大数据工程师进行数据挖掘所采用的技术【指南】数据挖掘技术可以帮助专家理解可用的数据集。 随着大数据行业的发展，数据分析、数据挖掘渗透到我们的工作和生活中，这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和可预测性。 作为大数据工程师，这些能力也是必需的，那么大数据工程师进行数据挖掘所采用的技术是什么呢？ 接下来具体地看看吧。
1、分类
可以使用多个属性来标记特定类别的项目。 将类分配给目标类或类，以准确预测类中会发生什么。
根据行业的不同，对客户进行分类。 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、高信用风险。 其他组织将现在和目标人群分为不同的年龄和社会团体进行营销活动。
2、关联规则
关联规则在两个或多个项目之间建立关联，并确定它们之间的模式。 例如，超市可以确认顾客买草莓的时候也经常买鲜奶油。 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配置组织、营销和产品的交叉销售和追加销售。
3、决策树
决策树用于对数据进行分类或预测。 决策树从一个简单的问题开始，有两个或多个答案。 每个答案可以进一步引出问题，该问题可以用于进一步分类和识别可分类的数据，也可以根据每个答案进行预测。
4、聚类
群集是一种对数据记录进行分组的方法，通常是为了使最终用户能够高度了解数据库中发生的事情。
查看目标群体的情况对细分企业很有帮助。 在本例中，可以使用聚类将市场细分为客户的子集。 然后，每个子集可以基于集群属性制定特定的营销策略。 例如，比较一个群集内的客户和另一个群集内的客户的购买模式。
以上是大数据工程师关于数据挖掘技术的介绍，相信对想要从事大数据行业的人会有帮助。 未来大数据行业发展前景广阔。 如果大家还不知道怎么选择的话，抓紧时间学习大数据技术吧。