数据挖掘加工海量数据
海量数据与数据挖掘技术
（ ｙ ｏ ｄ ］ Ｍａｓｄｔ Ｄ ｔ ｍｎｎ Ｄ ｃｓ ｎｔ ｅ Ｋｅｗ ｒ ｓ ｓ ａ ａａ ｉｉｇ ｅｉｏ ｅ ａ ｉ ｒ
随着 电子技术 和 数 据库 技 术 迅 猛 发展 和在 各 个
领域 广泛 应用 ，积 累起 来 的数 据越 来 越 多 ，如 银 行
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬＯＦＭＥ ＩＡＬＩ ＯＭＡＴ Ｓ ＤＣ ＮＦ Ｉ Ｃ
海 量 数 据 与 数 据 挖 掘 技 术
李 燕
（ 哈尔滨医科大学大庆校区 大庆 １３ １） ６ ３９
［ 摘要］ 简要概述数据挖掘技 术的发展 由来和定义，着重介 绍数据挖掘技术的功能、应用范 围，以及常用的数据挖掘方法和一般过程 ，并提 出我 国目前国产数据挖掘软件存在的问题 ，以期更
三脂 就会 升高 。
２ 数据挖掘技 术的功能
２ １ 分 类 ．
２ ４ 预 测 ．
把握 分析对 象 发 展 的规律 ，对 未来 的趋 势做 出 预见 。例 如 ：对心脑 血管 疾病 发病 年龄 的预测 。
・
按 照分 析对 象 的属 性 、特 征 ，建 立 不 同 的 组类
２ ・ ３
识别 出内在 的规 则 ，按 照 这 些规 则 把 对 象 分成
若干类。例如 ：将癌症病人分成癌症一期，癌症二
１ 数 据挖 掘 技 术 的 定 义
数据挖 掘技 术 从 ２ ０世 纪 ９ ０年代 才 得 以迅 速 发 展 ， 由于其 与各 个 学 科 相 交互 ， 目前 还 没 有 确 切定 义 。简 单地 说 ，数据 挖 掘 技 术 就 是从 海 量 的数 据 中 挖 掘 出可能 有潜 在 价 值 的信 息 的技 术 。这 些 信 息可
大数据的挖掘和分析技术及应用
大数据的挖掘和分析技术及应用在当今信息化的时代，大数据已经成为各行各业得以发展的重要基石之一。
大数据挖掘和分析技术，作为大数据的核心应用技术之一，其在商业、医疗、金融、政府等领域的应用得到越来越广泛的认可和重视。
本文从大数据挖掘和分析技术的基础知识出发，深入探讨了其发展历程和现有应用情况，并简单预测了其未来发展趋势。
一、大数据挖掘技术的概述大数据挖掘技术是指从海量数据中获取有价值信息的一种技术手段。
通过对数据的获取、处理、分析和模型建立，可以发现并提取其中的关联规则、异常点、趋势、模式等等。
其核心思想在于对数据进行加工，挖掘出其中的潜在价值，为机构或企业提供参考依据。
二、大数据分析技术的概述大数据分析技术是指将大数据进行筛选、计算、分析和可视化等一系列操作，得到有用的洞察和结论的技术。
它是一种好的决策工具，可为企业的经营管理、市场营销、风险管理和人才管理等提供有力的支持。
分析技术充分利用互联网各种数据源，从而挖掘其中鲜为人知的结果或信息，进而发现有利的营销机遇或其他商业模式。
三、大数据挖掘和分析技术的历史和现状大数据挖掘和分析技术得以迅速发展，受益于近几年国内外IT技术和通信技术的迅速发展，尤其是云计算、移动互联网和人工智能等技术的诞生和发展。
同时，大数据汇聚与存储的技术、新型应用模式以及跨界创新产物的兴起，也为大数据挖掘和分析技术打下了坚实基础。
在商业领域，各大企业为提高数据的价值和利用，积极在数据挖掘和分析领域做出尝试。
在福特、可口可乐、波音、华为、京东等国内外著名企业，业务实践中已经成功应用了各种大数据挖掘和分析技术，如基于数据挖掘的消费理解、基于征信评分的风险预测、基于机器学习的推荐系统等。
四、大数据的挖掘和分析技术应用领域商业领域是大数据挖掘和分析技术最广泛的应用领域之一。
比如对于营销市场部门而言，通过挖掘客户消费行为和产品偏好等信息，制定出更为合适的产品营销策略。
对于金融来说，数据挖掘和分析可以帮助预测债务信用风险、最大化利润等。
大数据时代的数据加工和分析方法总结
大数据时代的数据加工和分析方法总结随着信息技术的飞速发展，数据已经成为当今世界最为宝贵的资源之一。
在大数据时代，海量的数据已经成为了各种企业和机构的重要资产和基础。
为了更好地利用这些数据，各种数据加工和分析方法也应运而生。
本文将介绍一些常见的数据加工和分析方法，以及其在大数据时代中的应用。
一、数据采集和清洗在大数据时代，数据采集和清洗工作是非常重要的，因为数据的质量直接影响到后续分析和决策的准确性和可靠性。
数据采集可以通过多种方式实现，例如爬虫、API等，而数据清洗则涉及到去重、缺失值处理、异常值处理等工作。
这些工作的目的是去除重复、不完整或不准确的数据，从而提升数据的质量，为后续分析做好准备。
