大数据工程师进行数据挖掘 采用哪些技术
【导语】数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集，随着大数据行业的发展，数据分析、数据挖掘渗透进我们的工作和生活，这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性的能力，这些能力也是作为大数据工程师必须具备的，那么大数据工程师进行数据挖掘，采用哪些技术呢?接下来就具体来了解一下吧。
1、分类
我们可以使用多个属性来标记特定类别的项。分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。
某些行业会将客户进行分类。例如，一家信贷公司可以使用分类模型来确定贷款申请人的低、中或高信用风险。其他组织将当前和目标受众分为不同年龄和社会团体进行营销活动。
2、关联规则
关联规则使两个或者多个项目之间的联系以确定它们之间的模式。比如，超市可以确定顾客在买草莓时也常买鲜奶油，反之亦然。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。
应用领域包括物品的实物摆放组织、市场营销和产品的交叉销售和上销。
3、决策树
决策树用于分类或预测数据。决策树从一个简单的问题开始，它有两个或多个的答案。每个答案将会引出进一步的问题，该问题又可被用于分类或识别可被进一步分类的数据，或者可以基于每个答案进行预测。
4、聚类
聚类是将数据记录组合在一起的方法，通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生的事情有一个高层次的认识。
查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略，例如在一个簇中与另一个簇中的客户的购买模式的对比。
以上就是大数据工程师数据挖掘技术的相关介绍，相信对于想要从事大数据行业人员能有所帮助，未来大数据行业的发展前景广阔，如果大家还不知道如何选择，那就抓紧时间学习大数据技术吧。