在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
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2023-07-19 14:23:54
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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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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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# 大数据挖掘技术
## 引言
在当今数字化时代，海量的数据被不断地产生和积累，如何从这些数据中获取有价值的信息成为了一项重要的任务。大数据挖掘技术应运而生，通过对大量数据的分析和挖掘，可以帮助我们发现隐藏在数据中的规律和模式，进而支持决策和预测。本文将介绍大数据挖掘技术的基本概念和常用算法，并提供相应的代码示例。
## 什么是大数据挖掘技术？
大数据挖掘技术是指通过对大规模数据集进行分析
原创
2023-08-17 11:02:05
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一、基本概念从数据中“淘金”，从大量数据（文本）中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在的关系、模型和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，这就是数据挖掘。 简言之，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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是利用各种分析工具在大量数据中寻
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2023-06-01 11:24:36
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在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。下面给出一个完整数据挖掘过程的四个步骤：1、鉴别商业问题2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息。3、根
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2023-08-08 15:19:17
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大数据数据挖掘技术
随着互联网时代的到来，大数据成为了一种无处不在的资源。然而，仅仅拥有大量的数据并不足够，我们需要从中挖掘出有用的信息和价值。这就是大数据数据挖掘技术的用武之地。本文将介绍大数据数据挖掘技术的基本原理，并通过示例代码演示其实际应用。
首先，让我们了解一下什么是大数据数据挖掘技术。简单来说，数据挖掘是从大规模数据集中提取出有用的信息和模式的过程。这些信息和模式可以帮助我们做出预
原创
2024-01-26 14:05:30
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一个多层的大数据平台技术栈概览
目录技术栈全貌1. 采集层和传输层SqoopFlumeCanalLogstashKafkaRocketMQ2. 存储层HBaseAlluxio/Redis/IgniteTiDBHDFSCephKudu3. 计算层HiveKylinDruid 为监控而生的数据库连接池。SparkSQLImpalaSparkStormFlin
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2024-05-14 16:53:24
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有新的列式存...
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2023-05-11 11:51:14
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ETL职位现状和未来发展。
原创
2022-12-07 00:28:46
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一篇文章让你知道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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘对象根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。数据挖掘流程定义问题：
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2023-09-10 15:16:01
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大数据使用的5种主要数据挖掘技术 数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。 数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中的模式和趋势”，根据IBM所说，“数据挖掘原理已经存在了许多年，但是随着大数据的出现，它更为流行了。” IBM估计，仅过去的两年就产生了世界上百分之九十的数据。每天人们产生2.5兆字节的数据，足以填满1000万个蓝光光盘。 数据挖掘技术帮助专业人员
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2023-11-10 18:52:48
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与传统数据分析不同的是，数据挖掘技术在对信息进行挖掘和发现知识的过程中，没有明确的假设。它通过分析历史数据，建立数据模型，以预测未来的趋势和行为，并对此作出预测性判断。从庞大的数据库中发现隐藏的、有价值的信息是进行数据挖掘的主要目的，它的主要功能有： 1、能够预测未来趋势和行为的功能 以前需要进行大量手工分析的问题，现在运用数据挖掘技术就能够自动地在数据库中查找预测信息，并可以依据数据迅速
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2023-08-08 15:18:51
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# 大数据挖掘技术架构
在信息技术高速发展的今天，大数据正逐渐成为推动社会进步的重要动力。大数据挖掘技术架构为我们提供了一套系统的方法，帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。本文将对此架构进行简要介绍，并结合代码示例进行说明。
## 大数据挖掘技术架构概述
大数据挖掘技术架构通常分为四个层次：
1. 数据采集层
2. 数据存储层
3. 数据处理层
4. 数据分析层
### 数据采集层
数
# 大数据挖掘技术框架实现指南
大数据挖掘是当前数据科学领域非常重要的一部分，它使我们能够从海量数据中提取有用的信息。作为一名新手开发者，了解如何搭建一个大数据挖掘框架是非常重要的。本文将为您提供一个系统的流程以及每一步的代码示例，帮助您从头开始搭建一个大数据挖掘技术框架。
## 流程概览
以下是实现大数据挖掘技术框架的基本步骤：
| 步骤 | 说明
处理过程大数据分析与挖掘的过程一般分为如下几个步骤：任务目标的确定。进行应用的需求分析，明确目标，了解先验知识和最终目标。目标数据集的提取。根据目标抽取数据集，选择与目标最相关的属性子集。数据预处理。包括数据清洗、数据转换、数据集成、数据约减等操作。建立适当的分析与挖掘模型。包括统计分析、分类回归、聚类分析、异常检测等。模型的解释与评估。解释挖掘出的模型，可通过可视化找出用户需要的模型。知识的应用
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2023-08-10 08:43:29
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１.前言 随着国务院印发十四五规划关于数字经济规划和数字信息化建设的推进（如下图1所示）。大量的数字化的产品将产生海量的数据，因此近些年大数据技术越来越被大家重视起来。图1 国务院十四五数字经济规划
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2024-05-06 16:46:22
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1.数据挖掘一般流程1.1 业务需求分析业务需求分析是机器学习算法工程的第一步，是整个项目的基础，也是整个流程当中最重要的环节，主要体现在以下几个方面：业务是否适合用机器学习算法来解决。业务目标是否明确，是否单一，是否有其他关联目标。业务目标的主次关系，因果关系，流程关系。业务承担对象。1.2 获取数据获取数据：获取业务相关数据，用于机器学习项目建模，训练，调参，优化等。本地存储数据html页面数
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2023-09-21 14:28:18
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我们在大数据的领域中总是听说过数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。这些词汇如果从字面意义上讲，我们很难区分，今天在这篇文章中我们给大家来好好介绍一下数据挖掘与大数据、OLAP、数据统计的区别。首先我们给大家说一下数据分析，数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和
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2023-12-06 16:28:03
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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
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2023-11-02 09:19:35
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