《大数据分析与挖掘》主要内容包括:第1章绪论、第2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章综合案例——基于华为技术与设备。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的本科生教材。 目录 完本共183章 封面 版权页...
数据挖掘 Python 分布式技术 Hadoop 大数据 岗位职责: 1、负责智慧城市、政企行业大数据项目的建设需求调研、业务沟通; 2、负责数据处理、数据模型的设计和开发,深度挖掘各类结构化、非结构化数据源,开发机器学习模型,对业务数据进行分析和建模,以数据驱动客户决策,并提升运营效率。
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《大数据分析与挖掘》主要内容包括:第1章绪论、第2章数据特征分析与预处理、第3章关联规则挖掘、第4章分类算法、第5章聚类算法、第6章分布式大数据流挖掘、第7章综合案例——基于华为技术与设备。本书可作为高等院校数据科学与大数据技术、计算机科学与技术等相关专业的本科生教材。
大数据分析与挖掘技术是一种通过使用先进的分析工具和算法,从海量数据中提取有价值信息和知识的过程。核心观点包括:数据采集、数据预处理、数据存储、数据分析、数据挖掘、结果展示。其中,数据挖掘是整个过程的关键环节。数据挖掘技术通过统计、机器学习、人工智能等方法,从大量数据中发现模式、趋势和关系。这些技术不仅能够...
数据挖掘是指在大量数据中,通过运用机器学习、数据挖掘技术,自动地发现隐含于数据中的规律性、趋势性和模式性的过程。 2.数据挖掘的过程 -数据清洗 -数据预处理 -特征选择 -利用机器学习算法进行数据挖掘 -结果解释 3.数据挖掘的技术 -聚类分析 -关联规则挖掘 -分类分析 -预测分析 四、大数据分析与数据挖掘的关系...
1、参与大数据项目的数据探索、分析洞察、挖掘建模工作,完成数据治理相关的数据获取、指标定义、可视化设计等内容; 2、能够基于数据分析得到有价值的信息,为数据治理提供数据支持,从数据分析和数据挖掘的角度为业务诉求、痛点及问题提供建议。 3、基于实际业务场景与需求,为业务部门提供预测、决策控制等功能的模型。
《大数据分析与数据挖掘》是2016年3月清华大学出版社出版的图书，作者是简祯富、许嘉裕。内容简介 《大数据分析与数据挖掘》综合大数据分析与数据挖掘的理论、技术和实际案例，以丰富的产学合作实务案例，深入浅出地剖析从大数据中掏金的秘诀。全书内容涵盖大数据分析与数据挖掘的基本概念、数据准备、大数据分析的方法与实证...
大数据分析与挖掘是指通过对大规模数据的搜集、处理和分析,从中发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势的过程。它结合了统计学、数学建模、机器学习等技术手段,通过构建数据挖掘模型来发现数据中的有价值信息,并利用这些信息进行业务决策和运营优化。 二、大数据分析与挖掘的应用 1.市场营销 大数据分析与挖掘可以帮助企业深...