大数据培训课程

杭州和盈教育诚信务实、以学员为中心、以满足企业需求为主要目标。

杭州和盈教育包括：JAVA工程师就业实训、安卓就业培训、IOS就业实训等方向的系列课程,其中JAVA培训是杭州目前*的JAVA培训。

以下是有关和盈教育大数据工程师实训课程相关介绍以及大数据工程师实训师资讯动态...

　　数据挖掘学习笔记
　　一、定义(Data Mining)
　　1、数据挖掘：一种*数理模式来分析企业内存储的大量资料，以找出不同客户和市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。也就是从存放在数据库、数据仓库和其他信息库中的数据中获取有效的、有潜在价值的、*终可被理解的模式的非平凡过程。
　　如：像我在当当网买书时，当当网的系统会根据我近期所购买的书的记录进行分析，然后在我下次登录当当网时，该系统会自行向我推荐其他类似的书籍。这个过程我想应该是用到数据挖掘的理论和方法。
　　2、数据挖掘在人工智能领域(AI)习惯上被称为数据中的知识发现，因此有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。
　　知识发现过程分为3个阶段：1】数据准备;2】数据挖掘;3】结果表达和解释。
　　3、数据挖掘的起源
　　数据挖掘来自这些领域的思想：1】来自统计学的抽样、估计和假设检验;2】人工智能、模式识别、机器学习的搜索算法、建模理论和学习理论;3】其他领域的思想：*优化、进化计算、信号处理、可视化和信息检索。
　　4、数据挖掘的用途：
　　1】分类
　　2】估值
　　3】预言
　　4】相关性分组或关联规则
　　5】聚集
　　6】描述和可视化
　　7】复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
　　5、数据挖掘的*步是描述数据、计算统计变量(如均值、方差等)，再用图表或图片的形式直观地演示出来，就可以看出一些变量之间的相关性。因此为了挖掘工作提供足够的证据，必须为历史数据建立一个预言模型，然后用另外一些数据对这个模型进行测试，*后验证这个模型。

　　数据挖掘有什么技术？浅析数据挖掘技术
　　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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
　　一、数据挖掘的对象
　　数据挖掘可以在任何类型的数据上进行,即可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可 以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以 是Web数据信息。
　　二、数据挖掘的任务
　　数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。
　　1.分类。分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。
　　2.预测。预测就是*对历史数据的分析找出规律,并建立模型,*模型对未来数据的种类和特征进行分析。
　　3.时间序列模式。时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。
　　4.聚类分析。聚类分析是在没有给定划分类的情况下,根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。
　　5.关联分析预测。关联分析就是对大量的数据进行分析,从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。
　　6.偏差分析。偏差分析就是*对数据库中的孤立点数据进行分析,寻找有价值和意义的信息。
　　三、数据挖掘的过程
　　数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识,整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。
　　1.数据准备。数据挖掘的处理对象是数据,这些数据一般存储在数据库系统中,是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘,首先要清除 数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据;其次将来自多数据源中的相关数据组合并;然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式,这就是数据准备。
　　2.数据挖掘。数据挖掘就是根据数据挖掘的目标,选取相应算法及参数,分析准备好的数据,产生一个特定的模式或数据集,从而得到可能形成知识的模式模型。
　　3.模式评估。由挖掘算法产生的模式规律,存在无实际意义或无实用价值的情况,也存在不能准确反映数据的真实意义的情况,甚至在某些情况下与事实相反, 因此需要对其进行评估,从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中,为了取得更为有效的知识,可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取,从而提取 出更有效的知识。 　　【摘 要】数据挖掘技术为应对信息爆炸,海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域。
　　【关键词】数据挖掘 信息分析 提取 知识
　　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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
　　一、数据挖掘的对象
　　数据挖掘可以在任何类型的数据上进行,即可以来自社会科学,又可以来自自然科学产生的数据,还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同,可 以是传统的关系数据库,可以是面向对象的高级数据库系统,也可以是面向特殊应用的数据库,如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等,还可以 是Web数据信息。
　　二、数据挖掘的任务
　　数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。
　　1.分类。分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。
　　2.预测。预测就是*对历史数据的分析找出规律,并建立模型,*模型对未来数据的种类和特征进行分析。
　　3.时间序列模式。时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。
　　4.聚类分析。聚类分析是在没有给定划分类的情况下,根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。
　　5.关联分析预测。关联分析就是对大量的数据进行分析,从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。
　　6.偏差分析。偏差分析就是*对数据库中的孤立点数据进行分析,寻找有价值和意义的信息。
　　三、数据挖掘的过程
　　数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识,整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。
　　1.数据准备。数据挖掘的处理对象是数据,这些数据一般存储在数据库系统中,是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上