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在维基百科中对数据挖掘的解释是:数据挖掘(英语:datamining)是一个跨学科的计算机科学分支它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相對較大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息,并将其转换成可理解的结构,以进一步使用。以下是小编为你整理的大数据实战学习教程

分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据中的数据项映射到某个给定的类别。

回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生-个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

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聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。

关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则,即根据一个務中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。

导入预处理虽然采集端本身会有很多数据库,但是如果要对这些海数据进行有效的分析,还是应该将这些来自前端的数据导入到-一个集中的大型分布式数据库,或者分布式存储集群,并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。

也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算,来满足部分业务的实时计算需求。导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据大,每秒钟的导入经常会达到百兆,甚至千兆级别。