大数据-数据挖掘.pptx
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大数据与数据挖掘.docx
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大数据与数据挖掘
一、大数据概述
(1)大数据时代，信息技术的飞速发展使得数据量呈爆炸式增长。根据国际数据公司（IDC）的预测，全球数据量预计到2025年将达到175ZB，相当于每秒产生约2.5EB的数据。这种数据量的激增对传统的数据处理和分析方法提出了严峻挑战。在这样的背景下，大数据技术应运而生，它通过分布式计算、存储和优化算法，实现了对海量数据的处理和分析。
(2)大数据的核心是数据挖掘，它是一种从大量数据中提取有价值信息的方法。例如，在电子商务领域，数据挖掘技术可以帮助企业分析顾客购买行为，从而实现精准营销。以亚马逊为例，其推荐系统通过分析用户的浏览历史和购买记录，为每位
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数据挖掘-大数据.ppt
大数据时代全新的商业模式《纸牌屋》。Netflix并不是任何一个电视台，而是电视台和电影院的平台，是北美最大的付费订阅视频网站。基于其3000万北美用户观看视频时留下的行为数据，预测出凯文·史派西、大卫·芬奇和“BBC出品”三种元素结合在一起的电视剧产品将会大火特火。此外，Netflix还通过“大数据”观测到另一流行趋势：越来越多的人不再像30年前那样，在固定晚上的固定时刻守在电视机前，等着收看电视剧的最新剧集，而是“攒”起来，直到整季剧情全部播放完毕之后，才选一个自己方便的时间段和地点，在方便的设备（多数是网络设备，如电脑、iPad）上一次性观看。大数据时代全新的管理模式除了上帝，任何人都必
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大数据-数据挖掘.pptx
大数据 vs 数据挖掘
大数据是什么
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
HACE定理：大数据是巨大，无中心循环自生的，关系复杂且变化的。
1998：
Big Data and the Next Wave of …
2005：
Web 2.0
2006:
Google Analytic
2012:
Facebook IPO
大数据的纬度
数据
技术
创意
数据挖掘是什么
数据挖掘（
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大数据挖掘才有价值.pdf
龙源期刊网
大数据挖掘才有价值
作者：黄邦瑜
来源：《中国经济和信息化》 2014 年第 17 期
各行各业中对数据挖掘与分析的需求一直存在，大家都希望从海量数据中寻找业务方向和
新商机。
2012 年开始，大数据就从一个概念变成了一个词语，并随着时间的流逝变得更加引人注
目，到了 2014 年，大数据显然已经是 IT 圈里万人瞩目的明星。
著名研究机构 IDC 总结的 “4个 V”能很好地界定大数据
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数据挖掘28545.doc
实验四：
package javaapplication4;
public class BasicKMeans
{
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
double[] p = { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 100, 150, 200, 1000 };
int k = 5;
double[][] g;
g = cluster(p, k);
for (int i = 0;
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数据挖掘28312.doc
什么是数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘的广义观点：数据挖掘就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中“挖掘”有趣知识的过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也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。知识发现过程以下步骤组成：（1）数据清理，（2）数据集成，（3）数据选择，（4）数据变换，（5）数据挖掘，（6）模式评估，（7）知识表示。数据挖掘可以与用户或知识库交互。
并非所有的信息发
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数据挖掘29034.doc
IPV6技术
王桂香1，黄道2
（华东理工大学，中国 上海 200237）
摘要：IPv6是Internet Protocol Version 6的缩写，其中Internet Protocol译为“互联网协议”。IPv6是IETF（互联网工程任务组，Internet Engineering Task Force）设计的用于替代现行版本IP协议（IPv4）的下一代IP协议。目前IP协议的版本号是4（简称为IPv4），它的下一个版本就是IPv6。
关键词：IPv6；海量地址
引言
目前我们使用的第二代互联网IPv4技术，核心技术属于美国。它的最大问题是网络地址资源有限，从理论上讲，编址1600万
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数据挖掘28433.doc
[编辑本段]
什么是数据挖掘
数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)， 也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。知识发现过程以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。
