气候变化确实威胁着我们的星球，全球都应感受到它的毁灭性后果。美国航空航天局(NASA)气候模拟中心(NCCS)高性能计算负责人Daniel Duffy博士，介绍了大数据对气候变化研究工作的至关重要性。 NCCS为大规模的NASA科学项目提供高性能计算、存储和网络资源。其中许多项目涉及全地球性天气和气候模拟。这些模拟生成的海量数据是科学家永远读取不完的。因此，益发有必要提供分析和观察这些模拟产生
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2024-04-28 16:24:47
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作者：朱赛凡一 数据分析处理需求分类1 事务型处理在我们实际生活中，事务型数据处理需求非常常见，例如：淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点：一是事务处理型操作都是细粒度操作，每次事务处理涉及数据量都很小。二是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行的某列；三是事务型处理操作涉及数据的增、删、改、查，对
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2024-01-11 12:43:12
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随着DMKD研究逐步走向深入，数据挖掘和知识发现的研究已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和 数理统计。因此，KDD大会程序委员会曾经由这三个学科的权威人物同时来任主席。目前DMKD的主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技 术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 数据挖掘所发现的知识最常见的有以
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2023-12-12 16:16:44
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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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亚马逊公司和Facebook公司等科技巨头正在挖掘数据以获得有价值的业务见解。调研机构Graziadio Business Review撰写了一篇关于社交媒体Facebook公司数据挖掘的详细文章。Facebook公司成功地利用了大数据，这也是其最近一个季度收入突破210亿美元的原因之一。然而，大公司并不是唯一利用大数据的公司。事实上，几乎所有成功的公司都在使用数据分析来获取有用的信息。法律行业在
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2023-10-28 07:15:12
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大数据分析有很多的模型，今天我们给大家分享大数据分析线性回归模型,我们在学校学习了许多有趣且有用的概念，但有时我们在现实生活中如何使用它们尚不十分清楚。 线性回归是一种可能被广泛低估的概念/工具。 (你可能还对一个相关主题感兴趣：回归与相关)。 假设你正计划与两个最好的朋友一起前往郑州。你从北京出发，大约要行驶9个小时。当你的朋友负责聚会的运作时，你将负责所有的后勤工作。你必须计划每个细
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2024-04-15 08:10:47
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# 大数据挖掘研究方案指南
大数据挖掘是一个复杂而且不断发展的领域，适合有一定编程和数据分析基础的开发者。下面我将为你提供一个清晰的流程、示例代码以及数据可视化的方式，帮助你构建自己的大数据挖掘研究方案。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解大数据挖掘的过程，下面的表格梳理了实现过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
大数据治理标准体系研究代红，张群，尹卓中国电子技术标准化研究院，北京100007摘要：大数据逐步从概念导入期转入深化务实应用的新阶段，大数据治理成为大数据产业生态系统的新热点，其发展亟需标准体系建设基础以及标准化的支撑。梳理了当前我国大数据治理标准化面临的问题，明确了与大数据治理相关的概念和定义，提出了大数据治理标准体系框架，并给出了下一步标准化工作建议，从而帮助业界构建涵盖大数据治理的新大数据标
原创
2021-04-08 20:39:23
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阿里妹导读：数据中心已成为支撑大规模互联网服务的标准基础设施。随着数据中心的规模越来越大，数据中心里每一次软件（如 JVM）或硬件（如 CPU）的升级改造都会带来高昂的成本。合理的性能分析有助于数据中心的优化升级和成本节约，而错误的分析可能误导决策、甚至造成巨大的成本损耗。本文整理自阿里巴巴高级技术专家郭健美（花名：希伯）在Java相关行业会议的分享，主要介绍阿里大规模数据中心性能监控与分析的挑战
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2023-10-20 06:42:31
