我們在上一篇文章中給大家介紹了大數據分析技術、數據挖掘的意義、數據挖掘的技術以及方法還有機器學習的內容。一般來說，大數據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數據挖掘的主要過程以及數據挖掘的重點內容。

我們不只在一篇文章中提到過，數據挖掘的內容是非常重要的，數據挖掘主要過程就是根據分析挖掘目標，從數據庫中把數據提取出來，然後經過ETL組織成適合分析挖掘算法使用寬表，然後利用數據挖掘軟件進行挖掘。傳統的數據挖掘軟件，一般只能支持在單機上進行小規模數據處理,受此限制傳統數據分析挖掘一般會采用抽樣方式來減少數據分析規模。這樣我們才能夠做好數據挖掘工作。

而數據挖掘的計算復雜度和靈活度遠遠超過前兩類需求。一是由於數據挖掘問題開放性，導致數據挖掘會涉及大量衍生變量計算，衍生變量多變導致數據預處理計算復雜性;二是很多數據挖掘算法本身就比較復雜，計算量就很大，特別是大量機器學習算法，都是叠代計算，需要通過多次叠代來求最優解。根據這米多的需求就可以說明數據挖掘工作是多麽的重要。

在數據挖掘工作中，我們需要重點註意這幾個地方，分別是可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎、數據質量和數據管理的知識。下面我們一個一個的為大家解答一下這個問題。首先就是可視化分析。數據可視化無論對於普通用戶或是數據分析專家，都是最基本的功能。數據圖像化可以讓數據自己說話，讓用戶直觀的感受到結果。其次就是數據挖掘算法。圖像化是將機器語言翻譯給人看，而數據挖掘就是機器的母語。分割、集群、孤立點分析還有各種各樣五花八門的算法讓我們精煉數據，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圖像化分析和數據挖掘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能以足以從數據中主動地提取信息。最後說說數據質量和數據管理。數據質量與管理是管理的最佳實踐，透過標準化流程和機器對數據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數據分析中的數據挖掘技術的相關知識了，想必這些內容能夠給大家帶來幫助，最後感謝大家的閱讀。

大數據分析中的挖掘技術（二）