我們在上一篇文章中給大家介紹了大資料分析技術、資料探勘的意義、資料探勘的技術以及方法還有機器學習的內容。一般來說，大資料分析中的挖掘技術都是比較重要的，在這篇文章中我們給大家介紹一下資料探勘的主要過程以及資料探勘的重點內容。

我們不只在一篇文章中提到過，資料探勘的內容是非常重要的，資料探勘主要過程就是根據分析挖掘目標，從資料庫中把資料提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘演算法使用寬表，然後利用資料探勘軟體進行挖掘。傳統的資料探勘軟體，一般只能支援在單機上進行小規模資料處理,受此限制傳統資料分析挖掘一般會採用抽樣方式來減少資料分析規模。這樣我們才能夠做好資料探勘工作。

而資料探勘的計算複雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於資料探勘問題開放性，導致資料探勘會涉及大量衍生變數計算，衍生變數多變導致資料預處理計算複雜性;二是很多資料探勘演算法本身就比較複雜，計算量就很大，特別是大量機器學習演算法，都是迭代計算，需要通過多次迭代來求最優解。根據這米多的需求就可以說明資料探勘工作是多麼的重要。

在資料探勘工作中，我們需要重點注意這幾個地方，分別是視覺化分析、資料探勘演算法、預測性分析、語義引擎、資料質量和資料管理的知識。下面我們一個一個的為大家解答一下這個問題。首先就是視覺化分析。資料視覺化無論對於普通使用者或是資料分析專家，都是最基本的功能。資料影象化可以讓資料自己說話，讓使用者直觀的感受到結果。其次就是資料探勘演算法。影象化是將機器語言翻譯給人看，而資料探勘就是機器的母語。分割、叢集、孤立點分析還有各種各樣五花八門的演算法讓我們精煉資料，挖掘價值。然後就是預測性分析。預測性分析可以讓分析師根據影象化分析和資料探勘的結果做出一些前瞻性判斷。接著說說語義引擎。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。最後說說資料質量和資料管理。資料質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對資料進行處理可以確保獲得一個預設質量的分析結果。

以上的內容就是小編為大家介紹的相關大資料分析中的資料探勘技術的相關知識了，想必這些內容能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。