1. 数据元data element（数据元素），单个数据单元，是数据的基本单位。参阅data field（数据字段）。2. 元数据首先，我们举个例子来看看什么叫做“元”，在后现代主义文学中有一种小说叫作“元小说”，也就是“关于小说的小说”。传统小说就是围绕着主人公描述一系列发生的事件。而元小说则更关心作者是如何写这本小说的，例如写作的背景，用了什么样的写作手法，在创作过程中发生了什么事情。那么举
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
简介数据采集就是搜集符合数据挖掘研究要求的原始数据（Raw Data）。原始数据是研究者拿到的一手或者二手资源。数据采集既可以从现有、可用的无尽数据中搜集提取你想要的二手数据，也可以经过问卷调查、采访、沟通等方式获得一手资料。不管用哪种方法得到数据的过程，都可以叫做数据采集。一句话解释版本：数据采集就是怎么获得原始数据，如果把数据采集看成吃饭，自己撸起袖子做饭就是用一手数据，点外卖就是用二手数据。
HGST(西部数据集团旗下子公司昱科环球存储科技公司)针对中国数据中心决策者的一项调查显示，98%的受访者相信，如果数据能够被有效存储，那么所有数据都有价值。企业信息化所做的所有工作、企业向云计算的转型、大数据的应用等，无非都是为了更好地利用数据，并从中获取价值。HGST亚太区副总裁James Ho十分肯定地表示，数据是一项非常独特且有价值的资产。 与企业生产密切相关的在线数据，也就是俗称的热数
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
大家好，我又回来啦！在本文中，我将对《数据挖掘原理与实践》的第二章《数据处理基础》进行总结和归纳，希望大家多多支持，谢谢！什么是数据？数据是数据库存储的基本对象。并非说单纯的1、2、3等数字才是数据，数据的内涵随着时间的推移而扩展。广义地，可以把数据理解为记录在介质中的信息，是数据对象及其属性的集合，其表现形式可以是数字、符号、文字、图像或计算机代码等。理解数据不仅要了解数据的表现形式，还需要了解
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
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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
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2023-08-13 21:36:41
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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
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2023-08-24 20:46:43
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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
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使用语言：R背景介绍：ISCX2012数据集是目前使用比较广泛的入侵检测数据集，较于KDD99，该数据集的内容更新，数据样本量更大。本次实验中，我们将使用数据挖掘课程中介绍的知识，对ISCX2012数据集进行分析。题目说明：1）已知ISCX数据集中，Jun14这天发生了DoS攻击，现要求使用决策树方法对该天的数据进行处理，并验证决策树模型的准确率、精度和召回率由于XML文档不方便数据处理，将其导入
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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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、
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2023-08-25 16:14:41
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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
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2023-08-14 16:52:38
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数据采集在Kubernetes（K8S）中是一个非常重要的任务，它可以帮助我们实时获取和分析系统中产生的数据，以便作出更明智的决策。本文将使用Apache Kafka作为数据采集的示例，带领初学者学习如何在Kubernetes环境中实现数据采集。
首先，我们来看一下整个数据采集的流程，可以通过以下步骤来展示：
| 步骤 | 操作 |
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
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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
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
