什么是数据挖掘(Data Mining)?简而言之，就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。在本文中，我们从数据挖掘的实例出发，并以数据挖掘中比较经典的分类算法入手，给读者介绍我们怎样利用数据挖掘的技术解决现实中出现的问题。本篇通过几个数据挖掘实际案例来诠释如何通过数据挖掘解决商业中遇到的问题。下面关于“啤酒和尿不湿”的故事是数据挖
Spark是一个极为优秀的大数据框架，在大数据批处理上基本无人能敌，流处理上也有一席之地，机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎，在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文结合机器学习思想与Spark框架代码结构来实现分布式机器学习过程，希望与大家一起学习进步～ &n
我们都知道要实现大数据分析项目的最佳实践并非易事，大数据的发展目前应该来说也是处于一个起步发展阶段。在这个阶段中，大家可能更加感兴趣的是大数据到底有哪些实实在在的成功的案例？有哪些失败了？因为很多人提及在实际分析项目当中，更多的可能因为最终的结果无法验证这一关键因素而导致大数据项目被上层否认导致中途夭折或者失败。我们就从大数据项目失败的原因来分析，在这里可以简答划分三个分类，共7个可能的原因。战略
声明: 1. 本文为我的个人复习总结, 并非那种从零基础开始普及知识 内容详细全面, 言辞官方的文章 2. 由于是个人总结, 所以用最精简的话语来写文章 &nbs
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，欢迎直筒们关注我的公众号，大家一起讨论数据中的那些有趣的事情。1、K-meaning算法实战主要是通过均值来聚类的一个方法。步骤为： 1）随机选择k个点作为聚类中心；2）计算各
1、大数据处理与系统 简介特征典型应用代表性的处理系统适用场景批量数据处理系统首要任务：1.利用批量数据挖掘合适的模式2.得出具体的含义3.制定明智的决策4.做出有效的应对措施5.实现业务目标1.数据体量巨大2.数据精确度高3.数据价值密度低1.互联网领域： a.社交网络  
GFS重点是：高可用、可扩展性、透明几个设计理念：故障很常见，而非意外存储内容为大文件，通常在几个GB文件的修改方式是追加而非随机写，读多写少增加系统灵活性，如放松对GFS的一致性要求架构GFS包括单节点Master、备用的shadow master、多个chunkserver、多个client，clinet：专用接口，与应用交互master：维持元数据，统一管理chunk位置和租约chunkse
Jupyter介绍Jupyter Notebook 是什么？Jupyter Notebooks 是一款开源的网络应用，我们可以将其用于创建和共享代码与文档。其提供了一个环境，你无需离开这个环境，就可以在其中编写你的代码、运行代码、查看输出、可视化数据并查看结果。因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等。Jupyter
数据恢复案例分析
一、修复重装XP后的Ubuntu引导分区 有一次，我的windows xp崩溃了，于是重装xp，把原来的Ubuntu引导分区表mbr给冲掉了，不过没关系，修复一下mbr就可以了。 首先说一下mbr的作用：当我们启动计算机时。计算机首先运行Power On Self Test(POST)，即加电自检。POST检测系统的总内存以及其他硬件设备的现状。如果计算机系统的BIOS
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精选
2011-10-11 10:16:01
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1. 机器学习与数据分析“数据挖掘”和"数据分析”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。关于数据挖掘，已有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的.新颖的、潜在有用的最终可理解的模式的非平凡过程”，无论是数据分析还是数据挖掘，都是帮助人们收集、分析数据，使之成为信息，并做出判断，因此可以将这两项合称为数据分析与挖掘。 数据分析与挖掘技术是机器学习算法和数据存取技
Spark是一个极为优秀的大数据框架，在大数据批处理上基本无人能敌，流处理上也有一席之地，机器学习则是当前正火热AI人工智能的驱动引擎，在大数据场景下如何发挥AI技术成为优秀的大数据挖掘工程师必备技能。本文结合机器学习思想与Spark框架代码结构来实现分布式机器学习过程，希望与大家一起学习进步～ &n
蒋凡摘要：介绍了在城市物流配送领域的数据化和智能化改造过程中，如何面对大数据标准化的挑战，并从调度系统和开放平台两方面入手，提出了提高单次配送效率和节省多次配送成本的标准化解决方案。案例为物流大数据标准化技术提供了可供参考的分析思路、实施案例和创新经验。关键词：城市物流；O2O；大数据；标准化中图分类号：TP319 文献标识码：
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2023-08-08 14:16:38
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# Python大数据分析论文实现指南
## 目录
1. 引言
2. 准备阶段
- 安装Python和必备库
- 下载数据集
3. 数据清洗和预处理
- 导入必要的库
- 加载数据集
- 处理缺失值
- 去除重复值
- 数据转换和标准化
- 数据分割
4. 数据探索分析
- 描述性统计分析
- 数据可视化
5. 数据建模和预测
-
原创
2023-09-11 07:27:54
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Dremel 列式存储Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale DatasetsDremel: A Decade of Interactive SQL Analysis at Web Scale开源项目：ParquetHive通过分区分桶加快了扫描速度，但这还不够快。MapReduce处理数据的方式就是简单的将数据扫描一遍。Hive等格式存储数据的方式都是
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2023-07-12 15:29:29
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在对大数据的认识中，人们总结出它的4V特征，即容量大、多样性、生产速度快和价值密度低，为此产生出大量的技术和工具，推动大数据领域的发展。为了利用好大数据，如何有效的从其中提取有用特征，也是重要的一方面，工具和平台化必须依靠正确的数据模型和算法才能凸显出其重要的价值。现在就文本分析作为案例来分析数据处理技术在大数据领域的作用和影响。首先讨论文本分析的三种模型：词袋模型、TF-IDF短语加权表示和特征
一、数据科学研究的现状与趋势 总结：阐述地很全面，内容很丰富，读完对数据科学有了更广阔和深入的了解。 二、数据科学进展:核心理论与典型实践 &
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2023-06-07 14:49:03
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Spark 经典论文笔记Resilient Distributed Datasets : A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing为什么要设计spark现在的计算框架如Map/Reduce在大数据分析中被广泛采用，为什么还要设计新的spark？Map/Reduce提供了高级接口可以方便快捷的调取计算资源，但是缺少对分布
微软数据校验案列： https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/visualstudio/visual-studio-2008/cc668224(v=vs.90) ...
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2021-10-22 16:46:00
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数据分析基础知识(一)NumPy 库概念与作用NumPy是一个开源的Python科学计算基础库，还是 Scipy、Pandas 等数据处理或科学计算库的基础 ，它被用于用于科学计算，且在性能、存储方面都具有一定优势。优势：1】由预编译好的 C 代码快速执行计算，故比之Python，它的运算速度更快。 2】有更好的存储结构来提高计算效率。 知识体系 ndarray数据结构及其特征ufunc通用函数像
这个流程主要是方便学习数据挖掘的IT人员快速了解数据挖掘的过程以及应该注意的要点特征工程与相关算法的融合如下：#coding=utf-8
import pandas as pd
data = pd.read_csv("train.csv", header = 0,error_bad_lines=False)
# print(data.head())
# 把datetime域切成 日期 和 时间
