 (5)数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

10、对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的。

11、(6)数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。

12、 (7)模式评估：从商业角度，由行业专家来验证数据挖掘结果的正确性。

13、(8)知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。

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