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大数据四大方面十五大关键技术_光环大数据培训
大数据四大方面十五大关键技术_光环大数据培训光环大数据人工智能培训认为，不管你是基础不牢固没有开发经验的小白，还是有工作经验还想不断提升自己的开发者们，对于想在这个行业有发展，并付诸了实际努力的人，在这样一个发展前景下，未来都是有无限可能的。
但是这个高速发展的行业可想而知竞争也是激烈的，不可避免的存在优胜劣汰，如果不努力就会被后来居上，光环大数据超专业系统的培训体系，全程项目实战式授课，行业大咖级讲师授课，千家企业联盟保你就业，这样的机构才配得上你的努力！近年来，大数据来势汹汹，渗透到各行各业，带来了一场翻天覆地的变革。
让人们越发认识到，比掌握庞大的数据信息更重要的是掌握对含有意义的数据进行专业化处理的技术。
如果将大数据比作一种产业，那么这产业盈利的关键点在于，提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”，这便是大数据关键技术发挥的能力。
大数据11大数据关键技术涵盖从数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘等环节。
本文针对大数据的关键技术进行梳理如下：▋Part1.大数据采集数据采集是大数据生命周期的第一个环节，它通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络数据、移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
由于可能有成千上万的用户同时进行并发访问和操作，因此，必须采用专门针对大数据的采集方法，其主要包括以下三种：A.数据库采集一些企业会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储数据。
谈到比较多的工具有Sqoop和结构化数据库间的ETL工具，当然当前对于开源的Kettle和Talend本身也集成了大数据集成内容，可以实现和hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。
B.网络数据采集网络数据采集主要是借助网络爬虫或网站公开API等方式，从网站上获取数据信息的过程。
大数据产业数据挖掘与分析应用
大数据产业数据挖掘与分析应用第1章数据挖掘基础理论 (3)1.1 数据挖掘概述 (3)1.2 数据挖掘流程与方法 (3)1.2.1 数据挖掘流程 (3)1.2.2 数据挖掘方法 (4)1.3 数据挖掘常用算法 (4)1.3.1 决策树算法 (4)1.3.2 支持向量机算法 (4)1.3.3 Kmeans聚类算法 (4)1.3.4 关联规则挖掘算法 (4)1.3.5 神经网络算法 (5)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 概述 (5)2.1.2 缺失值处理 (5)2.1.3 异常值处理 (5)2.1.4 重复记录处理 (5)2.1.5 数据不一致处理 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 数据源识别 (5)2.2.3 数据抽取 (6)2.2.4 数据转换 (6)2.2.5 数据加载 (6)2.3 数据转换 (6)2.3.1 概述 (6)2.3.2 数据类型转换 (6)2.3.3 数据结构转换 (6)2.3.4 数据格式转换 (6)2.4 数据归一化 (6)2.4.1 概述 (6)2.4.2 最小最大归一化 (6)2.4.3 Z分数归一化 (7)第3章数据挖掘算法与应用 (7)3.1 分类算法 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 常见分类算法 (7)3.1.3 分类算法应用 (7)3.2 聚类算法 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 常见聚类算法 (8)3.3 关联规则挖掘 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 常见关联规则挖掘算法 (8)3.3.3 关联规则挖掘应用 (9)3.4 时序数据分析 (9)3.4.1 概述 (9)3.4.2 常见时序数据分析方法 (9)3.4.3 时序数据分析应用 (9)第四章机器学习与数据挖掘 (10)4.1 机器学习概述 (10)4.2 监督学习 (10)4.3 无监督学习 (10)4.4 强化学习 (10)第五章文本挖掘与分析 (11)5.1 文本挖掘概述 (11)5.2 文本预处理 (11)5.3 文本特征提取 (11)5.4 文本分类与聚类 (11)第6章社交网络分析 (11)6.1 社交网络概述 (11)6.2 社交网络数据获取 (12)6.3 社交网络分析算法 (12)6.4 社交网络应用案例 (12)第7章图像挖掘与分析 (13)7.1 图像挖掘概述 (13)7.1.1 定义与背景 (13)7.1.2 图像挖掘的发展历程 (13)7.2 图像特征提取 (13)7.2.1 特征提取方法 (13)7.2.2 特征选择与降维 (13)7.3 图像分类与识别 (14)7.3.1 分类方法 (14)7.3.2 识别任务 (14)7.4 图像分割与检索 (14)7.4.1 图像分割方法 (14)7.4.2 图像检索技术 (14)第8章时空数据分析 (14)8.1 时空数据概述 (14)8.1.1 定义及特点 (14)8.1.2 时空数据来源 (15)8.2 时空数据挖掘方法 (15)8.2.1 数据预处理 (15)8.2.2 时空数据挖掘算法 (15)8.3.1 城市规划与管理 (15)8.3.2 环境监测与保护 (16)8.3.3 公共卫生与防疫 (16)8.3.4 农业生产与管理 (16)8.4 时空数据可视化 (16)8.4.1 可视化方法 (16)8.4.2 可视化工具 (16)第9章数据挖掘在大数据领域的应用 (16)9.1 大数据概述 (16)9.2 大数据挖掘方法 (17)9.3 大数据分析应用 (17)9.4 大数据可视化 (17)第10章数据挖掘与数据安全 (18)10.1 数据安全概述 (18)10.2 数据挖掘与隐私保护 (18)10.3 数据挖掘与数据安全策略 (18)10.4 数据挖掘在数据安全领域的应用 (19)第1章数据挖掘基础理论1.1 数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
