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。 一、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 ...

最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。 很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高深的算法，需要掌握技术开发，才能把 ...

概述 spark是实时大数据分析、挖掘的流行方案，hadoop是大数据存储和运行的流行方案，本demo主要表述用spark + hadoop如何做大数据挖掘的通用方案，包含了，包括了环境资源整合、spark和hadoop的整合，各部分模块的关系，并给出了可用的java 代码 ...

本文来自网易云社区。 大数据和数据挖掘技术的发展给解决交通中存在的问题带来了新的思路。大数据缓解交通堵塞，改善交通服务，促进了智能交通系统更好更快的发展。 在目前的技术条件和发展水平下，大数据在交通中的应用主要有以下几种方式： 1.公共交通部门发行的一卡通大量使用，因此积累了乘客出行的海量 ...

1.概述 　　大数据时代，数据的存储与挖掘至关重要。企业在追求高可用性、高扩展性及高容错性的大数据处理平台的同时还希望能够降低成本，而Hadoop为实现这些需求提供了解决方案。面对Hadoop的普及和学习热潮，笔者愿意分享自己多年的开发经验，带领读者比较轻松地掌握Hadoop数据挖掘的相关知识 ...

　　大数据的4V特点： 　　Volume（大量）：数据巨大。　　Velocity（高速）：数据产生快，每一天每一秒全球人产生的数据足够庞大且数据处理也逐渐变快。　　Variety（多样）：数据格式多样化，如音频数据、文本数据等　　Value（价值）：通过收集大量数据不相关数据探查并证明其两者之间 ...