¿Cuáles son los métodos de minería de big data?
Método 1. (Análisis visual) La visualización de datos es el requisito más básico para las herramientas de análisis de datos, ya sea un experto o un usuario común. La visualización puede mostrar datos de forma intuitiva, dejar que los datos hablen por sí mismos y permitir que la audiencia vea los resultados.
Método 2. (Algoritmo de minería de datos) Si la visualización es para humanos, entonces la minería de datos es para máquinas. Algoritmos como la agrupación, la segmentación, el análisis de valores atípicos y más nos permiten profundizar en los datos y el valor. Estos algoritmos no solo deben procesar grandes cantidades de datos, sino también reducir la velocidad de procesamiento de big data tanto como sea posible.
Método tres. (Capacidades de análisis predictivo) La minería de datos permite a los analistas comprender mejor los datos, mientras que el análisis predictivo les permite a los analistas hacer algunos juicios predictivos basados en los resultados del análisis visual y la minería de datos.
Método 4. (Motor semántico) A medida que la diversidad de datos no estructurados plantea nuevos desafíos al análisis de datos, se necesita una variedad de herramientas para analizar, extraer y analizar los datos. Es necesario diseñar motores semánticos para extraer información de forma inteligente de "documentos".
Método cinco. (Calidad de datos y gestión de datos maestros) La calidad y la gestión de datos son algunas de las mejores prácticas de gestión. El procesamiento de datos a través de procesos y herramientas estandarizados garantiza resultados analíticos predefinidos y de alta calidad.
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