Mac 系统 搭建Spark数据挖掘平台（含Scala）近期该做一个数据挖掘课程的大作业，要求搭建Spark平台实现算法，自己搭建的时候踩了一些坑，同时也感觉所找到的一些博客写的不太详细或是有些容易产生误导的地方，决定自己写一篇Mac系统下Spark软件搭建的博文，与大家交流分享下。由于写技术分享博客对我来说是“大姑娘上花轿--头一回”如果有写的有误或是表述不清的地方，还请谅解，并在评论区为我留下
1.1 数据挖掘的定义本质概念:用最强大的硬件、最强大的编程系统和最高效的算法’来解决科学、商业、医疗健康、政府、人文以及众多人类努力探索的其他领域中的问题。1.1.1 建模对很多人而言’数据挖掘是从数据构建模型的过程’而该过程通常利用机器学习来实现。但是更一般地来说数据挖掘的目标是算法。当然，在很多重要的应用中，建模是难点所在。—旦模型建好,那么使用该模型的算法就直截了当了。1.1.2 统计建模
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2023-08-11 14:30:39
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大数据挖掘建模平台让数据创造更大价值，从场景里解决问题，从上传数据、拖拽组件、运行计算、即可输出数据处理结果。 大数据挖掘建模平台媒体案例：广州珠江数码广电大数据智能推荐 解决方案 广电用户服务大数据平台围绕“降流失，增营收的经济和社会效益双提升的技术应用目的”整合广电公司运营、客服、运维、产
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2023-09-14 16:30:00
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大数据挖掘建模平台（ 简称HB）是一套可定制的基于Hadoop架构的可视化数据挖掘建模平台，通过企业数据挖掘应用工具化的模式，使数据应用开发的速度更快，成本更低，让企业数据挖掘应用更简单。通过帮助中小企业挖掘各种市场活动和企业内部运作可能带来的收益，从而不断的发现新的收益增长点。 大数据挖掘应用主要包括三大模块： ETL数据整合模块、大数据挖掘模块和结果展现模块，其中大数据挖掘建模是整个应用的核心
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2023-10-23 20:20:44
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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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机器学习和数据挖掘这两个概念不太好区分首先是scikit-learn，scikit-learn是一个基于NumPy, SciPy, Matplotlib的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，例如SVM， 逻辑回归，朴素贝叶斯，随机森林，k-means等算法，代码和文档都非常不错，机器学习和数据挖掘这两个概念不容易区分首先是scikit-learn，scikit-learn基于NumP
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2023-09-04 11:23:48
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# 在线数据挖掘平台 开源实现教程
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现一个开源的在线数据挖掘平台。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供相应的代码注释。
## 流程概览
下面是整个实现过程的流程概述。你可以使用下面的表格来理解每个步骤所需的操作。
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1. | 搭建开发环境 |
| 2. | 创建数据库
原创
2023-12-22 06:37:10
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有指导数据挖掘方法： ·把业务问题转换为数据挖掘问题 ·选择合适的数据 ·认识数据 ·创建一个模型集
数据在当今世界意味着金钱，随着向基于App的世界的过渡，数据呈指数增长。今天给大家介绍6个开源数据挖掘工具，有需要的朋友可以自取，有更好用的工具也欢迎交流。1、DataMeltDataMelt或DMelt是数据分析和数据可视化的开源软件，可用于数值计算、数学、统计、符号计算等。该平台是Python、Ruby、Groovy等各种脚本语言的组合，还有其他Java软件包。它能够制作高质量的矢量
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2023-06-06 21:39:13
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数据挖掘实战章节1 课时2定义Data mining, DM大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。案例：啤酒与尿布可视化算法数据库机器学习统计学市场营销其他学科数据挖掘工程师往往是熟悉和理解业务的人数据挖掘 VS 数据分析分析重统计，挖掘偏预测分析[现状、原因、预测]挖掘[分类、聚类、关联、预测]分析[对比、分组、交叉、回归]挖掘[决策树、
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2023-08-17 16:14:57
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Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
Rapid
用python按照教程尝试做一下数据分析，小试牛刀一下~~数据导入和可视化通常，数据分析的第一步由获取数据和导入数据到我们的工作环境组成。我们可以使用以下的Python代码简单的下载数据：importurllib2
url= 'http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv'u=urllib2.urlopen(url)
localFile= open('iris