大数据培训完一般可以做哪些工作_光环大数据培训
大数据培训完一般可以做哪些工作_光环大数据培训大数据培训完一般可以做哪些工作? 大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。
大数据培训完一般可以做哪些工作？大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。
大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位。
1、Hadoop开发工程师Hadoop是一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。
所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题，因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。
2、数据分析师数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。
总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
3、数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。
有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark 相结合。
大数据时代数据挖掘的关键突破口_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
大数据时代数据挖掘的关键突破口_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金什么是聚类分析?聚类分析有什么用?聚类算法有哪些?聚类分析的应用……这些问题的探究可为大数据时代数据挖掘找到关键突破口!人类文明已迈入大数据时代，得“数据”者得天下，但你不能把海量数据一下推给用户，那是毫无价值的。
你需要把通过对海量数据的挖掘、处理、分析，得出结果，然后给用户，这才是有价值的“数据”。
由此，数据处理技术必不可少，那么说到大数据分析中的应用，还得先说说聚类算法。
数据挖掘常用的经典算法之一就是聚类法，是数据挖掘采用的起步技术，也是数据挖掘入门的一项关键技术。
一、什么是聚类分析?聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程，其目的是在相似的基础上收集数据来分类。
聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。
属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。
聚类与分类的不同还在于，聚类所要求划分的类是未知的。
二、聚类分析的重要性“物以类聚，人以群分”，这是人类几千年来认识世界和社会的基本能力，是从大数据中发现价值必须面对的一个普遍性、基础性问题，是认知科学作为“学科的学科”要解决的首要问题。
无论是政治、经济、文学、历史、社会、文化、还是数理、化工、医农、交通、地理、各行各业的大数据或宏观或微观的任何价值发现，无不借助于大数据聚类分析的结果，因此，数据分析和挖掘的首要问题是聚类，这种聚类是跨学科、跨领域、跨媒体的。
大数据聚类是数据密集型科学的基础性、普遍性问题。
可以毫不夸张的讲，如果聚类算法都搞不明白，或者说没有“落地”的“实例”，那说在搞数据挖掘就纯粹是忽悠了。
人类的认知科学要想有所突破，首先就要在大数据聚类上去的突破，聚类是挖掘大数据资产价值的第一步。
三、聚类算法的种类作为数据挖掘中很活跃的一个研究领域，聚类分析有多种算法。
29_数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现第一部分数据挖掘基本概念与原理 (2)第二部分数据预处理与特征工程 (5)第三部分关联规则与聚类分析应用 (8)第四部分分类与预测模型构建 (12)第五部分异常检测与推荐系统设计 (15)第六部分图挖掘与社交网络分析 (19)第七部分深度学习在数据挖掘中的应用 (22)第八部分知识发现与可视化技术 (25)第一部分数据挖掘基本概念与原理数据挖掘与知识发现一、引言在信息时代，数据已成为企业、研究机构和政府等组织的核心资产。
如何从海量数据中提取有用的信息和知识，以支持决策和优化业务流程，已成为一个迫切的需求。
数据挖掘和知识发现技术的发展，为我们提供了有效的解决方案。
二、数据挖掘基本概念1.数据挖掘定义数据挖掘（Data Mining）是从大量、不完全、有噪声、模糊、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。
2.数据挖掘任务数据挖掘的任务主要包括分类、预测、聚类、关联规则、异常检测等。
其中，分类是将数据按照某个标准进行划分；预测是根据历史数据预测未来的趋势；聚类是将数据划分为不同的群组；关联规则是发现数据之间的关联关系；异常检测是识别出与正常数据模式不符的异常数据。
三、数据挖掘原理1.数据预处理在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤。
数据清洗的目的是去除噪声和异常值，处理缺失值和离群值；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个数据集；数据变换是将数据转换成适合挖掘的格式；数据归约是通过减少数据量来提高挖掘效率。
2.挖掘算法选择根据数据的特性和挖掘任务的需求，选择合适的挖掘算法。
常用的算法包括决策树、神经网络、K-means 聚类、Apriori 关联规则等。
这些算法都有其特定的适用场景和优缺点，需要根据实际情况进行选择。
3.模型评估与优化在得到挖掘结果后，需要对模型进行评估和优化。
