人們目前生活在一個(gè)后現(xiàn)代世界，在這個(gè)時(shí)代，技術(shù)、數(shù)據(jù)和信息統(tǒng)治著世界。因此，人們很容易相信大數(shù)據(jù)概念是一個(gè)獨(dú)特的現(xiàn)象，從2012年開(kāi)始，當(dāng)時(shí)的美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬政府宣布了大數(shù)據(jù)研究和開(kāi)發(fā)計(jì)劃。

然而，自1991年互聯(lián)網(wǎng)得到迅速發(fā)展以來(lái)，大量的數(shù)據(jù)一直存在。當(dāng)時(shí)與現(xiàn)在的根本區(qū)別是，人們解析這些數(shù)據(jù)量的能力已經(jīng)發(fā)展到現(xiàn)在可以將這些數(shù)據(jù)作為人們的業(yè)務(wù)決策過(guò)程的一部分。

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘：收集正確的數(shù)據(jù)

當(dāng)焦點(diǎn)首先從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)移到大數(shù)據(jù)的價(jià)值時(shí)，很容易收集和存儲(chǔ)盡可能多的數(shù)據(jù)，以便盡可能在將來(lái)某個(gè)時(shí)候使用該業(yè)務(wù)。

然而，這一焦點(diǎn)現(xiàn)在已經(jīng)從簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)收集轉(zhuǎn)移到相關(guān)數(shù)據(jù)的收集;為業(yè)務(wù)增加價(jià)值的數(shù)據(jù)。只有收集大量的數(shù)據(jù)是不夠的。大規(guī)模地收集數(shù)據(jù)會(huì)給人們帶來(lái)大量數(shù)據(jù);因此，有大量的數(shù)據(jù);但這并不一定意味著擁有有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

有用的數(shù)據(jù)不僅需要大數(shù)據(jù)，還需要高質(zhì)量，實(shí)用的信息。換句話說(shuō)，企業(yè)需要收集關(guān)于每個(gè)主題的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)足夠詳細(xì)，以便分析工具和模型可以根據(jù)需要深入細(xì)節(jié)。

這是數(shù)據(jù)挖掘的地方。本質(zhì)上，數(shù)據(jù)挖掘是用于對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行排序以識(shí)別模式和關(guān)系的方法。然后將這些模式和關(guān)系用于解決問(wèn)題并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。

一旦原始數(shù)據(jù)被提取，轉(zhuǎn)換和加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，才執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘方法。

數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)：構(gòu)建預(yù)測(cè)模型

WhatIs.com的Margaret Rouse將機(jī)器學(xué)習(xí)定義為“人工智能(AI)”，允許軟件應(yīng)用程序在未明確編程的情況下更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)結(jié)果。

其主要宗旨是基于可以查看輸入數(shù)據(jù)并使用統(tǒng)計(jì)分析來(lái)根據(jù)輸入數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)趨勢(shì)和值的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)模型是關(guān)于邏輯和我們做事情的方式。

推薦引擎

最簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一是推薦引擎。然而，在我們看看推薦引擎的工作原理及其作為業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模型一部分的有效性之前，我們來(lái)看看什么是機(jī)器學(xué)習(xí)。

如上所述，推薦引擎是一種簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)軟件模型，其嘗試預(yù)測(cè)用戶將給予項(xiàng)目的評(píng)級(jí)。推薦引擎最知名和最實(shí)用的用途之一是將其并入電子商務(wù)購(gòu)物平臺(tái)。

例如，如果戶外裝備網(wǎng)站的訪問(wèn)者點(diǎn)擊一條徒步旅行褲，推薦引擎將推薦可以與所選擇的徒步旅行褲一起佩戴的其他裝備和服裝。

推薦引擎如何知道要選擇什么 嗯，可以查看客人所看的褲子的款式，預(yù)測(cè)網(wǎng)站用戶會(huì)購(gòu)買(mǎi)的衣服的樣式，并顯示一個(gè)徒步旅行褲相匹配。

提出的問(wèn)題是，推薦引擎如何知道提供額外的服裝 答案是既簡(jiǎn)單又復(fù)雜。從本質(zhì)上講，預(yù)測(cè)模型是合乎邏輯的;因此，它使用統(tǒng)計(jì)分析來(lái)建立用戶角色模型，包括每個(gè)訪問(wèn)者對(duì)網(wǎng)站的服裝風(fēng)格和顏色的喜好。

結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)(及其相關(guān)的方法)目前正在并將繼續(xù)發(fā)揮作用，在預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)趨勢(shì)方面發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。因此，企業(yè)利用其決策權(quán)在消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)浪潮的最前沿獲得最佳機(jī)會(huì)。

來(lái)源：36大數(shù)據(jù)