本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。
其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大
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2023-08-08 16:36:33
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大数据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。那么，大数据的关键技术有哪些呢?今天就来了解下吧! 1、数据收集 大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统
互联网的迅速发展推动信息社会进入到大数据时代，大数据催生了人工智能，也加速推动了互联网的演进。再对大数据的应用中，有很多工具大大提高了工作效率，本篇文章将从大数据可视化工具和大数据分析工具分别阐述。 大数据分析工具：RapidMiner在世界范围内，RapidMiner是比较领先的一个数据挖掘的解决方案。很大程度上，RapidMiner有比较先进的技术。RapidMiner数据挖掘的任务
对于大数据而言，以业务为中心的方式分析它的挑战是实现这一目标的唯一方法，即确保公司制定数据管理策略。但是，有一些技术可以优化您的大数据分析，并最大限度地减少可能渗入这些大型数据集的“噪音”。以下是五个技术技巧做参考： 一是优化数据收集 数据收集是事件链中的第一步，最终导致业务决策。确保收集的数据与业务感兴趣的指标的相关性非常重要。 定义对公司有影响的数据类型以及分析如何为底线增加价值。从
对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？大数据，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
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2023-05-30 22:47:52
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课程列表:某人学院 学堂 第一阶段：Linux课程讲解linux基础操作，讲的是在命令行下进行文件系统的操作，这是hadoop学习的基础，后面的所有视频都是基于linux操作的。鉴于很多学员没有linux基础，特增加该内容，保证零linux基础入门。如果你从没有使用过linux，别担心，本节内容可以让你入门。Linux认识linux如何使用vmware安装linux镜像认识linux的桌面环境、s
一、数据分析步骤1 识别目标需求 首先必须明确数据分析的目标需求，从而为数据的收集和分析提供清晰的方向，该步骤是数据分析有效性的首要条件。2 采集数据 数据采集就是运用合适的方法来有效收集尽可能多的相关数据，从而为数据分析过程的顺利进行打下基础。常用的数据采集方法包括：系统日志采集方法，这是目前广泛使用的一种数据采集方法。3 数据预处理 对数据进行必要的预处理，常用的数据预处理方法包括：数据集成、
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2023-06-01 17:07:04
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相对于复杂度分析，还有一个对立的分析方法，叫做事后统计法，但它有两个缺点：测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模的影响很大我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。这就是我们今天要讲的时间、空间复杂度分析方法。一、大 O 复杂度表示法对于大O复杂度表示法，我们可以把它总结成一个公式：其中，T(n) 表示代码执行的时间，即我们平时所说的时间复杂度；n 表示数据规
一些同学在接触数据分析时，不知从哪方面入手开展分析，分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然。所以接下来介绍一些常用的数据分析方法论。1. PEST 分析法PEST 是一种针对行业所处宏观环境进行分析的模型。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时。由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对 政治(
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2023-06-01 17:39:35
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数据分析常用三种方法：趋势分析、对比分析、细分分析1. 趋势分析趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比：是本期统计数据与上期比较，例如2月份与1月份相比较；环比可以知道较
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2023-08-27 15:36:51
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原数据(前2行)："1",2683657840,140100,"Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/35.0.1916.153 Safari/537.36 SE 2.X MetaSr 1.0","Windows XP","785022225.1422973265","785022225
我国经济进入新常态，培育经济增长动力，需要依靠创新“爬坡过坎”。面临“一带一路”的发展新机遇，上海提出了建设具有全球影响力的科技创新中心的目标。对港航而言，其科技创新之路发展如何，前景又如何？如何利用大数据实现创新发展，打造智慧港航、建设现代航运服务体系？日前，在上海召开的第四届“国际港口及航运信息化论坛”上，与会专家展开了深入讨论。电商逐渐渗透到港航业今天，世界正在进入大数据时代，信息经济逐步代
数据分析的三种模式描述性分析是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。推断性分析是研究如何根据样本数据来推断总体样本数量特征，它是在对样本数据进行描述统计分析的基础上，对研究总体的数量特征做出推断。常见的分析方法有假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分析等方法。探索
数据分析的思路极其重要，以致于我们总是忽略它，重“术”而轻“道”，但其实应该一视同仁。这篇文章讲了表单分析、用户分析、埋点分析、聚类分析等10种分析方法，先学为敬~ 道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。层次分别为：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术；“法”是指选择的方
1.本地数据集上传到数据仓库Hive1.1命令sudo mkdir -R /usr/local/bigdatacase/dataset
//这里会提示你输入当前用户（本教程是hadoop用户名）的密码
//下面给hadoop用户赋予针对bigdatacase目录的各种操作权限
cd /usr/local/
sudo chown -R hadoop:hadoop ./bigdatacase
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2023-07-17 22:31:15
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开始首先数据处理中的最常用的统计方法无非是这四种： （1）比较； （2）预测； （3）分类； （4）相关.方法预期结果比较掌握均值比较的统计处理方法预测掌握回归分析的使用方法分类区别分类与归类及其统计方法降维掌握相关性处理与数据压缩方法因为每个方法对应的原理以及步骤处理方法网上都有详细说明，我就不过多赘述了； 我只做下总结以及每种方法适应的场景，并且举一些简单的例子。（1）比较方差分析主要用来分析
1、统计学理论1.1 大数定量定义： 指大量重复某一实验时，最后的频率会无限接近于事件的概率 数据的样本量越大，我们预测和计算的概率就越准确 数据的样本量越小，我们预测和计算的概率就越可能失效举例： 某产品用户还只有几百人，就用一个模型来预测用户的流失。数据量太小导致用上面模型都很难预测准确 样本量不足时，得出的预测结果是无序的，混乱的解决方法：主客观结合：深入业务，从用户的视角思考问题，广泛收集
大数据分析 今天我们主要为大家讲解在做大数据可视化时，有哪些常见得到数据分析模型。数据模型可以从两个角度来区分：数据和业务。一、数据模型统计数据视角的实体模型通常指的是统计分析或大数据挖掘、深度学习、人工智能技术等种类的实体模型，这些模型是从科学研究视角去往界定的。1、降维对大量的数据和大规模的数据进行数据挖掘时，往往会面临“维度灾害”。 数据集的维度在无限地增加，但由于计算机的处理能力和速度有限
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2023-09-06 23:03:06
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大数据分析是一种指利用计算机技术对海量数据进行统计、分析、挖掘和可视化的方法，它在数字经济时代中所起的积极作用十分明显。首先，大数据分析可以帮助企业更好地了解客户需求和行为模式，从而提升客户体验和满意度。例如，电商企业通过对海量的网络浏览、购物、支付等行为数据进行分析，可以发现客户的喜好、关注点和决策因素，从而制定更精准的营销策略和提供更优质的产品和服务。其次，大数据分析可以帮助企业提升运营效率和
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2023-06-01 16:40:15
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本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
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2017-09-19 10:19:31
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