对于大部分人来讲，大数据离我们的生活还是很遥远的，但它的威力却已经无处不在了。如今，我们只有理解大数据并借助其优势做出决策，才能发挥它的巨大作用。今天就由千锋大数据开发培训的讲师来为大家讲一下大数据的类型。 交易数据 大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录
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2023-11-03 11:21:39
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一、什么是大数据？大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。 二、大数据的数据类型：大数据包括体积庞大，高流速和可扩展的各种数据。它的数据为三种类型。结构化数据：关系数据。半结构化数据：XML数据。非结构化数据：Word, PDF, 文本，媒体日志。 三、大数据两大技术：
操作大数据 这些包括像MongoDB系统，提供
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2024-04-09 19:52:32
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大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。 现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Ta
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2024-01-17 12:49:52
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# 大数据挖掘中的分类技术
在当今社会，大数据已经成为一种重要的资源。企业、政府和科研机构都在努力挖掘数据中的价值。大数据挖掘涵盖了许多技术和方法，其中“分类”是一个关键的技术。本文将介绍大数据挖掘中的分类，包含代码示例以及图示，帮助大家更好地理解这一概念。
## 什么是分类
分类是一种监督学习的过程，目的是根据已标记的训练数据为新的、未知的数据实例分配分类标签。常见的分类方法包括决策树、支
原创
2024-10-23 06:06:04
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按照大数据应用层次划分，可以把大数据相关技术分为数据收集、数据存储、资源管理、计算框架、数据分析和数据展示这六类，各类代表性组件如下图：
原创
2021-09-28 19:52:16
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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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数据分析之决策树ID3算法什么是分类算法？ 分类算法跟之前的聚类都是让不同对象个体划分到不同的组中的。但是分类不同之处在于类别在运算之前就已经是确定的。 分类是根据训练数据集合，结合某种分类算法，比如这篇讲的ID3算法来生成最终的分类规则，这样当提供一个对象的时候我们可以根据它们的特征将其划分到某个分组中。 决策树ID3算法是分类中的经典算法，决策树的每一层节点依照某一确定程度比较高的属性向
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2024-01-16 15:34:50
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实战说明本次实战为，使用一些常用的回归模型对数据集做出预测，绘制预测结果是否符合要求。本次实战的回归模型有：Linear Regression（线性回归）Decision Tree Regressor（决策树回归）SVM Regressor（支持向量机回归）K Neighbors Regressor（K近邻回归）Random Forest Regressor（随机森林回归）Adaboost Reg
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2024-05-13 13:02:14
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数据分析师（入门） DC学院
回归和分类的区别分类：对离散型变量进行预测（二分类、多分类）回归：对数值型变量进行预测区别：回归的y为数值连续型变量；分类的y是类别离散型变量分类问题1. 分类问题示例：信用卡 从x1:职业，x2：收入等等信用卡申请人不同的信息维度，来判断y：是否发放信用卡，发放哪一类信用卡2. 分类经典方法：logistic回归（二
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2024-06-12 22:17:35
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一、数据分类模型数据库的类型是根据数据模型来划分的，而任何一个DBMS也是根据数据模型有针对性地设计出来的，这就意味着必须把数据库组织成符合DBMS规定的数据模型。目前成熟地应用在数据库系统中的数据模型有：层次模型、网状模型和关系模型。它们之间的根本区别在于数据之间联系的表示方式不同(即记录型之间的联系方式不同)。层次模型以“树结构”表示数据之间的联系。网状模型是以“图结构”来表示数据
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2023-12-24 08:07:08