二、数据分析和挖掘数据分析和挖掘是大数据时代中的重要环节，这是通过各种算法和模型来寻找数据中的关联和隐含的规律。
例如，数据挖掘可以使用聚类、分类、关联规则等算法，来对各种数据集进行分析和挖掘。
这些方法可以用于数据挖掘、预测和决策等不同领域。
数据分析和挖掘方法在大数据时代中的应用范围非常广泛，例如人工智能、社交媒体分析、金融分析等。
三、数据可视化数据可视化可以帮助人们更好地理解和解读数据。
在大数据时代中，数据可视化可以用于展示各种数据图表、图形等，使数据更加直观和易于理解。
同时，数据可视化也可以帮助我们发现数据中的特征和规律。
例如，通过数据可视化可以发现数据中存在的异常值，或者可以发现数据中的趋势和结构等。
四、机器学习机器学习是大数据时代中的核心技术之一，它可以通过各种算法和模型来自动化分析和预测数据。
例如，机器学习可以通过训练数据集来编写预测模型，从而实现自动化的数据预测和分析。
机器学习在大数据时代中的应用非常广泛，例如人工智能、自然语言处理、图像识别等。
五、数据安全和隐私在大数据时代中，数据安全和隐私问题也越来越重要。
数据安全问题主要涉及到数据的存储和传输安全，这需要各种加密和保护措施来确保数据的安全性。
大数据挖掘：从海量数据中挖掘有价值的信息
大数据挖掘是一个非常热门的话题，随着互联网和技术的迅猛发展，我们每天都在处理大量的数据。
这些数据包含了各种各样的信息，但对于我们来说，如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息，变得非常关键。
本文将介绍大数据挖掘的概念以及如何利用它来发现潜在的商机和解决现实世界的问题。
第一节：什么是大数据挖掘（H1）大数据挖掘是指利用各种统计学和机器学习技术，从海量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势的过程。
它涉及收集、分析和解释大量的数据，以提供有关某个主题或领域的洞察和理解。
大数据挖掘涉及许多技术和方法，包括数据清洗、特征提取、模型构建、模型评估和可视化等。
第二节：大数据挖掘的应用领域（H2）大数据挖掘可以应用于各个领域，包括商业、金融、医疗、社交媒体等。
在商业领域，大数据挖掘可以帮助企业了解消费者的喜好和需求，从而进行个性化营销和产品定位。
在金融领域，大数据挖掘可以识别潜在的欺诈行为和风险，以及改善投资策略。
在医疗领域，大数据挖掘可以帮助医生和研究人员发现新的治疗方法和疾病模式。
在社交媒体领域，大数据挖掘可以帮助分析用户的行为和趋势，以改善用户体验和增加用户参与度。
第三节：大数据挖掘的挑战和机遇（H2）尽管大数据挖掘有很多潜在的机遇，但也面临一些挑战。
首先，由于数据的复杂性和多样性，数据清洗和预处理变得非常困难。
其次，由于数据量的大幅增加，对存储和计算能力提出了更高的要求。
此外，保护数据的隐私和安全也是一个重要的问题。
然而，这些挑战也带来了许多机遇。
通过大数据挖掘，企业可以更好地了解消费者，提供个性化的产品和服务。
同时，通过分析大数据，企业可以更好地预测市场趋势，制定更有效的决策。
在医疗领域，大数据挖掘可以帮助改善治疗效果和预防疾病。
在互联网领域，大数据挖掘可以帮助提高搜索引擎的准确性和性能。
第四节：大数据挖掘的流程（H2）大数据挖掘的流程可以分为以下几个步骤：1.数据收集：收集相关领域的大量数据。
2.数据清洗和预处理：清洗和处理数据中的错误、缺失和噪声。
如何从海量实验数据中提取有意义的信息？
如何从海量实验数据中提取有意义的信息？2023年，随着技术的不断进步和数据的增多，如何从海量实验数据中提取有意义的信息成为了许多领域研究的难题。
本文将从数据处理的角度探讨如何有效地提取有意义的信息。
一、数据的获取与处理为了获取大量的实验数据，研究人员往往需要进行大规模的实验，以获取足够的数据。
在这个过程中，一个重要的问题就是如何确保数据的准确性和可靠性。
在数据采集的过程中，必须保证实验的质量和控制实验中的影响因素，以得到可信的数据。
在获取到数据后，需要进行数据处理，以便更好地理解和利用数据。
首先需要对数据进行清洗，清除掉无效数据和错误数据，使得数据更为准确。
然后需要对数据进行归一化处理，使得数据处于同一尺度上，便于进行比较和分析。
此外，还需要对数据进行去噪处理，以降低噪声对数据分析的影响。
二、数据分析和建模经过数据处理后，我们需要对数据进行分析和建模，以便从中提取出有意义的信息。
在数据分析方面，传统的统计学方法仍然有其重要性，但随着机器学习和深度学习等技术的发展，数据分析也变得更加高效和准确。
在数据建模方面，传统的线性回归、逻辑回归等模型仍然具有一定的应用价值，而深度学习技术的发展也为数据建模带来了新的思路和方法。
