当前，传统（非互联网类）企业已认识到大数据的价值，但如何结合企业现状有效应用大数据，仍普遍存在着迷茫。针对这种现状，下文基于企业大数据应用的相关服务经验，提出一些可行性的思路和建议，供企业客户了解和实施。 一、企业最有价值的数据在哪里 大数据的价值基础来自于数据，对于企业最有价值的数据，我们认为有两点： 1)内部业务大数据(而非外部大数据)具有最高的应用价值 企业的大数据，从来源讲可分为内部(自身
通常，企业里面到处都充斥着数据。事实上各行各业的数据量均经历了几何级数的增长，无论是医疗卫生还是金融，抑或是零售业还是制造业。 在此类海量数据库中，隐藏着无数商业秘密，也孕育着很多机遇以及潜在的成功。但将这些信息（除了由媒体和视频生成的非结构化信息之外，还包括历史数据）利用起来却是一项令人望而生畏的工程。 “许多组织会累积30 年或30 年以上的交易数据，此外还有大量多媒体数据。”埃森哲
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2023-04-04 09:56:38
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舆情数据挖掘是指从大量的舆情数据中，通过使用数据挖掘、机器学习等技术，对舆情数据进行分析处理，提取有价值的信息，从而得到舆情分析结果。舆情数据挖掘的目的是了解舆论趋势、话题热点、网民情绪等，为决策提供数据支持。在舆情数据挖掘中，需要考虑到数据的准确性、可靠性等因素，以确保舆情分析结果的准确性。一、大数据是干什么的大数据技术的主要目的是通过收集、存储、分析海量的数据，从而得到有价值的信息，为决策提供
《大数据挖掘及应用》学习笔记。第1章 大数据挖掘及应用概论 数据挖掘是数据分析的提升。1.1 大数据智能分析处理的普及和应用 1.1.1 云计算(cloud computing) 云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快捷提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少
数据挖掘常用算法及其在医学大数据研究中的应用 医院信息化的发展及云计算、大数据、物联网、人工智能等在医疗领域的应用，为医学数据的获取、存储及处理提供了极大便利。数据挖掘也随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。医学大数据与数据挖掘的结合，能够帮助人们从存储的大体量、高复杂的医学数据中提取有
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2023-05-30 09:06:14
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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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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
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或知识的技术。 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和
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2023-08-29 20:50:07
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数据挖掘技术可以为决策、过程控制、信息管理和查询处理等任务提供服务。一般来说，数据挖掘的应用有，电信：流失；银行：聚类（细分）,交叉销售；百货公司/超市：购物篮分析（关联规则）；保险：细分，交叉销售，流失（原因分析）；信用卡：欺诈探测，细分；电子商务：网站日志分析；税务部门：偷漏税行为探测；警察机关：犯罪行为分析；医学：医疗保健。具体如下：电子政务的数据挖掘：建立电子化政府，推动电子政务的发展，是
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2023-08-10 08:43:43
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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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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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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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目录1.数据挖掘的定义 2.数据挖掘的流程3.如何进行数据预处理4.无监督学习和有监督学习有何区别? 5.简述常见的分类算法1.关联规则算法4类划分方式：2.聚类：3.分类：4.回归分析：6.选择数据挖掘工具时需要考虑的因素 7.常用的数据挖掘工具1.机器学习PAI：2. SAS3.Stata4.Python5.IBM SPSS Modeler6.Wake7
第一讲、环境部署 1.Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言 2.语言特征：编译性语言、解释性语言（python平台兼容性）、动态语言、静态语言、强数据类型（仅能强制转换类型安全的语言）、弱数据类型（一个变量可赋予不同数据类型的值） 3.python环境部署：网址www.python.org 选择的最低版本不小于3.5 配置完成python3环境后，配置IDE的工具，推荐vscode
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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随着信息化的不断发展，想必大家对于大数据、云计算等新兴行业越来越熟悉了。现在的大数据行业是非常热门的一个行业，因其薪酬待遇较好，未来发展前景好，因而越来越受毕业生的喜欢。在大数据的众多工作分工中，数据分析师是最受欢迎的一种，但是想要做一名合格的数据分析师也是很不容易的。想做数据分析师，数据分析是一定要会的，而在数据分析的工作中，学会Excel更是必不可少的。下面我们就来了解一下，Excel在做数
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2023-08-29 16:49:02
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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
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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