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1、大数据计算模式：根据大数据的不同特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型，传统的并行计算方法主要从体系结构和编程语言层面定义了一些较为底层的并行计算抽象和模型，但由于大数据处理问题具有很多高层的数据特征和计算特征，大数据处理需要更多地结合这些高层特征考虑更高层次的计算模式。2、数据计算的分类： ①离线批处理：Hadoop平台主要是面向离线批处理应用的，是一
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2023-11-27 00:00:17
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# 使用Python进行商品大数据分类的指南
在这个数据驱动的时代，商品大数据的分类对零售和电商行业至关重要。对于刚入行的新手来说，了解流程和关键技术是非常重要的。本文将带你从零开始，实现一个商品大数据分类系统。
## 整体流程
在开始之前，我们首先要明确整个流程。如下表所示，我们将使用四个主要步骤来实施商品分类。
| 步骤 | 描述 |
|------
如何跟一个非相关性的人解释你是做大数据的，你是做大数据的哪一部分工作，从求职者角度，如何从jd描述中估摸大概率做哪一块，从猎头角度，如何从一份简历中看出你更匹配哪个jd1.相关技术大数据开发的技术名词无非是下面几种，Hadoop,Hive,Spark,Kafka,Sqoop,Flink,Oozie,Hbase,hue但是大数据架构根据每个厂的基础建设不同，可能会有不同的方案，但是总的流程是大致一致
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2021-04-07 13:47:20
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博客：大数据分类算法深度解析1. 背景大数据的快速增长带来了更多的机会和挑战。分类算法作为机器学习的基石之一，在处理大规模数据时变得尤为重要。其目标是根据已知的数据集，将新数据分配到预定义的类别中。2. 特征提取与预处理在分类算法中，特征提取是非常关键的一步。特征是从原始数据中提取的具有代表性的信息，用于描述数据的属性和特性。有效的特征提取可以帮助算法更好地理解数据，提高分类模型的性能。2.1 数
原创
精选
2024-01-15 08:39:13
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背景之前文章讲了如果用 tensorflow 训练模型之后，如果对模型体积有要求，或者希望优化模型网络结构的时候，我们会调整模型的一些网络结构。但是如果证明调整后的网络结构与之前的网络结构相比的优劣性呢。最简单的，我们一般会跑一个准确率，那么除了这个准确率之外还有其他的指标能证明模型的优劣吗，这篇文章给大家讲下评估分类模型优劣的其他几个指标。名称解释举个例子，假设一个二分类模型，模型的作用是用来区
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2024-08-29 22:19:07
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## 数据挖掘模型分类入门指南
在现代数据科学中，数据挖掘模型的分类是一项核心任务。这项任务能够帮助我们从大量数据中提取信息，为决策提供依据。本文将引导你一步步实现数据挖掘模型分类，适合刚入行的小白学习。
### 数据挖掘模型分类流程
以下是进行数据挖掘模型分类的整体流程。我们将通过表格的形式来展示步骤。
| 步骤 | 描述
大数据挖掘模型是数据科学中的重要组成部分，通过处理和分析海量数据，提取潜在的模式和信息。本博文将详细记录解决“大数据挖掘模型”问题的整个过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
## 环境准备
为了顺利进行大数据挖掘模型的开发，我们需要设置环境。以下是依赖项的安装指南：
1. **Java Development Kit (JDK)**
- 版本：JDK
第8章 大数据领域建模综述1.为什么需要数据建模为了更好的将数据进行有序、有结构地分类组织和存储。数据模型就是数据组织和存储方法，它强调从业务、数据存取和使用角度合理存储数据。 数据建模的好处：性能：良好的数据模型能帮助我们快速查询所需要的数据，减少数据的 110 吞吐。 成本：良好的数据模型能极大地减少不必要的数据冗余，也能实现计算结果复用，极大地降低大数据系统中的存储和计算成本。 效率：良好的
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2024-04-19 11:51:34
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对于的处理任务，通常采用抽样策略。抽样的过程中应当分析抽样的规模，以及如何抽样才能实现类似于原数据的分布。常用的数据处理方法如下： 1)聚类分析：按照数据对象的相似度，把数据对象划分聚集簇，簇内对象尽量相似，簇间对象尽量相异。发现任意形状的簇、处理高维数据、具有处理噪声的能力以及聚类结果可解释、易使用是聚类分析的目标。 2)分类和预测：分类和数值预测是问题预测的两种主要类型。分类是一种有监
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2023-10-26 12:19:33
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MapReduce简介MapReduce是hadoop四大组件之一（HDFS，MapReduce，YARN和Comment），是一种分布式计算编程模型，用于解决海量数据的计算问题。MapReduce思想原理MapReduce采用分而治之的思想，将大文件切割成片，然后由多个map task并行处理，处理完成后交由reduce再做合并，最后输出结果MapReduce执行过程这里我们以经典例子WordC
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2024-01-11 09:10:09
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