謝謝邀請(qǐng)。數(shù)據(jù) 挖掘:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織性、并行處理、分布式存儲(chǔ)和高容錯(cuò)性，非常適合解決數(shù)據(jù) 挖掘的問(wèn)題，因此近年來(lái)越來(lái)越受到人們的青睞。遺傳算法遺傳算法是一種基于生物自然選擇和遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，是一種仿生全局優(yōu)化方法。遺傳算法由于其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合，在-3挖掘中得到了應(yīng)用。

其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):它不需要給出額外的信息；簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡(jiǎn)單，易于操作。粗糙集處理的對(duì)象是類似于二維關(guān)系表的信息表。覆蓋正例拒斥反例法是利用覆蓋所有正例拒斥所有反例的思想來(lái)尋找規(guī)律。首先，從正例集中選擇一個(gè)種子，逐個(gè)與反例集進(jìn)行比較。

Descriptive分析:確定發(fā)生了什么，這通常涉及描述發(fā)生了什么的報(bào)告。通常情況下，當(dāng)我們需要對(duì)一個(gè)事件或情況做-3分析時(shí)，我們需要收集相關(guān)的。數(shù)據(jù)的大致關(guān)系可見(jiàn)一斑。雖然不能準(zhǔn)確解釋原因，但是當(dāng)我們把一個(gè)奇怪的數(shù)值拿出來(lái)放到統(tǒng)計(jì)模型中，我們就會(huì)知道這個(gè)數(shù)值是否適合這個(gè)統(tǒng)計(jì)模型。

描述分析描述一個(gè)已經(jīng)形成的現(xiàn)實(shí)。這種情況下，從不同的角度看，數(shù)據(jù)會(huì)有不同的答案。特征 Sex 分析:解釋現(xiàn)象產(chǎn)生的原因，找出數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)之間的相關(guān)性。制作特征-2/的前提是保證我們收集到的數(shù)據(jù)的可信度。如果數(shù)據(jù)的來(lái)源不可信，我們將制作數(shù)據(jù)123455。

隨著6、什么是 數(shù)據(jù) 挖掘?

技術(shù)的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的快速進(jìn)步，各種行業(yè)或組織的數(shù)據(jù)已經(jīng)大量積累。然而，從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息是一個(gè)難題。在大眾數(shù)據(jù)面前，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 分析工具和方法顯得十分無(wú)力。由此，數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)走上了歷史的舞臺(tái)。數(shù)據(jù) 挖掘是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 分析方法與復(fù)雜的算法相結(jié)合，處理大量的數(shù)據(jù)(圖1)，從大量的，

有哪些數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)？如何應(yīng)用？數(shù)據(jù) 挖掘該技術(shù)應(yīng)用廣泛，如:1。在交通領(lǐng)域，它有助于制定鐵路票價(jià)和預(yù)測(cè)交通流量。2.在生物學(xué)上，挖掘基因與疾病的關(guān)系，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，代謝途徑預(yù)測(cè)等。3.在金融行業(yè)，股指跟蹤、稅務(wù)稽查等方面都有重要的應(yīng)用。4.在電子商務(wù)領(lǐng)域，客戶行為分析，定向營(yíng)銷，定向廣告，誰(shuí)是最有價(jià)值的用戶，一起賣什么產(chǎn)品。

1。大量的數(shù)據(jù) 特征一開(kāi)始都是“大”的。從前Map3時(shí)代，一個(gè)小小的MB級(jí)Map3就能滿足很多人的需求。但是隨著時(shí)間的推移，存儲(chǔ)單位從過(guò)去的GB變成了TB，甚至是現(xiàn)在的PB和EB級(jí)別。只有當(dāng)數(shù)據(jù)的體量達(dá)到PB級(jí)別或以上，才能稱為大數(shù)據(jù)。2.高速是指數(shù)據(jù)通過(guò)算法的邏輯處理速度非?？?，可以從各類數(shù)據(jù)中快速獲取高價(jià)值信息，這也與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù) 挖掘技術(shù)有關(guān)。

每個(gè)人都離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)每天都有個(gè)人向Da 數(shù)據(jù)提供大量信息。而這些數(shù)據(jù)都是需要及時(shí)處理的，因?yàn)榛ù罅康馁Y金去存儲(chǔ)效果甚微的歷史數(shù)據(jù)是非常不劃算的。對(duì)于一個(gè)平臺(tái)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)可能只保存了這幾天或者一個(gè)月，然后。3.多樣性如果只有單個(gè)數(shù)據(jù)，那么這些數(shù)據(jù)就沒(méi)有價(jià)值，比如只有單個(gè)個(gè)體數(shù)據(jù)，或者單個(gè)用戶提交數(shù)據(jù)，而這些-。

第一個(gè)是Da 數(shù)據(jù)。我認(rèn)為Da 數(shù)據(jù)與其說(shuō)是一個(gè)詳細(xì)的技術(shù)細(xì)節(jié)，不如說(shuō)是一個(gè)方法論。他的提議并不是開(kāi)創(chuàng)性的創(chuàng)造，而是一種文體解決方案的總結(jié)，是作為解決實(shí)際問(wèn)題的可行手段正式提出的。但是，光有方法是沒(méi)用的。它必須得到執(zhí)行，而且必須在實(shí)際工作中富有成效，看得見(jiàn)，摸得著。那么相應(yīng)的，大量完整的技術(shù)體系也發(fā)展起來(lái)了，尤其是在開(kāi)源社區(qū)的推動(dòng)下，變得越來(lái)越迅猛。

我給大家簡(jiǎn)單羅列一下，排名不分先后:計(jì)算模型、計(jì)算引擎、運(yùn)維、調(diào)度、虛擬化、存儲(chǔ)等等。其實(shí)這些東西都不是在這個(gè)浪潮中新提出來(lái)的，過(guò)去也取得了一些成果，只是在特定的時(shí)間點(diǎn)上，地位和作用有了很大的提高，得到了全社會(huì)的認(rèn)可。于是，我們有了mapreduce、hadoop/spark/storm/、ganglia等運(yùn)維系統(tǒng)、Yarn/mesos等調(diào)度系統(tǒng)、docker等性能卓越的虛擬化工具、hdfs/hbase等優(yōu)秀的分布式存儲(chǔ)容器。

explorative數(shù)據(jù)分析是指:現(xiàn)有的數(shù)據(jù)是在盡可能少的先驗(yàn)假設(shè)下探索的數(shù)據(jù)，可以繪制、制表、數(shù)學(xué)擬合和計(jì)算/。尤其是對(duì)于我們現(xiàn)在面對(duì)的這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，各種亂七八糟的“臟數(shù)據(jù)”通常會(huì)讓我們不知道從哪里入手去理解手里的數(shù)據(jù)集，這時(shí)候試探性的分析就很有效了。離散型:離散型數(shù)據(jù)相當(dāng)于分類數(shù)據(jù)，如班級(jí)人數(shù)、擲骰子結(jié)果、性別、種族等。