大数据时代简介技术、应用与挑战

在大数据时代，数据被视为一种重要的资源，拥有巨大的潜力来改变各行各业。大数据不仅指数据量大，还涉及数据的多样性、高速度和价值密度。通过分析大数据，企业可以深入挖掘客户需求、优化业务流程，提高决策效率和创新能力。 大数据的特点 海量数据：数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方法难以应对。 多样性：数据来源多样，既有结构化数据，也有非结构化数据，如文字、图像、视频等。 实时性：数据生成速度快，需要快速响应和处理。 大数据的应用 大数据广泛应用于金融、医疗、零售、物流等多个领域。通过数据分析，企业能更准确地预测市场趋势，优化供应链管理，甚至为客户提供个性化服务。 大数据的挑战 在大数据时代，隐私保

数据挖掘 7 2024-10-31

Python支持向量机实现葡萄酒质量检测

在本项目中，Python_Support_Vector_Machine 的目标是帮助一家葡萄酒分销公司检测低质量的“欺诈”葡萄酒样品。该公司近期遭遇供应商欺骗，将廉价低质葡萄酒作为高品质产品进行销售。通过对不同葡萄酒样品进行化学分析，我们利用支持向量机（SVM）创建机器学习模型，以识别和区分葡萄酒的质量。 项目数据来源于 P. Cortez、A. Cerdeira、F. Almeida、T. Matos 和 J. Reis 的研究，该研究通过理化特性进行数据挖掘，以对葡萄酒喜好进行建模。此数据为我们提供了检测不同品质葡萄酒的理化参数，用以支持模型的训练与测试。 样品数据分析和处理 我们将对提供

数据挖掘 5 2024-10-31

Python爬虫教程轻松获取豆瓣Top250与猫眼电影TOP100

Python爬虫源码大放送 抓取数据，轻松搞定！ 想轻松抓取网站数据，却苦于技术门槛太高？别担心，这些源码将助你轻松搞定数据抓取，让你成为网络世界的“数据侠盗”。它们还具有超强的实用价值。 无论你是想要分析竞品数据、收集行业情报，还是想要偷窥某个女神的社交媒体动态，这些源码都能满足你的需求。是时候打破技术壁垒，开启数据抓取的新篇章了。 实用案例 豆瓣Top250：掌握如何从豆瓣获取最受欢迎的电影数据，了解高评分作品。 猫眼电影TOP100：轻松抓取最新热门电影数据，便于观影决策和数据分析。 3DM游戏排行榜：让游戏迷实时掌握最新游戏排行。 赶紧来试试这些超实用的爬虫代码，让数据抓取变得更简

数据挖掘 8 2024-10-31

R语言数据ETL利用tidyverse库处理身份证数据

R语言数据ETL（主要包括利用tidyverse库处理身份证数据）

数据挖掘 5 2024-10-31

知名企业程序员面试题精选汇总

本次汇总了各大知名企业的面试题及备考资源，帮助程序员们了解业界常见的编程及研发笔试题型。 ACM程序设计导引及在线实践 程序员代码面试指南 剑指Offer 软件技术基础：离散数学、数据结构、C语言编程实训 奇虎360 2016 C++研发工程师内推笔试题 2016 JAVA研发工程师内推笔试题 阿里巴巴 2015 校招研发工程师笔试题 2016 前端开发工程师笔试（一、二） 2016 数据挖掘工程师笔试 2016 研发工程师笔试选择题（一至四） 百度 2015 安全研发笔试卷 2015 大数据云计算研发笔试卷 2015 前端研发笔试卷 2015 深圳研发工程师笔试 美团

