（0）引子
下面以现实生活中的一个实例引出本博客的探究点，也许类似的情况正发生在你的身边。小弟工作5年了，最近有点迷茫。上一份工作在一家比较大的门户网站做web开发和移动互联网数据挖掘(人手比较紧，同时做)。后来跳槽到BAT之一做数据挖掘。数据量倒是非常大，但是感觉没有多大意思——就是分析日志，弄报表而已。之前已经的高性能web开发经验完全用不上，感觉自
本文的主要内容编译自Blaz Zupan和Janez Demsar的一篇论文（Open-Source Tools for Data Mining）。我仅仅选择其中的要点和大家共享，同时加入一些个人的点评意见。此外，对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁，可以关注以下OSDM09这个workshop，它会在PAKDD'09上同时进行，主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。开源的数据挖掘工具（Open-So
数据挖掘技术可分为描述型数据挖掘和预测型数据挖掘两种。描述型数据挖掘包括数据总结、聚类及关联分析等。预测型数据挖掘包括分类、回归及时间序列分析等。
1、数据总结：继承于数据分析中的统计分析。数据总结目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。广义上讲，多维
转载
2023-09-18 15:53:10
2阅读
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。（分类算法一般有：决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机
转载
2023-09-25 21:39:42
71阅读
数据挖掘的概念首先来看一下什么是数据挖掘？数据挖掘(Data mining)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。数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术，发掘数据对象蕴含的知识与规律，为任务决策提供有效支撑。数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而，随着人工智能、移动互联网、云计算
转载
2023-08-06 12:03:34
131阅读
社会的发展进入了网络信息时代,各种形式的数据海量产生,在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息,如何从这些数据中找出某种规律,发现有用信息,越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术,这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道
转载
2023-10-09 22:06:10
0阅读
理论绪论数据挖掘 （数据中的知识发现，KDD）：发现隐藏在大型数据集中的模式（有趣的模式，即知识）数据挖掘步骤（有时还包括数据归约：得到原始数据的较小表示，而不牺牲完整性）数据库（管理）系统：数据（库）+软件程序数据仓库：从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的模式下，并通常驻留在单个站点。/从结构角度看，有三种数据仓库模型：企业仓库、数据集市和虚拟仓库。/数据仓库通常采用三层体系结构：底层是数
转载
2023-07-12 23:03:56
125阅读
# 大数据与数据挖掘：开源工具的探索
在当今信息技术快速发展的时代，大数据的收集与分析已成为关键的商业决策工具。数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，使用各种统计、人工智能和机器学习技术。开放源代码工具的涌现使得数据挖掘变得更加易于接入和实施。
## 大数据的概念
大数据指的是数据规模巨大、类型繁多的复杂数据集合，无法用传统数据处理工具进行有效处理。它的特征通常被称为“4V”：数据量（V
对于Apriori算法，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，在很多领域中应用广泛。
转载
2023-05-29 23:19:48
100阅读
1. 引言
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。随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以tb计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。是知识发现(knowledge discovery
转载
2009-04-14 23:45:34
837阅读
在大数据的相关岗位当中，大数据挖掘在这两年可以说是得到了极大的重视，数据挖掘岗位的薪资也可以说是高出同等级其他岗位不少，很多人因此将大数据挖掘作为一个转行的选择。今天我们从大数据挖掘应用培训的角度，来分享一下大数据挖掘原理及技术解析。大数据挖掘，需要大数据技术框架的支持，早期的Hadoop MapReduce框架，是解决大数据挖掘问题的第一代框架，而随着数据处理需求的变化，紧随其后又出现了很多的
转载
2023-07-19 14:23:54
148阅读
Java数据挖掘包（JDMP）是一个开源的Java程序库，用于数据分析和机器学习。它能够促进对数据源和机器学习算法（如，聚类、回归、分类、图形模式和优化）的访问，并且提供了可视化模块。它包含一个用于存储和处理任何类型的数据矩阵库，能够处理非常大的矩阵，甚至当这些矩阵无法写入内存时它仍然能够处理。JDMP不仅提供了许多算法和工具，并且提供了与其他机器学习和数据挖掘包（Weka, LibSVM, Ma
转载
2023-06-29 11:36:10
87阅读
目录 文章目录目录前言正文1.数据挖掘概述1.1 数据挖掘的概念1.2 数据挖掘的功能1.2.1常见的数据挖掘功能:1.2.2数据挖掘功能详细介绍：1.3 数据挖掘运用到的技术1.4 大数据挖掘和传统数据挖掘的区别2. 大数据挖掘的计算框架2.1 大数据挖掘计算框架2.1.1 Hadoop框架2.1.2 典型大数据计算框架对比2.2 大数据挖掘处理基本流程2.2.1 大数据对数据的处理与传统的处理
转载
2023-09-25 20:53:44
49阅读
[toc] 《数据挖掘中的数据挖掘技术：数据挖掘中的数据挖掘技术未来研究》 一、引言 数据挖掘是人工智能领域的一个重要分支，其目的是从海量的数据中发现潜在的模式和规律，进而为企业和社会提供有价值的信息和洞察。数据挖掘技术是实现数据挖掘的关键手段，其涉及的概念和技术种类非常丰富。本文旨在探讨数据挖掘中
原创
2023-07-01 07:01:32
145阅读
如果我们学习数据分析，那么肯定少不了也要好好学习一下数据挖掘。我们都知道，要想掌握好数据挖掘就需要掌握很多的相关技术。一般来说，数据挖掘工作的技术有关联规则、分类、聚类、决策树、序列模式，下面我们就给大家讲述一下这些知识。1.关联规则首先我们给大家讲述一下关联规则，一般来说，关联规则使两个或多个项之间的关联以确定它们之间的模式。关联通常用于销售点系统，以确定产品之间的共同趋势。
转载
2023-09-04 14:20:37
52阅读
一篇文章让你知道什么是大数据挖掘技术什么是大数据挖掘?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：
转载
2023-09-10 15:16:01
65阅读
我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据的部分核心技术，分别是数据挖掘和机器学习。在大数据中，数据挖掘和机器学习都是发挥了不同的功能。在这篇文章中我们给大家介绍一下人工智能和其他大数据处理的基础技术，希望这篇文章能能够给大家带来帮助。首先说说人工智能，AI和大数据是相互促进的关系，一方面，AI基础理论技术的发展为大数据机器学习和数据挖掘提供了更丰富的模型和算法，如近几年的深度学习一系列技术和方法；另
转载
2023-12-07 09:02:50
46阅读
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
转载
2023-08-08 11:18:21
107阅读
在当今信息爆炸的时代，伴随着社会事件和自然活动的大量产生(数据的海量增长)，人类正面临着“被信息所淹没，但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善，人类积累的数据量正以指数方式增长 。面对海量的、杂乱无序的数据，人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。它可以从
数据： 是对事物审慎、客观的记录。是以一种结构化的方式记录事件发生的相关数据。大数据： 是无法被传统工具直接出处理、分析的数据，大多是半结构化以及非结构化数据，仅有少量是结构化数据。结构化数据是有关联性定义的固定结构数据。如：数据库里的每一条数据。半结构化数据是具有一定程度的编码设定与格式，但仍有部分数据无法统一格式。如：电子邮件、HTML的网页数据。非结构化数据没有统一格式。如:图片、声音、影像
转载
2023-10-24 10:44:42
61阅读