评估的目的是检验模型的性能和效果，常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。
大数据环境下的数据挖掘方法与技巧
大数据环境下的数据挖掘方法与技巧随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一部分。
大数据的产生和积累给我们带来了许多机遇和挑战。
在这个大数据环境下，数据挖掘成为了一项重要的技术，它可以帮助我们从海量的数据中提取有用的信息和知识。
数据挖掘是一种通过分析大规模数据集，发现其中潜在模式、关联规则和趋势的过程。
在大数据环境下，数据量庞大，对数据挖掘的方法和技巧提出了更高的要求。
下面将介绍几种大数据环境下常用的数据挖掘方法和技巧。
首先，数据预处理是数据挖掘的重要一环。
在大数据环境下，数据的质量往往参差不齐，包含噪声和缺失值。
因此，对数据进行清洗和预处理是必不可少的。
数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和噪声等。
数据预处理还包括数据变换和规范化，以便进行后续的分析和挖掘。
其次，关联规则挖掘是大数据环境下常用的数据挖掘方法之一。
关联规则挖掘可以帮助我们发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过发现数据集中的关联规则，我们可以了解不同属性之间的关系，从而做出更准确的决策。
在大数据环境下，关联规则挖掘需要处理更大规模的数据集，因此需要使用高效的算法和技术来提高挖掘的效率。
另一种常用的数据挖掘方法是聚类分析。
聚类分析可以将数据集中的对象分成若干个类别，相似的对象被归为一类。
在大数据环境下，聚类分析可以帮助我们发现数据集中的潜在模式和群组。
通过聚类分析，我们可以对大规模数据集进行分析和理解，从而更好地把握数据的特征和规律。
此外，分类和预测是大数据环境下常用的数据挖掘方法之一。
分类是一种通过训练数据集，建立分类模型，将新的数据对象分到不同类别的过程。
预测则是通过已有的数据和模型，对未来的数据进行预测和推断。
在大数据环境下，分类和预测可以帮助我们从海量的数据中提取出有用的信息和知识，为决策提供支持。
最后，文本挖掘是大数据环境下的另一个重要领域。
随着互联网的发展，大量的文本数据被产生和积累。
文本挖掘可以帮助我们从文本数据中提取有用的信息和知识。
云计算环境中的数据挖掘存储管理设计_光环大数据培训
云计算环境中的数据挖掘存储管理设计_光环大数据培训Hadoop提供了一个基于HDFs的简单数据库HBase，它的设计思想和数据模型都与Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTabIe极为相似。
HBase不支持完全的关系数据模型，只为用户提供了简单的数据模型，让客户来动态控制数据的分布和格式。
从数据模型角度看，HBase是一个稀疏的、长期存储的（存在硬盘上）、多维度的、排序的映射表。
这张表的索引是行关键字、列关键字和时间戳。
每个值是一个不解释的字符数组，用户需要自己解释存储的字串的类型和含义。
这种模型具有很大的灵活性，通过仔细选择数据表示，用户可以控制数据的局部化。
但是这种灵活性的代价就是不支持完全的关系数据模型，这导致传统的数据存储格式无法应用于HBase。
Google自身的GFS是为网页搜索功能量身定做的，采用BigTable的简单数据模型可以以字符串形式灵活存储网页的URL、时间戳等信息。
HDFS的设计完全借鉴了GFS的思想，因此从目前的版本来看，HDFS对网页搜索具有较好的支持，但是对于使用传统的关系数据模型的产品来说，HDFS并不是一个很好的选择，因为它不能提供传统的关系数据库的相关功能。
如上所述，以Hadoop为例，目前的开源解决方案并不完全适用于某公司的新产品需求，因此我们需要参照现有解决方案，设计符合自身需要的新方案。
2.DDF的数据划分策略面对大量的异构的用户数据，我们有必要对数据进行划分，以期得到更好的查询性能。
数据划分策略可分为垂直数据划分（Horizontal panition）和水平数据划分（VerticaI partition），在DDF中同时采用了这两种划分策略。
垂直数据划分是按照功能划分：（1）首先把对象数据、查询数据和其他数据划分到不同的数据表中（数据库的表）。
（2）对于对象数据，由于是按对象类型（Object type）访问的，那么我们可以进一步按照对象类型进行垂直划分，把不同类型的对象数据划分到相应的数据表中。
一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训
一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训一、文本挖掘概念在现实世界中，可获取的大部信息是以文本形式存储在文本数据库中的，由来自各种数据源的大量文档组成，如新闻文档、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面。
由于电子形式的文本信息飞速增涨，文本挖掘已经成为信息领域的研究热点。
文本数据库中存储的数据可能是高度非结构化的，如WWW上的网页;也可能是半结构化的，如e-mail消息和一些XML网页:而其它的则可能是良结构化的。
良结构化文本数据的典型代表是图书馆数据库中的文档，这些文档可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和内容。
通常，具有较好结构的文本数据库可以使用关系数据库系统实现，而对非结构化的文本成分需要采用特殊的处理方法对其进行转化。
文本挖掘(Text Mining)是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。
其中被普遍认可的文本挖掘定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。
文本挖掘的主要用途是从原本未经处理的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。
文本挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。
