文章目录1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)1.1HDFS优缺点2.HDFS组成架构3.HDFS体系结构4.HDFS读数据过程5. HDFS写数据过程6. HDFS主要组件的功能7.NameNode和SecondaryNameNode 1.HDFS简介 (Hadoop分布式文件系统)HDFS是一个运行在通用硬件设备之上的分布式文件系统。HDFS是高度容错的，在廉价的硬件上部署。HDF
接上2篇：一小时了解数据挖掘①：解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②：分类算法的应用和成熟案例解析数据挖掘分类技术 从分类问题的提出至今，已经衍生出了很多具体的分类技术。下面主要简单介绍四种最常用的分类技术，不过因为原理和具体的算法实现及优化不是本书的重点，所以我们尽量用应用人员能够理解的语言来表述这些技术。 在我们学习这些算法之前必须要清楚一点，分类算法不会百分百准确
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2023-08-24 22:54:58
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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
大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，酝馥君已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期酝馥君就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂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
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2023-09-11 11:42:15
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作者：Flyingis 数据挖掘是一个由数据库、人工智能、数理统计和可视化等多学科与技术交叉、渗透、融合形成的交叉学科。地理空间数据挖掘(Geospatial Data Mining)是数据挖掘的一个研究分支，即从地理空间数据库中挖掘时空系统中潜在的、有价值的信息、规律和知识的过程，包括空间模式与特征、空间与非空间数据之间的
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2023-07-26 14:45:38
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。关注作者：需要大数据学习视频资料关注我什么是大数据挖掘？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
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2023-09-14 17:09:19
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大数据挖掘方法介绍在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。
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2023-08-31 00:27:19
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目录 文章目录目录前言正文1.数据挖掘概述1.1 数据挖掘的概念1.2 数据挖掘的功能1.2.1常见的数据挖掘功能:1.2.2数据挖掘功能详细介绍：1.3 数据挖掘运用到的技术1.4 大数据挖掘和传统数据挖掘的区别2. 大数据挖掘的计算框架2.1 大数据挖掘计算框架2.1.1 Hadoop框架2.1.2 典型大数据计算框架对比2.2 大数据挖掘处理基本流程2.2.1 大数据对数据的处理与传统的处理
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
大数据时代，如何充分挖掘数据资源所蕴含的价值，正成为各国IT产业、学术界、政府共同关注的焦点。 在各个行业中利用大数据技术来分析行业状况和事件趋势已成为共识并得到广泛应用。 随着数据信息资源的不断增加，提高大数据分析技术显得尤为重要。 Python是这个重要的大数据应用辅助工具。 它功能强大，操作简单，逻辑语法通俗易懂。 该代码是有效的。 因
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2023-09-14 23:11:30
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文章目录第三章 关联数据挖掘首先明确本章需要学习掌握的内容几个重要概念关联规则挖掘算法关联规则评估（理解）1.什么是关联规则挖掘？经典例子——购物篮分析其他应用举例[考点]数据集中支持度的计算频繁项集项集支持度计数 support count支持度 support[考点]关联规则的强度——置信度和支持度的计算关联规则衡量关联规则的强度——支持度 置信度2.挖掘关联规则的一般步骤1.**频繁项集产
数据： 是对事物审慎、客观的记录。是以一种结构化的方式记录事件发生的相关数据。大数据： 是无法被传统工具直接出处理、分析的数据，大多是半结构化以及非结构化数据，仅有少量是结构化数据。结构化数据是有关联性定义的固定结构数据。如：数据库里的每一条数据。半结构化数据是具有一定程度的编码设定与格式，但仍有部分数据无法统一格式。如：电子邮件、HTML的网页数据。非结构化数据没有统一格式。如:图片、声音、影像
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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一、环境部署 概念. 大数据指无法在可承受的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。 数据挖掘( Data Mining )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
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2023-07-10 17:19:04
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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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大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。
大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。
智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据
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2023-06-09 14:43:09
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数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为规则、概念、规律及模式等2.1数据挖掘的发展历史.....2.2数据分析与数据挖掘的主要区别相对于传统的统计分析技术，数据挖掘有如下特点：数据挖掘擅长处理大数据（几十几百万行或者更多的数据）数据挖掘在实践应用中一般都会借助数据挖掘工具数据分析应用的趋势是用大型数据库中抓取数据数据挖掘是统计分析技术的延伸和发
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2023-08-29 15:35:39
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区别：大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。大数据：指无法在可承受的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；在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·
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2023-09-03 09:18:56
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# 实现大数据数据挖掘的流程及指导
## 整体流程
以下是实现大数据数据挖掘的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据清洗和预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 模型应用 |
## 具体指导
### 步骤一：收集数据
在这一步，你需要找到可用的数据集，可
