探索大数据分析：关键技术解读

Hadoop大数据分析平台的关键技术探讨

深入探讨了基于Hadoop平台的大数据分析技术的发展及功能模块的应用，对关键技术进行了比较分析，并优化了整体结构框架，以便数据分析平台在各种场景下都能发挥作用。

Hadoop 2 2024-07-20

大数据的关键技术探讨

大数据所需的关键技术包括海量数据的分布式处理，使用Hadoop生态系统进行实时数据处理和流计算引擎，以及非结构化数据的文本和多媒体处理技术。此外，还涉及到数据的可视化交互界面和智能数据分析，保护数据隐私和高效管理大规模数据等安全技术。

算法与数据结构 3 2024-07-29

轨迹大数据处理的关键技术分析

根据软件学报的相关文章，综述了轨迹大数据处理的关键技术。内容涵盖了轨迹数据的概述、预处理方法、索引与检索技术、数据挖掘方法、隐私保护策略以及最新的数据处理技术。

算法与数据结构 0 2024-08-08

探索软件开发的关键技术

深入学习 Spring Cloud 分布式系统构建，掌握 Elasticsearch 构建高效搜索引擎，了解 ZooKeeper 分布式协调服务，巩固数据结构与算法基础，学习设计模式优化代码架构，熟练运用 JDK 常用工具提升开发效率。

算法与数据结构 3 2024-05-21

大数据的关键技术与应用概述

大数据核心技术包括Storage HDFS、计算、离线分析、服务、索引、分类、聚类、协同过滤、模式挖掘、向量相似度、回归分析等。随着技术的不断发展，大数据已经在各行各业展现出重要作用。

Hadoop 0 2024-08-18

Web数据分析的关键技术及创新方案

本书集中探讨了Web数据自动分析的关键技术，包括自动获取、特征抽取、表达建模和Web挖掘等相关理论和方法。在此基础上，分析了几种典型的Web数据分析需求，并提出了针对性的创新解决方案和方法。主要解决方案包括基于Web公共舆情的自动分析与预警、基于语义的Web信息聚合方法以及多源电商数据挖掘等。本书选取了当前Web数据分析的热点问题，总结了科研工作的实际成果，结合理论与实际案例，适合高校电子信息、计算机等专业的教师、学生和研究人员阅读。

数据挖掘 0 2024-09-20

大数据预处理：不可或缺的关键技术

对大数据进行预处理是必不可少的，它通过数据清洗、转换和整合等技术，为后续分析和建模提供可靠且有用的数据集。

MySQL 2 2024-05-21

零售商店商品分析探索市场篮分析的关键技术

论文：零售商店商品分析，即市场篮分析，是一种常用的数据挖掘方法，用于识别客户购物篮中不同商品之间的关联。研究揭示影响零售销售的关键因素，并深入了解消费者行为模式。这些洞察力有助于零售商店制定更有效的库存管理策略，优化交叉销售策略，以及优化货架布局。研究使用了六种机器学习算法，通过分类准确性和报告比较来评估其效果。

数据挖掘 2 2024-07-18

跨省域智慧能源管理大数据平台的构建与关键技术探索

随着智能技术的迅猛发展，跨省域智慧能源管理大数据平台在实践中展现出重要的作用。该平台不仅能够有效管理能源资源，还能提升能源利用效率，推动能源管理领域的创新发展。通过探索关键技术，如数据整合与分析、智能优化算法等，平台能够更好地满足不同地区的能源需求，为能源行业的可持续发展贡献力量。

统计分析 3 2024-07-16