大數據處理的機器學習階段可實現自動識別模式，并可在復雜的非結構化信息中進行特征提取，而無需任何人工干預，因此成為大數據研究的重要資源。這篇文章為大家?guī)戆闹弈珷柋敬髮W大數據處理留學生課程補習。

第 1 階段：數據提取數據提取

大數據處理的第一步包括從企業(yè)應用程序、網頁、傳感器、營銷工具、交易記錄等各種資源中收集信息。數據處理專業(yè)人員通過許多非結構化和結構化數據流提取信息。例如，在建立數據倉庫時，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據來驗證信息。為了根據結果決定未來的決策，在大數據處理的數據收集階段收集的數據必須是有標簽的、準確的。這一階段確定了量化標準和改進目標。

階段 2：數據轉換

大數據處理的數據轉換階段定義了將數據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。有許多轉換技術，如聚合、歸一化、特征選擇、分選和聚類以及概念層次生成。利用這些大數據處理技術，開發(fā)人員可將非結構化數據轉換為結構化數據，并將結構化數據轉換為用戶可理解的格式。通過轉換，業(yè)務和分析操作變得更加高效，企業(yè)可以做出更好的數據驅動型選擇。

第三階段：數據加載

在大數據處理的加載階段，轉換后的數據被傳輸到集中式數據庫系統(tǒng)。在加載數據之前，要對數據庫進行索引并去除約束，以提高流程效率。使用大數據 ETL，加載過程變得自動化、定義明確、一致、批量驅動或實時。

階段 4：數據可視化/BI 分析

用于大數據處理的數據分析工具和方法使企業(yè)能夠對龐大的數據集進行可視化處理，并創(chuàng)建儀表盤，以獲得整個業(yè)務運營的概覽。商業(yè)智能(BI)分析可回答基本的業(yè)務增長和戰(zhàn)略問題。商業(yè)智能工具可對轉換后的數據進行預測和假設分析，幫助利益相關者了解數據的深度模式和屬性之間的關聯。

階段 5：機器學習應用

大數據處理的機器學習階段主要涉及創(chuàng)建可根據新輸入進行學習進化的模型。學習算法可以更快地分析大量數據。

機器學習的第一種類型是監(jiān)督學習，它使用標記數據來訓練模型和預測結果。監(jiān)督學習中使用數據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據預測未來結果的應用中。

無監(jiān)督學習是第二種類型，數據沒有標簽，由算法進行訓練。無監(jiān)督機器學習針對的是沒有任何歷史標簽的信息。

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

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