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　　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。

　　大数据工程师的必备技能
　　一、数据可视化
　　R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者*绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。
　　Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面*主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。
　　ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Javascript图表库，它们提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等非常丰富的功能。
　　Excel中大量的公式函数可以应用选择，使用Microsoft Excel可以执行计算，分析信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多方便的功能，带给使用者方便。事实上，Excel完全可以满足大家日常工作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进入大数据行业，学好Excel是基础。
　　二、机器学习
　　机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些高深莫测的名词。因此，建议在进行机器学习之前，先进行统计学和概率学的学习是非常有必要的。
　　完成了统计学和概率学的基础学习之后，之后就可以选择一两款机器学习工具来实战练习了，谷歌的TensorFlow和百度的百度大脑都是非常优秀的机器学习框架。
　　三、算法
　　对于程序员来说算法并不会太陌生，首先要了解什么是数据结构，它包括栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、B树。之后就要学习常用算法了，常用算法包括：排序（插入排序、桶排序、堆排序、快速排序）、*子数组、*长公共子序列、*短路径和矩阵的存储运算。

　　大数据工程师实训Storm及Trident
　　在流计算框架中，目前人气*高，应用*广泛的要数Storm。这是由于Storm具有简单的编程模型，且支持Java、Ruby、Python等多种开发语言。Storm也具有良好的性能，在多节点集群上每秒可以处理上百万条消息。Storm在容错方面也设计得很优雅。下面介绍Storm确保消息可靠性的思路。
　　在DAG模型中，确保消息可靠的难点在于，原始数据被当前的计算节点成功处理后，还不能被丢弃，因为它生成的数据仍然可能在后续的计算节点上处理失败，需要由该消息重新生成。而如果要对消息在各个计算节点的处理情况都作跟踪记录的话，则会消耗大量资源。
　　Storm的解决思路，是为每条消息分派一个ID作为*性标识，并在消息中包含原始输入消息的ID。同时用一个响应中心（Acker）维护每条原始输入消息的状态，状态的初值为该原始输入消息的ID。每个计算节点成功执行后，则把输入和输出消息的ID进行异或，再异或对应的原始输入消息的状态。由于每条消息在生成和处理时分别被异或一次，则成功执行后所有消息均被异或两次，对应的原始输入消息的状态为0。因此当状态为0后可安全清除原始输入消息的内容，而如果超过指定时间间隔后状态仍不为0，则认为处理该消息的某个环节出了问题，需要重新执行。

　　大数据工程师QL引擎Calcite
　　对于交互式分析，SQL查询引擎的优劣对性能的影响举足轻重。Spark开发了自己的查询引擎Catalyst，而包括Hive、Drill、Kylin、Flink在内的很多交互式分析平台及数据仓库使用Calcite（原名optiq）作为SQL引擎。Calcite是一个Apache孵化项目，其创建者Julian Hyde曾是Oracle数据库SQL引擎的主要开发者。Calcite具有下列几个技术特点：
　　支持标准SQL语言。
　　支持OLAP。
　　支持对流数据的查询。
　　独立于编程语言和数据源，可以支持不同的前端和后端。
　　支持关系代数、可定制的逻辑规划规则和基于成本模型优化的查询引擎。
　　支持物化视图（materialized view）的管理。
　　由于分布式场景远比传统的数据存储环境更复杂，Calcite和Catalyst都还处于向Oracle、MySQL等经典关系数据库引擎学习的阶段，在性能优化的道路上还有很长的路要走。