三、数据可视化数据可视化是指将数据通过图形或图表等形式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助我们更直观地认识数据的特征和规律，从而更好地利用数据。
数据可视化的方法非常多样，包括常见的柱状图、折线图、散点图等，也包括更为高级的三维图像、动态图像等。
随着科技的不断进步，数据可视化技术也在不断更新和发展。
四、数据挖掘数据挖掘是指从大量的数据中发现有价值的信息和知识，以达到预测、分类、聚类等目的。
数据挖掘技术可以帮助我们更深入地挖掘数据，从中发现隐藏的规律和知识，为决策和应用带来更多的参考。
数据挖掘的方法也非常丰富，包括聚类、分类、关联规则挖掘等多种技术。
在实际的应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法和工具进行数据挖掘。
如何处理海量数据的挖掘和分析
如何处理海量数据的挖掘和分析处理海量数据的挖掘和分析已成为当前社会发展的必然需求。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并作出正确的决策，已经成为企业获得竞争优势的重要手段。
在处理海量数据的挖掘和分析方面，我们可以遵循以下几个步骤：一、数据收集挖掘和分析需要数据的支持。
企业可以通过各种收集手段来收集数据，例如调查问卷、社交媒体、客户反馈、销售记录等。
也可以利用现有数据源，例如公司内部数据库、互联网公开数据等。
二、数据预处理海量的数据需要做一些预处理，以提高数据质量和降低运算复杂度。
常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成：将不同来源的数据集成起来，统一格式和类别，以便后续分析。
3. 数据转换：将数据转换成适合挖掘分析算法的形式。
三、数据分析在进行数据分析前，需要先确定分析的目的和方法。
数据分析可以基于以下三种方法进行：1. 描述性数据分析：通过对数据进行统计分析和图表呈现，描述数据的分布特征和趋势。
2. 预测性数据分析：针对未来数据进行预测和建模，例如利用回归模型和时序模型进行销售预测。
3. 关联性数据分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的因果关系和规律性。
四、数据可视化数据可视化可以将复杂的数据呈现出直观的效果，使数据分析更具有启发性和互动性。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、地图、热力图等。
五、数据挖掘模型建立数据挖掘模型是处理海量数据的核心。
常见的数据挖掘模型包括决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机等。
在建立模型前，需要先确定模型的算法和参数，利用一些工具和平台进行模型训练和测试，最终得到一个准确的分析结果。
总之，处理海量数据的挖掘和分析需要多种技术和手段的支持，需要深入分析数据的结构和特性，同时还需要针对具体的业务场景和问题制定相应的分析策略。
只有通过持续不断地探索和实践，才能发掘更多海量数据中的价值信息。
综采工作面海量数据挖掘分析平台设计
综采工作面海量数据挖掘分析平台设计王宏伟1， 杨焜1，2， 付翔1，2， 李进1，3， 贾思锋1，2（1. 太原理工大学 山西省煤矿智能装备工程研究中心，山西 太原 030024；2. 太原理工大学 矿业工程学院，山西 太原 030024；3. 太原理工大学 机械与运载工程学院，山西 太原 030024）摘要：当前综采工作面海量数据采集的实时性和完整性差、异常数据清洗耗时大、数据挖掘时延大，导致综采数据利用率低，无法辅助管理层实时下发决策指令。
针对上述问题，设计了一种综采工作面海量数据挖掘分析平台。
该平台由数据源层、数据采集存储层、数据挖掘层和前端应用层组成。
数据源层由工作面各类硬件设备提供原始数据；数据采集存储层使用OPC UA 网关实时采集井下传感器监测信息，再通过MQTT 协议和RESTful 接口将数据存入InfluxDB 存储引擎；数据挖掘层利用Hive 数据引擎和Yarn 资源管理器筛选数据采集过程中受工作现场干扰形成的异常数据，解决因网络延时导致的数据局部采集顺序紊乱问题，并利用Spark 分布式挖掘引擎挖掘工作面设备群海量工况数据的潜在价值，提高数据挖掘模型的运行速度；前端应用层利用可视化组件与后端数据库关联，再通过AJAX 技术与后端数据实时交互，实现模型挖掘结果和各类监测数据的可视化展示。