但与传统的数据挖掘相比，文本挖掘有其独特之处，主要表现在:文档本身是半结构化或非结构化的，无确定形式并且缺乏机器可理解的语义;而数据挖掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识。
因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。
文本挖掘是应用驱动的。
它在商业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用；例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自动简历评审，搜索引擎等等。
数据挖掘知识点归纳
知识点一数据仓库1.数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并且通常驻留在单个站点上。
2.数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。
3.数据仓库围绕主题组织4.数据仓库基于历史数据提供消息，是汇总的。
5.数据仓库用称作数据立方体的多维数据结构建模，每一个维对应于模式中的一个或者一组属性，每一个单元存放某种聚集的度量值6.数据立方体提供数据的多维视图，并允许预计算和快速访问汇总数据7.提供提供多维数据视图和汇总数据的预计算，数据仓库非常适合联机分析处理，允许在不同的抽象层提供数据，这种操作适合不同的用户角度8.OLAP例子包括下钻和上卷，允许用户在不同的汇总级别上观察数据9.多维数据挖掘又叫做探索式多维数据挖掘OLAP风格在多维空间进行数据挖掘，允许在各种粒度进行多维组合探查，因此更有可能代表知识的有趣模式。
知识点二可以挖掘什么数据1.大量的数据挖掘功能，包括特征化和区分、频繁模式、关联和相关性分析挖掘、分类和回归、聚类分析、离群点分析2.数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，分为描述性和预测性3.描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质4.预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便做出预测5.数据可以与类或概念相关联6.用汇总、简洁、精确的表达描述类和概念，称为类/概念描述7.描述的方法有数据特征化（针对目标类）、数据区分（针对对比类）、数据特征化和区分8.数据特征化用来查询用户指定的数据，上卷操作用来执行用户控制的、沿着指定维的数据汇总。
面向属性的归纳技术可以用来进行数据的泛化和特征化，而不必与用户交互。
形式有饼图、条图、曲线、多维数据立方体和包括交叉表在内的多维表。
结果描述可以用广义关系或者规则（也叫特征规则）提供。
9.用规则表示的区分描述叫做区分规则。
10.数据频繁出现的模式叫做频繁模式，类型包括频繁项集、频繁子项集（又叫频繁序列）、频繁子结构。
数据挖掘十大经典算法_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
数据挖掘十大经典算法_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金国内势力巨头的学术构造the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评比出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.不仅仅是选中的十大算法，实在加入评比的18种算法，实际上随意拿出一种来都能够称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极其深远的影响。
1. C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决定筹划树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法承继了ID3算法的优点，并在以下几方面临ID3算法结束了改良：1) 用信息增益率来决定属性，克服了用信息增益决定属性时方向决定取值多的属性的不敷；2) 在树布局进程傍边结束剪枝；3) 能够或者完成对持续属性的离散化处理；4) 能够或者对不完备数据结束处理。
C4.5算法有以下优点：产生的分类规则易于懂得，精确率较高。
其毛病是：在布局树的进程傍边，需要对数据集结束屡次的次序扫描和排序，因此招致算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个朋分，k < n。
它与处理混杂正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中天然聚类的中间。
它假定对象属性来自于空间向量，而且目的是使各个群组外部的均方误差总和最小。
3. Support vector machines支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中同样平凡简称SVM）。
它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类和回归阐发中。
支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
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不久前,在网上看到一张数据挖掘的知识谱系图，顿时觉得眼前一亮，以前
零零碎碎的学习数据挖掘，东一块西一块，没有任何系统性,知识间的关联也没
有底。但是这幅图分门别类的归纳了各个知识点，让我头脑中的知识脉络马上清
晰了。这里也分享这张图给大家，也非常感谢这张图的作者的劳动。图中列出了
很多知识点，但是对于像我这样的初学者来说，很多知识点我们并不清楚，也没
有学过,而且已经踏入职场，或者在校也没有开设此类课程。所以，总感觉学起
来无从下手，于是,本着互联网共享的精神，我花费了一段时间导出搜集知识,
将每个知识点进行了说明，并整理了许多学校资源。当然，由于能力有限，有更
高的资源可能没有发现，或者知识点讲解的不是那么清楚。欢迎各位拍砖，互相
交流学习。
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