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在大数据分析中，数据的挖掘技术是比较重要的，毕竟数据挖掘是获取数据来源的方式，我们都知道大数据分析是需要数据的，没有数据何谈分析？所以我们就需要重视大数据中的挖掘技术，下面我们就在这篇文章中给大家讲述一下大数据分析中的挖掘技术。首先我们给大家说一下大数据分析技术，大数据分析技术就是改进已有数据挖掘和机器学习技术，同时开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术。实现
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2023-08-10 08:43:34
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赛题一：登录行为识别参赛者要根据用户登录的种种蛛丝马迹，预测交易是否有风险。估计优胜者的答案，足以让全网用户沸腾吧？毕竟，网购登录关乎每个人的账户安全。感谢大数据时代，风控技术不断升级，让我们可以在享受乐趣的同时，享受科技的保驾护航。赛题二：店铺销量预测这道赛题，要求参赛者对店铺开展贷款业务和经营状况等数据进行定量跟踪，预测店铺未来90天的销量！港真，如果真有一位大神能预测店铺未来的销量，估计店主
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2023-11-10 14:40:34
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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。
一、大数据随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。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。 麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数
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2024-01-02 16:10:50
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作者：朱赛凡 三大数据背景下数据统计分析技术介绍随数据量变大，和事务处理不同的是，单个统计分析涉及数据量会非常大，单个统计分析任务涉及数据会分散在多台服务器上，且由于计算量大，采用单台服务器进行计算，会导致计算时间非常长，单个统计分析任务必须采用并行计算方式来加快单个统计分析任务执行速度。1并行查询与并行计算技术介绍在大数据背景下的数据统计分析技术门类很多，常见的有：n MP
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2023-10-10 11:41:24
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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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在如今的科技时代，大数据的应用日益广泛，各行各业都在试图利用大数据的潜力来提升业务效率。在这个过程中，参加大数据比赛成为了一个锻炼和提升数据科学技能的好途径。本文将通过具体的案例，介绍在“大数据比赛内容python”中如何运用技术手段和解决方案。
### 背景定位
在大数据比赛中，不同的业务场景需要我们快速、高效地处理和分析大量的数据。以某保险公司的客户数据分析为例，我们需要通过数据挖掘和机器
大数据已经成为变革和创新的技术力量和思维方式，成为当前研究的热门领域。▼本文对相关主题下的知网期刊文章数据集进行分析，识别出期刊文章内容近年来变化的规律。期刊热门栏目近年来的变化经过几年的蓄势待发，13年伊始，“大数据”成为热门概念，人民日报将2013年称为“大数据元年”。我们将2013年作为时间点，对其前后7年的期刊热门栏目数目的变化进行比较。图表1可以发现与数据相关的信息技术、统计研究、计算机科学、软件开发等栏目数目在2013年以后出现增加（图1），这在一定程度上说明对于大数
原创
2021-05-20 18:45:57
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# 大数据平台基础架构研究
## 引言
在当今信息爆炸的时代，大数据技术已成为各行各业的核心驱动力。随着数据量的急剧增长，合理构建大数据平台的基础架构变得尤为重要。本文将探讨大数据平台的基础架构，包括数据存储、处理及分析等关键组件，并通过代码示例进行说明，帮助读者理解大数据平台的运作机制。
## 大数据平台的架构组成
一个完整的大数据平台通常由以下几个主要部分组成：
1. **数据采集*
原创
2024-08-29 05:31:39
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微博每秒大概有4500+的数据输入量，一天大概4亿+的数据量，在2018年有数据显示每天有450亿次的信息发送，二者的数据类型大多是文本和图片短视频平台如抖音，每天有2.5亿人在使用，数据类型都是以短视频的流媒体形式物联网：为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。云计算：云计算是一种按使用量付费的模式，
在大数据分析研究的选题过程中，我们需要不断地探索和解决一些关键问题，以确保所研究的课题能够在技术上实现并具有实际应用价值。本文将通过一系列结构化的分析方式，详细呈现如何处理大数据分析研究选题的问题。
首先，我们看一下**协议背景**。在大数据分析的背景下，通过四象限图，我们可以将研究主题分为高价值/高可行性、高价值/低可行性、低价值/高可行性和低价值/低可行性四个象限，从而更好地进行优先级评估。
