1.概述 　　大數據時代，數據的存儲與挖掘至關重要。企業在追求高可用性、高擴展性及高容錯性的大數據處理平台的同時還希望能夠降低成本，而Hadoop為實現這些需求提供了解決方案。面對Hadoop的普及和學習熱潮，筆者願意分享自己多年的開發經驗，帶領讀者比較輕松地掌握Hadoop數據挖掘的相關知識 ...

1.原始數據存在的幾個問題：不一致；重復；含噪聲；維度高。 2.數據預處理包含數據清洗、數據集成、數據變換和數據歸約幾種方法。 3.數據挖掘中使用的數據的原則 應該是從原始數據中選取合適的屬性作為數據挖掘屬性，這個選取過程應參考的原則是：盡可能賦予屬性名和屬性值明確 ...

preface Python在大數據行業非常火爆近兩年，as a pythonic，所以也得涉足下大數據分析，下面就聊聊它們。 Python數據分析與挖掘技術概述 所謂數據分析，即對已知的數據進行分析，然后提取出一些有價值的信息，比如統計平均數，標准差等信息，數據分析的數據量可能不會太大 ...

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　　大數據的4V特點： 　　Volume（大量）：數據巨大。　　Velocity（高速）：數據產生快，每一天每一秒全球人產生的數據足夠龐大且數據處理也逐漸變快。　　Variety（多樣）：數據格式多樣化，如音頻數據、文本數據等　　Value（價值）：通過收集大量數據不相關數據探查並證明其兩者之間 ...

數據挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。 一、數據挖掘對象 根據信息存儲格式，用於挖掘的對象有關系數據庫、面向對象數據庫、數據倉庫、文本數據源、多媒體數據庫、空間數據 ...

最近有很多人咨詢，想學習大數據，但不知道怎么入手，從哪里開始學習，需要學習哪些東西？對於一個初學者，學習大數據挖掘分析的思路邏輯是什么？本文就梳理了如何從0開始學習大數據挖掘分析，學習的步驟思路，可以給大家一個學習的建議。 很多人認為數據挖掘需要掌握復雜高深的算法，需要掌握技術開發，才能把 ...

概述 spark是實時大數據分析、挖掘的流行方案，hadoop是大數據存儲和運行的流行方案，本demo主要表述用spark + hadoop如何做大數據挖掘的通用方案，包含了，包括了環境資源整合、spark和hadoop的整合，各部分模塊的關系，並給出了可用的java 代碼 ...