最近有很多人参加学习大数据培训的课程，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西?对于一个初学者，学习大数据分析与挖掘的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把数据挖掘分析做好，实际上并非这样。如果钻入复杂算法和技术开发，只能让你走火入魔，越走越费劲，并且效果不大
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2024-01-13 15:03:37
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文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDF
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2023-10-06 18:56:36
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1.数据资源 数据挖掘，首先必须先得有数据资源吧。数据的来源可以从互联网download，不管是公开的数据还是你自己从网页上爬取出来的数据都可以作为数据挖掘的原始资料。 2.数据管理 对于数据的管理必须采用自己熟悉的方式，最好是能够建立自己的数据库，这样方便今后自己按照一定要求或者原则提取特定的数据集。 3.数据初步分析 在数据挖掘中，拿到数据后的第一步绝对不是直接就导入数据，盲目提取各
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2024-05-13 21:08:47
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接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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大数据挖掘方法介绍在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。
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2023-08-31 00:27:19
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目录 文章目录目录前言正文1.数据挖掘概述1.1 数据挖掘的概念1.2 数据挖掘的功能1.2.1常见的数据挖掘功能:1.2.2数据挖掘功能详细介绍：1.3 数据挖掘运用到的技术1.4 大数据挖掘和传统数据挖掘的区别2. 大数据挖掘的计算框架2.1 大数据挖掘计算框架2.1.1 Hadoop框架2.1.2 典型大数据计算框架对比2.2 大数据挖掘处理基本流程2.2.1 大数据对数据的处理与传统的处理
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2023-09-25 20:53:44
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最近在做数据挖掘应该说是入门的一个小实验，就是预测用户对电影的打分的一个推荐算法。感觉到处理数据是一件特别麻烦的事情，特别是漫长的等待时间，已经尽可能的构造出记录最少的用户相似性矩阵或者电影的相似性矩阵（我用了特别偷懒的做法，存放在数据库里面实现），因为都用到数据库，所以免去了写一些关于数据结构的操作，自己也很疑惑，到底数据挖掘过程的这些数据，一般是存放数据库进行操作还是直接在内存上面进行一次性操
大数据的特征：HACE 原则 （large-volume,
heterogeneous,
autonomous sources with distributed and decentralized control, and seeks to explore
complex and
evolvin
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2023-10-23 21:51:59
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。关注作者：需要大数据学习视频资料关注我什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人
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2023-09-14 17:09:19
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作者：Flyingis 数据挖掘是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。地理空间数据挖掘(Geospatial Data Mining)是数据挖掘的一个研究分支，即从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的
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2023-07-26 14:45:38
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大数据是通过高速捕捉、发现和分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。有四个"V"字开头的特征：Volume（体量大），Velocity（速度快），Variety（种类杂），Value（价值大）。Volume是指大数据巨大的 ... 当“大数据”铺天盖地般向我们
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2023-09-22 21:12:43
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，酝馥君已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期酝馥君就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。什么是大数据挖掘？数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不
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2023-09-11 11:42:15
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# 数据挖掘与大数据的结合
在当今信息爆炸的时代，大数据的迅速增长为各行各业带来了巨大的机遇和挑战。数据挖掘作为从海量数据中提取有价值信息和知识的过程，正成为推动决策和创新的重要手段。本文将通过一个简单的示例，展示数据挖掘如何与大数据结合，帮助企业更好地利用数据。
## 什么是数据挖掘？
数据挖掘是指通过算法和统计技术，从数据集中发现模式和关联的过程。其目的是从未加工的数据中提取出有用的信息
原创
2024-10-24 05:07:16
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# 实现大数据数据挖掘的流程及指导
## 整体流程
以下是实现大数据数据挖掘的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据清洗和预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
## 具体指导
### 步骤一：收集数据
在这一步，你需要找到可用的数据集，可
原创
2024-04-09 04:28:41
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# 大数据与数据挖掘：运用代码探索数据的秘密
在当今数据驱动的时代，大数据和数据挖掘已成为不可或缺的工具。利用这些工具，公司和组织现在能够从海量的数据中提取有价值的信息和洞见。本文将介绍大数据和数据挖掘的基本概念，并通过代码示例演示如何实现一些简单的数据挖掘任务。
## 1. 什么是大数据？
大数据是指超出传统数据处理能力范围的海量数据。它具有“5V”特征：
- **量（Volume）**
原创
2024-10-17 12:19:27
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数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等2.1数据挖掘的发展历史.....2.2数据分析与数据挖掘的主要区别相对于传统的统计分析技术，数据挖掘有如下特点：数据挖掘擅长处理大数据（几十几百万行或者更多的数据）数据挖掘在实践应用中一般都会借助数据挖掘工具数据分析应用的趋势是用大型数据库中抓取数据数据挖掘是统计分析技术的延伸和发
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2023-08-29 15:35:39
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大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据
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2023-06-09 14:43:09
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一、环境部署 概念. 大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 数据挖掘( Data Mining )是有组织有目的地收集数据,通过分析数据使之成为信息， 从而在大量数据中寻找潜在规律以形成规则
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2023-07-10 17:19:04
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一、基本概念从数据中“淘金”，从大量数据（文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在的关系、模型和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，这就是数据挖掘。 简言之，数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是利用各种分析工具在大量数据中寻
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2023-06-01 11:24:36
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在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。下面给出一个完整数据挖掘过程的四个步骤：1、鉴别商业问题2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息。3、根
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2023-08-08 15:19:17
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