并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是
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数据挖掘入门.ppt
**基于判定树归纳的方法Initialattributeset:{A1,A2,A3,A4,A5,A6}A4?A1?A6?Class1Class2Class1Class2Reducedattributeset:{A1,A4,A6}YYYNNN第61页,共91页，星期六，2024年，5月**数据压缩数据压缩：应用数据编码或变换，以便得到数据的归约或压缩表示无损压缩：原数据可以由压缩数据重新构造而不丢失任何信息字符串压缩是典型的无损压缩现在已经有许多很好的方法但是它们只允许有限的数据操作有损压缩：只能重新构造原数据的近似表示影像文件的压缩是典型的有损压缩典型的方法：小波变换、主要成分分析第62页,共
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《数据挖掘》课件.ppt
数据挖掘;课程目标;数据挖掘的定义;数据挖掘的重要性;数据挖掘的应用领域;数据挖掘的历史发展;数据挖掘与机器学习的关系;数据挖掘的基本流程;数据收集;数据预处理;数据清洗;数据集成;数据转换;数据规约;特征选择与降维;主成分分析（PCA）;线性判别分析（LDA）;数据挖掘的主要任务;分类;决策树;朴素贝叶斯;支持向量机（SVM）;神经网络;回归分析;线性回归;逻辑回归;聚类分析;K-means算法;层次聚类;DBSCAN算法;关联规则挖掘;Apriori算法;FP-Growth算法;异常检测;时间序列分析;ARIMA模型;文本挖掘;自然语言处理基础;文本分类;情感分析;网络挖掘;社交网络分析;
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数据挖掘 习题 .docx
数据挖掘课后习题
第1章
1、数据采集旨在找到可用于训练模型的数据集，主要包括哪三种技术？（）
A．数据发现、数据增强、数据生成
B．数据清洗、数据标注、数据预处理
C．数据挖掘、模式识别、机器翻译
D．数据共享、数据检索、数据合成
2、以下哪个不是数据标注——基于众包技术中提到的质量控制方法？（）
A．使用多个工人重复标注同一示例
B．进行多数投票
C．手动标注每一条实例
D．有效地向工作人员提供如何执行标签的说明
3.请简述数据挖掘的含义及其应用场景。
4.请简述数据挖掘的基本任务。
5.请简述数据挖掘的主要步骤。
6.请列举数据采集的主要方式。
第2章
1.关于数据归约，以下说法错误的是
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数据挖掘综述.docx
数据挖掘算法中聚类算法研究综述
摘 要： 数据挖掘技术可以从大量数据中发现潜在的、有价值的信息，为信息时代的数据赋予了新的意义。随着数据挖掘技术的迅速发展，作为其重要的组成部分，聚类技术已经得到广泛应用。本文在回顾数据挖掘技术的基础上，就聚类算法中基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类算法、基于模型的聚类算法等进行了详细的梳理综述，综合对比分析了不同聚类算法所特有的优势和劣势，并通过对传统聚类方法的回顾和总结，介绍了近年来出现研究发展趋势和热点。
关键词： 数据挖掘；聚类算法；密度；层次；网格
中图法分类号：
A review of Clustering
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数据挖掘计划.docx
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数据挖掘计划
一、项目背景与目标
(1)在当今数字化时代，数据已成为企业和社会发展中不可或缺的重要资源。随着互联网、物联网、移动通信等技术的飞速发展，各行各业产生了海量的数据。这些数据包含了丰富的信息和潜在的商业价值，但同时也给数据的处理和分析带来了巨大的挑战。以零售行业为例，根据麦肯锡全球研究院的研究，全球零售业每年产生的数据量已经超过2.5PB，如何有效地挖掘这些数据中的价值，提高企业的市场竞争力，成为当前亟待解决的问题。
(2)在金融领域，数据挖掘技术的应用同样具有重要意义。根据国际数据公司（IDC）的预测，到2025年，全球金融行业的数据量将增长至约2.5ZB。金融机构
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数据挖掘的应用.docx
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数据挖掘的应用
一、数据挖掘概述
(1)数据挖掘，作为一门融合了统计学、机器学习、数据库技术等多学科知识的交叉学科，旨在从大量、复杂、不完全、模糊的原始数据中提取出有价值的信息和知识。随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术已经广泛应用于各个领域，成为推动社会进步的重要力量。数据挖掘的过程主要包括数据预处理、数据挖掘算法选择、模型构建和评估等多个环节。在这个过程中，数据挖掘技术通过挖掘数据中的潜在模式、关联规则和预测性知识，为决策者提供有力支持。
(2)数据挖掘的基本原理是基于统计学和机器学习算法，通过分析数据中的规律和模式，实现对数据的分类、聚类、关联分析、预测等操作。具体来说，
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电商数据挖掘.pptx
电商数据挖掘
CONTENTS数据采集与洗用户行为分析营销策略优化风险监控与预警
01数据采集与洗
数据采集与洗数据来源：
从多个电商平台API中获取数据。数据分析与预处理：
对数据进行统计分析和处理。
数据清洗:
清洗掉重复数据和缺失值，保证数据质量。特征提取:
提取商品名称、价格、销量等特征信息。数据转换:
将数据转换为适合挖掘的格式。数据存储:
将清洗后的数据存储到数据库中。
数据分析与预处理商品类别平均价格平均销量服装200300食品50500
02用户行为分析
用户行为分析用户画像：
分析用户的购买偏好和行为习惯。用户分类：
根据用户行为特征将用户进行分类。推荐算法：
设计个性化推荐