测试结果表明，该平台能够充分保证数据采集的实时性与完整性，清洗效率较单机MySQL 查询引擎提升5倍，挖掘效率较单机Python 挖掘引擎提升4倍。
关键词：综采工作面；海量数据；数据挖掘；数据采集；数据存储；数据清洗；数据可视化中图分类号：TD67 文献标志码：AMassive data mining and analysis platform design for fully mechanized working faceWANG Hongwei 1, YANG Kun 1,2, FU Xiang 1,2, LI Jin 1,3, JIA Sifeng 1,2(1. Center of Shanxi Engineering Research for Coal Mine Intelligent Equipment, Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024, China ； 2. College of Mining Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024,China ； 3. College of Mechanical and Vehicle Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China)Abstract : The current real-time and integrity of massive data acquisition in fully mechanized working faces are poor. The abnormal data cleaning takes a long time. The data mining delays are large. This leads to low utilization rate of fully mechanized working data and incapability to assist management in issuing decision-making instructions in real-time. In order to solve the above problems, a massive data mining and analysis platform for fully mechanized working faces is designed. The platform consists of a data source layer, a data acquisition and storage layer, a data mining layer, and a front-end application layer. The data source layer is provided with raw data by various hardware devices on the working surface. The data acquisition and storage layer uses the OPC UA gateway to collect real-time monitoring information from underground sensors, and then stores the data in the InfluxDB storage engine through the MQTT protocol and RESTful interface. The data收稿日期：2023-03-20；修回日期：2023-05-21；责任编辑：盛男。
海量数据分析与数据挖掘技术研究
海量数据分析与数据挖掘技术研究随着信息化时代的到来，互联网的发展以及各行各业的数字化转型，海量数据已经成为当代的重要资源之一。
随之而来的是数据的管理、分析、挖掘等问题，海量数据分析和数据挖掘技术也因此被广泛关注和研究。
一、海量数据分析海量数据分析是指对海量数据进行筛选、分类、比对、分组、统计等操作，从而得出数据背后的信息、规律和趋势。
海量数据具有数据多样性、数据量大、数据速度快、数据价值高等特点，在这样的背景下，海量数据分析也具有较高的技术门槛和挑战。
海量数据分析主要包括数据的采集、处理、存储和分析。
其中，数据的采集和处理是数据分析的前提，不同类型的数据需要采用不同的采集和处理方式。
数据的存储和分析也是数据分析过程中的重要环节。
