大数据、数据挖掘和云计算之间存在密切的关系。从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样...
“大数据”、“云计算”、“算法”、“数据挖掘”和“智能XX”这些高大上的时髦名词和概念，突然同时从...
大数据、云计算和数据挖掘相互之间紧密关联,共同构成了现代信息技术生态的三大支柱。数据挖掘利用统计学、机器学习、模式识别等多种方法来发现数据中的有价值信息、云计算则提供了高效的数据存储、处理能力、大数据技术致力于处理海量、多样化的数据集。具体来说,数据挖掘是发现数据中有用信息的过程,它经常被用来分析大数据...
如果想应对大数据时代，数据挖掘这门课是少不了的。此外对数据库，特别是并行数据库、分布式数据库，最好了解点。至于机器学习和模式识别，这些总的来说和数据挖掘关系不太大，除了一些特殊的领域外。总之，概念挺热，但大数据还很不成熟，无论从研究上还是商业化上。我目前在作大数据背景下的算法研究，...
Scala:Scala 是基于 Java 语言的动态脚本语言,在大数据领域也有广泛的使用(例如 Spark,Flink),可以和 Java 无缝集成,同时提供了非常灵活的动态特性和交互式编程方式。 Julia:这是专门为高性能科学计算设计的动态语言,对数据分析、可视化、机器学习领域的支持非常好,而且据说性能非常高。但是出来时间比较短,我自己也没有...
1大数据基本概念 （1）大数据概念出现的原因 大数据概念的出现，是以信息技术的发展和应用为主线的：数据规模和类型的剧变；数据存储成本下降；大规模数据处理成为可能；数据的采集更为密集和广泛；分析应用的发展。（2）大数据概念的描述 麦肯锡：大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的...
一、云计算 大数据 数据挖掘 云计算与大数据的关系 随着大数据时代的到来,云计算和大数据成为了当今IT领域最热门的话题之一。云计算以其高可靠性、弹性扩展、按需付费等特点,成为大数据处理的重要手段。而大数据则是指海量、复杂、多样的数据集合,需要采用高效的数据处理和分析技术来挖掘其价值。
谈及大数据,自然离不开数据挖掘的话题,甚至,可以说大数据的本质就是在海量的数据样本中实现数据挖掘。数据挖掘的目的是让计算机从数据中学习知识,挖掘数据的模式,这里说的模式通常是指描述性模式与预测性模式两种。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质,最典型的例子便是聚类;预测性挖掘任务是在当前数据上进行归...
数据挖掘与大数据和云计算密不可分,因为大数据和云计算提供了数据挖掘所需的强大计算能力和存储资源。大数据的产生量庞大,通过云计算平台可以将数据分布式存储和处理,从而实现高效的数据挖掘。云计算还提供了弹性的计算资源,可以根据数据挖掘任务的需要,动态调整计算能力,提高数据挖掘的效率和准确性。
在数据特征层面，数据的获取技术具备更强的及时性，数据的获取手段更加多样化，数据的结构化程度大大下降；在数据来源层面，国内税收大数据的来源以申报系统数据和其他征管系统数据为主，具备覆盖税种齐全、动态性强以及跨平台交互信息等特点；此外，在数据应用层面，将机器学习、云计算以及数据挖掘等技术综合应用于税收征管...