大數(shù)據(jù)處理的機器學(xué)習(xí)階段可實現(xiàn)自動識別模式，并可在復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化信息中進行特征提取，而無需任何人工干預(yù)，因此成為大數(shù)據(jù)研究的重要資源。這篇文章為大家?guī)戆闹弈珷柋敬髮W(xué)大數(shù)據(jù)處理留學(xué)生課程補習(xí)。

第 1 階段：數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)提取

大數(shù)據(jù)處理的第一步包括從企業(yè)應(yīng)用程序、網(wǎng)頁、傳感器、營銷工具、交易記錄等各種資源中收集信息。數(shù)據(jù)處理專業(yè)人員通過許多非結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)流提取信息。例如，在建立數(shù)據(jù)倉庫時，提取工作需要合并來自多個來源的信息，然后通過刪除不正確的數(shù)據(jù)來驗證信息。為了根據(jù)結(jié)果決定未來的決策，在大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)收集階段收集的數(shù)據(jù)必須是有標簽的、準確的。這一階段確定了量化標準和改進目標。

階段 2：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換階段定義了將數(shù)據(jù)改變或修改為所需格式，這有助于建立不同的洞察力和可視化。有許多轉(zhuǎn)換技術(shù)，如聚合、歸一化、特征選擇、分選和聚類以及概念層次生成。利用這些大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，開發(fā)人員可將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為用戶可理解的格式。通過轉(zhuǎn)換，業(yè)務(wù)和分析操作變得更加高效，企業(yè)可以做出更好的數(shù)據(jù)驅(qū)動型選擇。

第三階段：數(shù)據(jù)加載

在大數(shù)據(jù)處理的加載階段，轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)被傳輸?shù)郊惺綌?shù)據(jù)庫系統(tǒng)。在加載數(shù)據(jù)之前，要對數(shù)據(jù)庫進行索引并去除約束，以提高流程效率。使用大數(shù)據(jù) ETL，加載過程變得自動化、定義明確、一致、批量驅(qū)動或?qū)崟r。

階段 4：數(shù)據(jù)可視化/BI 分析

用于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)分析工具和方法使企業(yè)能夠?qū)嫶蟮臄?shù)據(jù)集進行可視化處理，并創(chuàng)建儀表盤，以獲得整個業(yè)務(wù)運營的概覽。商業(yè)智能(BI)分析可回答基本的業(yè)務(wù)增長和戰(zhàn)略問題。商業(yè)智能工具可對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行預(yù)測和假設(shè)分析，幫助利益相關(guān)者了解數(shù)據(jù)的深度模式和屬性之間的關(guān)聯(lián)。

階段 5：機器學(xué)習(xí)應(yīng)用

大數(shù)據(jù)處理的機器學(xué)習(xí)階段主要涉及創(chuàng)建可根據(jù)新輸入進行學(xué)習(xí)進化的模型。學(xué)習(xí)算法可以更快地分析大量數(shù)據(jù)。

機器學(xué)習(xí)的第一種類型是監(jiān)督學(xué)習(xí)，它使用標記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型和預(yù)測結(jié)果。監(jiān)督學(xué)習(xí)中使用數(shù)據(jù)模式來識別標簽的新信息輸出。這種方法通常用于利用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來結(jié)果的應(yīng)用中。

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是第二種類型，數(shù)據(jù)沒有標簽，由算法進行訓(xùn)練。無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)針對的是沒有任何歷史標簽的信息。

強化學(xué)習(xí)是最后一種類型，在這種類型中，沒有主要數(shù)據(jù)可以作為模型的輸入。算法必須根據(jù)觀察結(jié)果或周圍發(fā)生的情況自行做出決定。通過獎勵函數(shù)對決策進行操縱，使模型嘗試做出正確的決策。

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