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或知识的技术。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和
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2023-08-29 20:50:07
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第一讲、环境部署 1.Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言 2.语言特征：编译性语言、解释性语言（python平台兼容性）、动态语言、静态语言、强数据类型（仅能强制转换类型安全的语言）、弱数据类型（一个变量可赋予不同数据类型的值） 3.python环境部署：网址www.python.org 选择的最低版本不小于3.5 配置完成python3环境后，配置IDE的工具，推荐vscode
我今天的演讲主题是《夜光遥感的数据挖掘》。大家做遥感做了那么多年，主要做自然的，地球的变化，能不能利用我们的遥感，来研究以人类以及人类活动为中心的，来做社会经济学的一个应用?因此今天提到的夜光遥感是以人类为中心，开展对地观测的数据分析。 我将围绕以下四个方面介绍：一、什么是空间数据挖掘?二、什么是夜光遥感?三、从夜光遥感数据挖掘中可以获得哪些知识?四、武汉大学近期的工作。 一、什
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2023-09-13 20:37:41
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时空大数据挖掘方法及应用
时空大数据是指在时间和空间维度上包含大量数据的数据集合。在现代社会中，时空大数据的应用越来越广泛，包括城市交通、环境监测、农业预测等领域。为了从时空大数据中挖掘出有价值的信息，人们开发了许多时空大数据挖掘方法，并通过这些方法来应用在各个领域中。
时空大数据挖掘方法主要包括数据预处理、特征提取、模型构建和结果分析四个步骤。首先，我们需要对时空大数据进行预处理，包括数据清
作者：朱赛凡四 大数据背景下数据分析挖掘技术介绍1 Mahout与MLlib项目数据分析挖掘主要涉及两个方面：一是数据预处理；二是数据挖掘。在数据预处理方面，根据掌握资料来看，大型互联网公司主要以MapReduce、Storm等计算框架为主，这些平台可以较好解决大数据预处理面临并行计算和处理灵活性的问题。但是个人认为spark、tez等属于MapReduce升级版本，因此后面这些计算框架在这方面的
数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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在上一篇文章中我们给大家介绍了很多在金融行业中数据挖掘的案例，有关数据挖掘的案例实在是有很多。随着金融大数据特征在大数据时代的日益明显，监管上和业务上的需求也越来越复杂，无论是对科研界还是实业界都提出了新的要求和挑战。下面我们就给大家介绍一下更多的相关内容。首先就是客户评分，评分技术是银行业广泛使用的一项技术，包括风险评分、行为评分、收益率评分、征信局评分以及客户评分等。评分技术
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2023-08-08 11:18:21
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上期简单介绍了大数据，了解了大数据应用的可行性与必然性，事实上也的确如此，大数据在公共管理(某省的最多跑一次)，教育行业(某省交通厅大数据建设)，税务行业(某省税务大数据平台应用建设)，信息管理(某省人口库建设)等等方面都有很多建树，本文以智慧交通为主题介绍下主流大数据应用的总体架构设计云服务首先了解下基于云计算的三种服务模式，现在的大数据总体架构基本上都是基于此来设计IaaS ：基础服务，处在云
《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
时空大数据在电力能源系统中的应用电力能源大数据应用的开发和应用是推动电力能源系统发展的一个重要方向，加强对电力数据的收集，提高电网稳定运行和智能化服务水平。构建时空大数据模型，提高电力系统负荷预测的准确性，并能与家庭网络等多个领域共享收集的数据，进一步挖掘能源大数据价值，服务于社会、民生和经济发展。一、基于时空大数据的电能系统集成方法1.1 时空大数据框架建设数据资源系统是信息时空大数据中心建设的
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2023-07-28 12:43:14
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基于大数据挖掘----浅谈大数据与大数据挖掘一、大数据技术1.1大数据的定义大数据是指无法在一定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。从某种意义上来说，大数据是为了更经济地从高频率的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代构架和技术。 简而言之，大数据就是数据分析的前
# 构建大数据服务平台数据挖掘及应用方案教程
## 1. 整体流程
下面是实现“大数据服务平台数据挖掘及应用方案”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据采集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征工程 |
| 4 | 模型选择 |
| 5 | 模型训练 |
| 6 | 模型评估 |
| 7 | 模型部署 |
## 2. 具体步骤及代码
数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡：欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：电子政务的数据挖掘：建立电子化政府，推动电子政务的发展，是
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2023-08-10 08:43:43
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舆情数据挖掘是指从大量的舆情数据中，通过使用数据挖掘、机器学习等技术，对舆情数据进行分析处理，提取有价值的信息，从而得到舆情分析结果。舆情数据挖掘的目的是了解舆论趋势、话题热点、网民情绪等，为决策提供数据支持。在舆情数据挖掘中，需要考虑到数据的准确性、可靠性等因素，以确保舆情分析结果的准确性。一、大数据是干什么的大数据技术的主要目的是通过收集、存储、分析海量的数据，从而得到有价值的信息，为决策提供
# 数据挖掘分类及应用
## 引言
数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和知识的过程。在当今信息爆炸的时代，大量的数据被不断产生和积累，这些数据中蕴藏着许多有用的信息，但是如何从这些海量的数据中提取出有用的信息成为了一项重要的工作。数据挖掘技术的出现，为我们解决这个问题提供了新的思路和方法。本文将介绍数据挖掘的分类以及一些常见的应用，并提供相应的代码示例。
## 数据挖掘的分类
数据挖掘可
数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。那么大数据挖掘方法有哪些? (一)：分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，
目录1.数据挖掘的定义 2.数据挖掘的流程3.如何进行数据预处理4.无监督学习和有监督学习有何区别? 5.简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素 7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2. SAS3.Stata4.Python5.IBM SPSS Modeler6.Wake7
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
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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大数据建模、分析、挖掘技术：
具体安排
时间安排 课程大纲 详细内容 实践训练
第一天
9：00-12：00
14：00-17：00
一、大数据概述 1.大数据及特点分析
2.大数据关健技术
3.大数据计算模式
4.大数据应用实例
二、大数据处理架构Hadoop 1.Hadoop项目结构
2.Hadoop安装与使用
3.Hadoop集群的部署与使用
4.Hadoop 代表性组件 1.Hadoop
