大数据挖掘

1. 大数据挖掘

大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索的主要挑战在于：海量处理规模、多字段多类型数据融合、高效的索引压缩技术及毫秒级的索引更新技术。 
JZSearch大数据搜索引擎是灵玖软件联合中科院与北理工的信息检索专家，针对大数据搜索业务需求而打造的一套搜索引擎，具有专业精准、高扩展性和高通用性的特点。可支持文本、数字、日期、字符串等各种数据类型的高效索引，支持邻近搜索、负面搜索、语义关联搜索，可提供各类数据库的实时搜索服务，并支持少数民族语言。

2. 数据挖掘

1 信息  洞察
2学习过去经验  明确假设
3统计学  模式  数据
4先前未知   有效  可实用
5该信息是预先未曾

会这么多······别的自己找吧·····好运

3. 数据挖掘概念

数据挖掘的概念：
数据挖掘，是采用数学、统计、人工智能和机器学习等领域的科学方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含的、预先未知的并且具有潜在应用价值的模式的过程。
数据挖掘与传统的数据分析方法（查询、报表、统计和联机分析处理（OLAP））的本质区别是数据挖掘在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘得到的模式具有隐含性、未预期性、有潜在价值性3个特征。

4. 大数据挖掘方法有哪些

数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。下面说下我们在挖掘大数据的时候，都会用到的几种方法：方法1.(可视化分析)无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。方法2.(数据挖掘算法)如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。方法3.(预测分析能力)数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。方法4.(语义引擎)由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。方法5.(数据质量和主数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。想要了解更多有关大数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。

5. 大数据挖掘是什么?

大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据技术是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

6. 数据挖掘的主要过程

亲，您好，很高兴为您解答，数据挖掘的主要过程？1. 数据采集，数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。采集阶段产生的数据通常会先存入数据库，广义上称为数据仓库，然后进行处理。2. 特征提取和数据清洗，上述采集阶段得到的数据，其格式往往不适合直接进行处理。例如，采集来的数据可能是使用复杂编码的日志或自由格式的文档，并在许多情况下，各种类型的数据又任意地混合在一起，形成自由格式的文档。要使这样的数据适合进一步加工，有必要把它们转化为对数据挖掘算法较为合适的格式，比如多维数据、时序数据或者半结构化数据等。多维数据是最常见的格式，其不同的字段对应于可以称为特征、属性或维度的各种测量属性。抽取这些特征是数据挖掘的一个至关重要的阶段，而特征提取阶段通常与数据清洗阶段并行进行，以便估计或校正丢失的数据以及错误的数据。另外，在许多情况下，数据可能从多个来源聚集而成，进行处理时需要把它们转换为统一的格式。上述过程的最终结果是一个有较好结构的数据集，可以由计算机程序有效地使用。在特征提取阶段之后，数据可以存回到数据库中用于进一步的处理。3. 分析处理和算法，数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下，不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题，比如转化成关联模式挖掘、聚类、分类以及异常检测这四个“超级问题”中的某一个。希望本次服务能够帮助到您，感谢您的咨询，祝您万事如意！【摘要】
数据挖掘的主要过程【提问】
亲，您好，很高兴为您解答，数据挖掘的主要过程？1. 数据采集，数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。采集阶段产生的数据通常会先存入数据库，广义上称为数据仓库，然后进行处理。2. 特征提取和数据清洗，上述采集阶段得到的数据，其格式往往不适合直接进行处理。例如，采集来的数据可能是使用复杂编码的日志或自由格式的文档，并在许多情况下，各种类型的数据又任意地混合在一起，形成自由格式的文档。要使这样的数据适合进一步加工，有必要把它们转化为对数据挖掘算法较为合适的格式，比如多维数据、时序数据或者半结构化数据等。多维数据是最常见的格式，其不同的字段对应于可以称为特征、属性或维度的各种测量属性。抽取这些特征是数据挖掘的一个至关重要的阶段，而特征提取阶段通常与数据清洗阶段并行进行，以便估计或校正丢失的数据以及错误的数据。另外，在许多情况下，数据可能从多个来源聚集而成，进行处理时需要把它们转换为统一的格式。上述过程的最终结果是一个有较好结构的数据集，可以由计算机程序有效地使用。在特征提取阶段之后，数据可以存回到数据库中用于进一步的处理。3. 分析处理和算法，数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下，不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题，比如转化成关联模式挖掘、聚类、分类以及异常检测这四个“超级问题”中的某一个。希望本次服务能够帮助到您，感谢您的咨询，祝您万事如意！【回答】

7. 大数据挖掘是什么？

  数据挖掘(DataMining)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，北大青鸟云南计算机学院http://www.kmbdqn.cn/认为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：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
  数据准备：数据准备包括：选择数据_在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理_进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
  数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。
  结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。
  数据挖掘分类
  直接数据挖掘：目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性，即列)进行描述。
  间接数据挖掘：目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。
  数据挖掘的方法
  神经网络方法
  神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
  遗传算法
  遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
  决策树方法
  决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

8. 大数据挖掘有哪些方法

神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。
遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。
粗集方法
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)