澳洲墨尔本大学大数据处理留学生课程补习

大数据处理的机器学习阶段可实现自动识别模式，并可在复杂的非结构化信息中进行特征提取，而无需任何人工干预，因此成为大数据研究的重要资源。这篇文章为大家带来澳洲墨尔本大学大数据处理留学生课程补习。

第 1 阶段：数据提取数据提取

大数据处理的第一步包括从企业应用程序、网页、传感器、营销工具、交易记录等各种资源中收集信息。数据处理专业人员通过许多非结构化和结构化数据流提取信息。例如，在建立数据仓库时，提取工作需要合并来自多个来源的信息，然后通过删除不正确的数据来验证信息。为了根据结果决定未来的决策，在大数据处理的数据收集阶段收集的数据必须是有标签的、准确的。这一阶段确定了量化标准和改进目标。

阶段 2：数据转换

大数据处理的数据转换阶段定义了将数据改变或修改为所需格式，这有助于建立不同的洞察力和可视化。有许多转换技术，如聚合、归一化、特征选择、分选和聚类以及概念层次生成。利用这些大数据处理技术，开发人员可将非结构化数据转换为结构化数据，并将结构化数据转换为用户可理解的格式。通过转换，业务和分析操作变得更加高效，企业可以做出更好的数据驱动型选择。

第三阶段：数据加载

在大数据处理的加载阶段，转换后的数据被传输到集中式数据库系统。在加载数据之前，要对数据库进行索引并去除约束，以提高流程效率。使用大数据 ETL，加载过程变得自动化、定义明确、一致、批量驱动或实时。

阶段 4：数据可视化/BI 分析

用于大数据处理的数据分析工具和方法使企业能够对庞大的数据集进行可视化处理，并创建仪表盘，以获得整个业务运营的概览。商业智能(BI)分析可回答基本的业务增长和战略问题。商业智能工具可对转换后的数据进行预测和假设分析，帮助利益相关者了解数据的深度模式和属性之间的关联。

阶段 5：机器学习应用

大数据处理的机器学习阶段主要涉及创建可根据新输入进行学习进化的模型。学习算法可以更快地分析大量数据。

机器学习的第一种类型是监督学习，它使用标记数据来训练模型和预测结果。监督学习中使用数据模式来识别标签的新信息输出。这种方法通常用于利用历史数据预测未来结果的应用中。

无监督学习是第二种类型，数据没有标签，由算法进行训练。无监督机器学习针对的是没有任何历史标签的信息。

强化学习是最后一种类型，在这种类型中，没有主要数据可以作为模型的输入。算法必须根据观察结果或周围发生的情况自行做出决定。通过奖励函数对决策进行操纵，使模型尝试做出正确的决策。

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