1.数据集成需考虑的问题 a.模式集成和对象匹配 b.冗余。原因一：能够用一个或一组属性导出，原因二：属性或维命名的不一致。2.属性冗余的相关分析检测 a.数值属性计算相关系数
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
数据清理-噪声数据 数据清理例程试图填充缺失的值、光滑噪声并识别离群点、纠正数据中的不一致。 噪声数据 噪声（noise）是被测量的变量的随机误差或方差。光滑数据，去除噪声方法如下。 1.分箱（binning） 分箱方法通过考察数据的近邻（即周围的值）来光滑有序数据值。这些有序的值被分不到一些桶或箱
原创
2022-06-10 19:26:18
860阅读
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：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。数
目录数据挖掘一、数据挖掘理解二、数据准备1、缺失值处理2、异常值处理3、数据偏差的处理4、数据的标准化5、特征选择三、数据建模1、分类问题2、聚类问题3、回归问题4、关联问题四、评估模型1、混淆矩阵与准确率指标2、评估数据的处理 业务理解、数据理解、数据准备、构建模型、评估模型、模型部署。一、数据挖掘理解业务理解和数据理解思考问题数据挖掘只能在有限的资源与条件下去提供最大化的解决方案把握
导读数据集成的概念，与主要挑战。CDC技术详解：概念、主流解决方案、以及两个技术流派。实时增量数据集成的主要开源技术：canal、maxwell、Debezium、FlinkCDC、FlinkX的主要特点，并详细介绍了canal的架构。离线数据集成的主要开源技术：Sqoop、DataX。数据集成企业信息化建设中，有一个板块是企业应用集成，根据集成深度的不同，可以分为界面集成、数据集成、控制集成、业
科学问题是指一定时代的科学家在特定的知识背景下提出的关于科学知识和科学实践中需要解决而尚未解决的问题
原创
2022-09-21 14:26:12
2727阅读
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
数据分析与数据挖掘的界定非常的模糊。但有一点可以确定，数据分析输出的是统计结果，比如总计，平均值等，数据挖掘输出的是模型或规则，我们一起来看下之间区别：二者有以下几点区别1.对计算机编程能力的要求不同 一个对编程、敲代码一窍不通的人完全可以成为一名优秀的数据分析师。数据分析很多时候用到的都是诸如Excel、
数据挖掘 今天，我带领大家来了解一下数据挖掘。 首先，我们先来了解一下数据挖掘的定义。 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 我们再来看一下数据挖掘的详细解释。 所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数
教材：数据挖掘基于R语言的实战。1数据挖掘数据挖掘的定义数据挖掘是对大量数据进行探索和分析，以便发现有意义的模式和规则的过程。“有意义”针对的是具体需要用数据分析来回答和解决的问题。数据挖掘活动无监督数据挖掘：对各个变量不区别对待，而是考查他们之间的关系。描述和可视化 关联规则分析 主成分分析、聚类分析等有监督数据挖掘：建立根据一些变量来预测另一些变量的模型，前者被称为自变量，后者被称为因变量。线
数据湖、数据仓库和数据中台，他们并没有直接的关系，只是他们为业务产生价值的形式有不同的侧重。数据湖数据湖作为一个集中的存储库，可以在其中存储任意规模的所有结构化和非结构化数据。在数据湖中，可存储数据不需要对其进行结构化，就可以运行不同类型的分析。数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系
什么是数据仓库？ 大家都去宜家买过东西吧，还记得一楼的大仓库不，你如果看中了某个家具，想要自己去仓库提货，一般都会记下商品上的编码：这个编码对于顾客来说，肯定是没有任何含义的，看到这个编码，不可能知道他是一个什么商品。但是这个编码，对于仓库管理员来说是有含义的，他们可以清楚的知道，是哪一个货架，哪一个位置。当然，顾客到仓库里顺着货架和位置也可以找到商品，但是总归不太直观，挑选的过程还是得
数据仓库的元数据是关于数据仓库中数据的数据。它的作用类似于数据库管理系统的数据字典，保存了逻辑数据结构、文件、地址和索引等信息。
广义上讲，在数据仓库中，元数据描述了数据仓库内数据的结构和建立方法的数据。
目录 科学问题 教育大数据是什么? 教育大数据实践的痛点 数据引力应用 什么是数据引力 数据引力
原创
2022-09-21 13:17:59
1047阅读
大数据和数据挖掘是什么关系?【导语】随着云时代的来临，大数据渐渐吸引了越来越多的关注，数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程，那么大数据和数据挖掘是什么关系呢?下面就给大家具体介绍一下吧。大数据和数据挖掘的战略意义是相同的——都是通过对数据进行深入分析研究，寻找发现更有价值的信息。从技术层面看，大数据的快速崛起和云计算、人工智能、机器学习、数据挖掘有
2.1 数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining）是知识发现（KDD）的核心部分，它指的是从数据集合众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。总体来说，数据挖掘融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化
目录为什么要进行数据预处理什么是数据预处理如何进行数据预处理min-max规范化 Z-score标准化小数定标规范化正态变换 分类-标志变量分类-数值变量连续数值分段删除无用变量删除重复记录在数据挖掘概述章节中，提到了跨行业数据挖掘分析标准化流程CRISP-DW，其中有数据理解、和数据准备环节，数据预处理即是针对这两个环节的处理。为什么要进行数据预处理首先思考一下，为什么要进行
最近比较忙，不过最近间接的获取了不少关于数据流，及数据融合，管道等方面的知识，由于脑子内存小，不写出来很快就
原创
2022-06-10 09:57:42
423阅读
