三九宝宝网宝宝百科性格养成

大数据和数据挖掘

03月16日 编辑 39baobao.com

[SQLServer数据导入:行为规范]我最早使用的一个关系型 DBMS 就是 Microrim's R:Base 4000. R:Base,与其 PC 竞争对手 dBase 不同的是,它是真正的关系型数据库管理系统,是在 20 世纪 80 年代初作为 NASA RIM(...+阅读

大数据概念:大数据是近两年提出来的,有三个重要的特征:数据量大,结构复杂,数据更新速度很快。由于Web技术的发展,web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据,以及移动互联网的发展,数据自动收集、存储的速度在加快,全世界的数据量在不断膨胀,数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力,这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言,数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机,也可以进行并行计算)。

数据挖掘概念: 数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法,源于机器学习的神经网络,决策树,也有基于统计学习理论的支持向量机,分类回归树,和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。

大数据需要映射为小的单元进行计算,再对所有的结果进行整合,就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术,区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到 map-reduce 框架中,有些算法需要调整。

大数据和数据挖掘的相似处或者关联在于: 数据挖掘的未来不再是针对少量或是样本化,随机化的精准数据,而是海量,混杂的大数据,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断。

拓展资料:

大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。

如何利用挖掘大数据对应电子商务

挖掘大数据的发展历史并不长,首次引人挖掘大数据技术的是淘宝网,其所有交易都是基于自建系统完成的,而阿里云也成为我国首家开展挖掘大数据供应的公司。挖掘大数据对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用,主要影响表现在以下方面。

(一)信息检索能力

电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式,但是就营销方式来说,商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内,商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战,大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。

挖掘大数据的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示,其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外,云平台还具有信息推荐功能,根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示,提高了交易的针对性和检索效率。挖掘大数据性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上,解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题,使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输人的语言进行迅速的反映.并能准确地提供用户所需要的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量,使用户满意度得到了很大的提升。

(二)弹性处理能力

电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力,并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的,而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的,这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的,这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。

挖掘大数据技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力,使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数童级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换,而且能够以比较低的成本享用挖掘大数据存储处理信息服务,在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现,使资源达到了最优化配置。

(三)信息处理安全性能

网络系统面临的最大难题是信息安全问题,保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源,甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内,大数据就是企业生存发展的重要资本,对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战,由于其结构复杂,数量巨多,并且大多是具有敏感性的信息,很容易成为网络攻击的目标。

大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估,使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象,并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。挖掘大数据技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务,并将这些信息托管在云端,为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。

随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强,电子商务企业对于IT基础设施的革新正着小型化和集群化方向发展,与此同时,电商企业还需要不断地投人大量的人力和技术实现口基础设施的维护、升级和更新。

大数据数据分析

去文库,查看完整内容>

内容来自用户:天成信息

大数据和数据分析区别

  大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以采集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。大数据的“大”是一个相对概念,没有具体标准,如果一定要给一个标准,那幺10-100TB通常称为大数据的门槛。    数据分析是一个大的概念,理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程,都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看,可以把数据分析分为以下4个层次:数据统计,OLAP,数据挖掘,大数据。    大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。   第一:在分析方法上两者并没有本质不同   数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读,人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以,无论是“传统数据分析”,还是“大数据分析”,均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理,得到概要性的统计结果

供人分析。两者在这个过程中是类似的,区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。    第二:在对统计学知识的使用重心上两者存在较大的不同   传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大

以下为关联文档:

一组数据告诉你,三岁前,爸妈一定不能错过什么!父母穷尽一生都在努力希望孩子“健康”、“聪明”;健康是一项长久工程,而聪明只取决于孩子的三岁前! -1~0岁(胎儿期)大脑生长关键期 从妊娠3-6个月,是脑细胞生长的第一个高峰,...

社交网络数据挖掘理解基于计算机的社会网络的一种可能方法是Garton等人(1997年)提出的“社会网络分析”(SNA)工具和方法论,来创建一幅描述知识网络的可视图象。 社会网络分析人员所探究的不仅是个...

数据未来的前景怎么样数据现状分析 大数据时代的到来,简单的说是海量数据同完美计算能力结合的结果。确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集...

什么是用户行为数据在讨论什么是用户行为数据之前,我们先来简单看下什么是数据数据是信息,是从某个角度对某个事物的定量描述。数据无处不在,无穷无尽,但是我们却不是任意的漫无目的的收集。任...

数据下用户分析的核心是什么易观智库数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数...

什么是大数据数据的核心价值是什么数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数...

如何做好数据分析第一步:数据准备:(70%时间) · 获取数据(爬虫,数据仓库) · 验证数据 · 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集) · 使用python进行文件读取csv...

外汇基本面的数据真的那么重要吗外汇基本面的数据真的那么重要吗,影响外汇的最重要数据有哪些:根据对汇价影响力的大小,我们将重要的经济数据划分为三类: 最重要的数据有: 1、非农就业数据及失业率 每月第一个星...

数据库审计是什么数据库审计是什么,数据库审计系统的特点有哪些:一、数据库审计是什么? 数据库审计是对数据库访问行为进行监管的系统,一般采用旁路部署的方式,通过镜像或探针的方式采集所有数据...

推荐阅读
图文推荐