目前常用的存储方式包括关系型数据库、非关系型数据库、Hadoop等，能够满足不同类型和规模的数据存储需求。
数据的分析则包括统计分析、机器学习、深度学习等多种分析手段，能够帮助提取数据的规律、发现数据的价值和意义。
海量数据分析的应用也非常广泛，包括金融、医疗、教育、交通、环保等各个领域。
例如，在医疗领域，医疗机构可以通过海量数据分析的手段，对医疗数据进行深度挖掘和分析，发现医疗信息中的规律和趋势，提升医疗水平和提高就诊效率。
二、数据挖掘技术数据挖掘是指通过对大量数据的挖掘和处理，从中挖掘出潜在的知识、模式和规律，帮助人们更好地理解和利用数据。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘等方法。
其中，分类是指将数据分成不同类别，聚类则是将数据分成不同的组，回归则是通过分析数据之间的关系，预测未来的趋势和变化。
关联规则挖掘则是指发掘不同事物之间的联系和关系。
数据挖掘技术在现代社会中得到广泛应用。
例如，在电商领域，通过数据挖掘技术，可以对用户的购买行为进行分析，然后将不同的商品进行分类和推荐，提高用户的购买体验和满意度。
在金融领域，数据挖掘技术可应用于风险管理、预测模型、客户关系管理等方面，帮助金融机构更好地理解客户需求、优化产品和服务。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
数据挖掘加工海量数据
在这个信息爆炸的时代，互联网上丰富的信息给我们带来了无数机遇，同时也带来了挑战：如何从浩如烟海的数据中找到真正有用的信息？如何为企业用户带来所需要的
行业资讯？
对于上述问题，海量信息技术有限公司(简称海量公司)的副总裁兼首席科学家周富秋博士认为，通过采用智能计算技术，对海量信息进行筛选，从中可以得到用户真正想要的信息。
对于智能计算技术，周富秋做了进一步的解释，该技术是建立在自然语言处理(Nature Language Process，NPL)基础上的，通过人工筛选的庞大语料库，按照事先设计的算法，对海量数据进行识别，从中找到对用户有用的信息和情报。
周富秋所在的海量公司是一家成立于1999年、专注于中文智能计算和信息数据挖掘技术的民营企业。
该公司沿着“字符到语义、非结构化到结构化”的技术路线，经过多年的技术积累，所研发的海量中文智能分词基础件已经广泛应用于腾讯、猫扑网、Myspace等大型网站。
此外，海量公司还为微软、Autonomy、Askjeeves等国外公司提供中文智能计算技术，帮助他们实现软件本土化。
周富秋将数据信息处理分为3个层次。
为了更好地解释
这3个不同的层次，他绘制了一个3层金字塔模型：位于底部的是数据，在其之上是筛选出来的信息，而在金字塔塔尖的就是经过技术提取的精华内容―情报。
对于数据和信息的处理，周富秋认为目前主要采用了浅度智能自然语言处理技术(NPL Shallow)，而通过这种方式提取出来的内容(数据和信息)，主要是Google和百度等搜索引擎厂商正在从事的主要工作。
而对于在数据和信息基础上进行精加工产生的精华―情报，则是海量公司正在致力去做的工作，而他们所采用的技术叫做深度智能自然语言处理技术(NPL Deep)。
这种技术，周富秋认为正是海量公司的核心竞争力所在。
目前，海量公司已经开发除了基于上述技术的数据挖掘产品“海纳”。
该产品可以通过智能计算技术为网络媒体、行业门户、企业情报部门提供在线网络数据挖掘服务。
“海纳”可以自动对指定的网站页面进行监控，对于所发现的新增页面及时提示，并对重复信息进行归总。
用户只需要单击鼠标，就可以对网页内容进行转载收录。
“海纳”运用智能计算技术，替代人工完成大量信息加工工作，简化编辑工作，经过深度加工提升信息价值。
海纳是一款在线产品，用户所有操作都是在客户端完成，而其所有的智能分析和自然语言处理工作均在海量公司的专用机房内完成。
据产品总监沈止戈介绍，该公司目前为“海纳”投入了100台大型服务器。
对于自然语言处理来说，语料库是一切工作的基础。
沈
止戈透露，他们拥有国内最大规模的语料库(北京大学的语料库位居第二)，而该公司有近20名语言方面的专业人士每天
不停地更新语料库，保证对于新词的收录。
而这样做，就保证了对于中文语句分词的机器识别准确率。
海量公司下一步的研究重点将主要集中在对数据信息
的深度加工，并且针对不同用户需求提炼出有用的情报信息，为用户决策提供依据。
沈止戈向记者演示了一个实例。
海量公司对于某体育网站近期的NBA相关新闻进行加工，通过数据挖掘技术从中得出NBA各球队的相关情报。
计算机通过分析，很快就生成了一份报表，报表中显示太阳队的后卫名叫纳什，主教练名叫安东尼。