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2023-06-30 17:25:16
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挖掘建模根据挖掘目标和数据形式可建立：分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测等模型1.分类与预测分类与预测是预测问题的两种主要类型，分类主要是：预测分类标号（离散属性）；预测主要是：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。1.1 实现过程（1）分类 分类是构造一个分类模型，输入样本属性值，输出对应类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。 分类模型，建立在已有类标记的数据
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2023-06-07 15:19:06
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数据挖掘任务分为：模式挖掘、描述建模、预测建模。上面有一篇文章讲的是Apriori算法，用于数据挖掘的第一个任务模式挖掘。本文介绍数据挖掘在预测建模上的应用。预测建模是指根据现有数据先建立一个模型，然后应用这个模型来对未来的数据进行预测。1、概念1.1 Classification和PredictionClassification主要用于对离散的数据进行预测，分为两步：首先根据训练集，构照分类模型
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2023-08-11 16:42:50
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第1课 数据科学与数学基础知识点1：数据挖掘基础，微积分、概率论、线性代数基础实战项目：用numpy进行矩阵运算第2课 数据处理/分析/可视化知识点1：数据获取、数据格式、数据内容处理与分析、数据的可视化实战项目：用python解析和清洗数据，pandas统计与分析数据，matplotlib和seaborn等做可视化第3课 海量数据的分布式处理知识点1：hadoop，Spark介绍，Map Red
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2023-12-01 10:11:03
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泰迪智能科技（数据挖掘平台：TipDM数据挖掘平台）最新推出的数据挖掘实战专栏专栏将数据挖掘理论与项目案例实践相结合，可以让大家获得真实的数据挖掘学习与实践环境，更快、更好的学习数据挖掘知识与积累职业经验专栏中每四篇文章为一个完整的数据挖掘案例。案例介绍顺序为：先由数据案例背景提出挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建，在介绍建模过程中同时穿插操作训练，把相关的知识点嵌入相应的操作过程中
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2023-08-14 16:57:03
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一、绪论1.什么是数据挖掘从大量数据中非平凡地提取隐含的、未知的、有潜在价值的有用信息自动化、半自动化地探索、分析大量数据，以求发现有意义的模式2.数据挖掘任务预测任务（分类、回归...）描述任务（关联、聚类..）3.预测建模：涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。有两类预测建模任务分类：用于预测离散的目标变量回归：用于预测连续的目标变量4.关联分析：用来发现描述数据中心强关联特征的模式。5
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2023-11-14 17:30:11
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本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第1章，第1.4节，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看1.4 数据挖掘建模过程从本节开始，将以餐饮行业的数据挖掘应用为例来详细介绍数据挖掘的建模过程，如图1-1所示。1.4.1 定义挖掘目标针对具体的数据挖掘应用需求，首先要明确本次的挖掘目标是什么？系统完成后能达到什么样的效果？因
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2023-12-02 22:26:38
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在上一个模块，我对大数据架构中最主要的工具进行了介绍，从数据获取，到数据存储，再到数据传输，最后是数据的计算。不知道你是否还记得我们在第一讲中说到的大数据的特点：数量庞大、种类众多、生产速度快以及价值密度低。公司都是追逐利益的，我们的公司兴师动众，耗费大量资源构建这么一套大数据体系，一定是期望这些数据能够给公司带来更大的价值，提升公司的收益。如果说大数据开发是在搭建戏台，那么接下来的数据挖掘与数据
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2023-12-18 19:26:38
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数据挖掘基本流程数据挖掘基本流程：商业理解：从商业的角度理解项目需求，通过数据挖掘来帮助业务。数据理解：尝试手机部分数据，对其进行探索，从而对数据有个初步认知。数据准备：收集数据并对其清洗、集成等操作，完成数据挖掘前的准备。模型建立：选择和应用各种算法模型，并进行优化，以得到更好分类结果。模型评估：对模型进行评价，并检查模型的每个步骤，确认模型是否实现商业目标。上线发布：通过数据挖掘找到的隐藏点需
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2023-08-11 16:42:40
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