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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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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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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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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一. 大数据及数据挖掘基础（私信小编007即可获取大量Python学习资料！）***部分主要简单介绍三个问题：1、什么是大数据？2、什么是数据挖掘？3、大数据和数据挖掘的区别？1、大数据（Big Data）大数据（big data）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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产
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2023-09-13 17:11:24
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自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题。从语言识别，到语义识别，从而真正做到可以交互。业界普遍认为，自然语言处理是人工智能中最难的部分，也是决定AI是否“智能”的关键因素。
人工智能技术的发展，也可能会带来一些新挑战。
第一个挑战：隐私保护的挑战。
这起源于两方面：一方面，随着移动互联
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2023-05-30 09:06:51
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随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。 大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商
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2024-07-24 12:18:12
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大数据挖掘步骤都包括哪些?【导语】数据挖掘基本步骤，数据挖掘过程定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策，那么大数据挖掘步骤都包括哪些呢?1、定义问题在开始知识发现之前最先的也是最重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想
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2023-06-14 08:31:45
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《Python金融数据挖掘》 数据挖掘的概念数据挖掘是数据库知识发现（Knowledge Discovery in Databases，KDD)中的一个重要步骤。数据挖掘是指从大量数据中通过算法搜索隐藏于其中的有效信息的过程。数据挖掘基于计算机科学、数学等相关的理论方法和技术手段，通过数据采集、关系化存储、高速处理等手段，对采集到的数据进行应用统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专
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2023-08-20 20:47:10
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互联网的普及和信息化的加速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。大数据技术的出现，为数据挖掘和分析提供了更加高效、精准的解决方案。一、大数据技术在数据挖掘中的应用1.数据采集数据挖掘的第一步是数据采集，大数据技术可以帮助企业从多个渠道采集数据，包括社交媒体、传感器、网站、移动应用等。通过大数据技术，企业可以获取更加全面、准确的数据，为后续的数据挖掘和分
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2023-05-30 09:09:27
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数据挖掘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。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工
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2023-11-17 19:48:47
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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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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，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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又到了明天考试，今天突击的日子！！！！！第1章 数据挖掘基本概念前言：邦弗朗尼原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。1、数据挖掘的基本概念：数据挖掘是指从数据中提取有用模型的过程。提出的模型有时可以是数据的一个汇总结果，而有时可以是数据中极端的特征所组成的集合。数据“模型”的发现过程，统计学家认为数据挖掘是统计模型的构建过程，而统计模型指的是课间数据所遵从的总体分布。2、数据挖掘和机器学习的区
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2023-05-30 09:08:51
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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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数据挖掘在大数据中的应用综述 ***(上海海事大学 上海 201306) 摘 要: 面对大规模多源异构的数据，数据挖掘的方法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。针对当前数据挖掘在大数据方面的应用，本文从数据挖掘的各个阶段进行了方法论的总结及应用，主要包括数据准备的方法、数据探索的方法、关联规则方法、数据回归方法、数据分类方法、数据聚类方法、数据预测方法和数据诊断方法。