数据挖掘 2 2024-10-31

基于决策树算法的耕地地力等级评价研究与应用

基于决策树算法的耕地地力等级评价研究 一、研究背景与意义 耕地地力是指在特定区域内的土壤类型基础上，综合考虑土壤物理化学特性、自然环境条件、农田基础设施及耕作施肥管理水平等因素所形成的耕地生产能力。科学合理地耕地地力评价对于农业生产指导、土地资源利用率提升及粮食安全保障具有重要意义。 二、研究方法与数据 本研究选取吉林省德惠市的图斑数据作为样本，选定有机质、全氮、速效磷、速效钾四个关键指标，构建耕地地力等级评价模型。模型采用决策树算法，通过信息增益计算自动构建分类规则，从而实现地力等级的自动化评价。 三、实验设计与结果分析 数据预处理：对图斑数据进行清洗、去除缺失值和标准化处理，确保数据质量

数据挖掘 3 2024-10-31

Principles-of-Data-Mining-Overview

数据挖掘原理 书籍概述 《数据挖掘原理》是由 David Hand、Heikki Mannila 和 Padhraic Smyth 合著的一本经典数据挖掘教材，由 MIT 出版社于 2001 年出版。这本书全面介绍了从大型数据库中提取信息的数学与科学原理，非常适合初学者和专业人士阅读。 作者简介 David Hand：英国著名统计学家，专注于数据挖掘和机器学习。 Heikki Mannila：芬兰计算机科学家，研究方向涵盖数据挖掘和生物信息学。 Padhraic Smyth：爱尔兰计算机科学家，专注于信息检索和机器学习。 内容概览 本书共分为 14 章，涵盖数据挖掘的各个方面。以下是每章的

数据挖掘 6 2024-10-31

深入解析大数据挖掘核心知识点

大数据挖掘的核心知识点详解 一、大数据挖掘概览 大数据挖掘是指从海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。随着互联网技术的发展和普及，每天产生的数据量呈指数级增长，如何从这些海量数据中提取出有用的信息成为了企业和研究者关注的焦点。 二、分布式文件系统与MapReduce 分布式文件系统：在处理大数据时，传统的文件存储方式已无法满足需求。分布式文件系统（如Hadoop HDFS）通过将数据分割成多个块并分布在网络中的不同节点上进行存储，从而实现大规模数据的高效存储与访问。 MapReduce：是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算。它将复杂的计算任务分解为Map（映射）和Reduce

数据挖掘 6 2024-10-31

基于轻量数据挖掘的数据库锁表优化方法研究

为了保证数据库系统在不同的负载情况下，始终提供强大的事务处理能力，必须对数据库系统进行性能优化。依赖于DBA来分析性能数据然后进行系统优化，在系统越来越复杂、负载持续波动的情况下是很困难的。数据库系统的自我优化是解决系统性能问题的前景性技术。针对数据库锁表管理，提出了一种基于轻量数据挖掘的优化方法，通过对性能数据的学习，建立一个神经网络预测器，能够根据锁表参数预测系统性能。在系统运行过程中，自我优化模块不断监控性能数据的变化，通过规则引擎选择需要优化的参数，并利用预测器获得参数调整的幅度大小，完成参数设置以提高系统性能。实验证明，该方法使数据库系统性能获得了近16%的提升。

数据挖掘 9 2024-10-31

Python-for-Data-Mining支持Python数据挖掘和分析的实用资源

Python进行数据挖掘 该资源为作者在CSDN平台上撰写的支持Python数据挖掘和数据分析的文章。主要内容包括Python在数据挖掘、机器学习、文本挖掘等领域的算法实现代码，帮助读者深入理解这些技术的实现方式。为了适应Python 3.x版本，本资源对原始代码进行了相应修改，与Python 2.x版本略有不同，读者在使用时请注意其差异。这一资源主要聚焦于基础知识，适合初学者，如果文章中有错误或不足之处，欢迎大家提出宝贵意见。感谢您的支持与鼓励，希望能一起进步。更多内容请参见CSDN博客效果图，若您觉得该资源有帮助，请帮忙点个Star，您的支持是作者继续分享的动力。共勉，数据挖掘知识分享。

数据挖掘 5 2024-10-31