理论题

2021 年大数据分析师竞赛 理论题

这本书是目前国内唯一的中文资源，对学习Kettle的朋友和研究ETL的专家都有很高的参考价值。

想学习理论的人必须先掌握理论，因为理论是实践的基础。

VIC 模型是由多所大学研究人员共同开发的大尺度分布式水文模型。它也称为“可变下渗容量模型”。

涵盖数据挖掘入门所需的理论知识，适合从事商业智能行业的人士学习。

Spark 理论与 PySpark 应用 Spark 生态系统 Spark Core：Spark 的核心组件，提供分布式任务调度、内存管理和容错机制。 Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持 SQL 查询和 DataFrame API。 Spark Streaming：实时流数据处理框架，支持高吞吐量、容错的流处理。 Hadoop 与流数据处理 Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构，使其能够高效处理大规模数据集，包括流数据。流数据处理的特点： 实时性：数据持续生成，需要实时处理和分析。 持续性：数据流永不停止，需要系统持续运行。 高吞吐量：需要处理大量高速传入的数据。 PySpark PySpark 是 Spark 的 Python API，允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口，方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。

提供优化理论相关安装包，包括 cplex12.6.3、cplex12.9、cplex12.5、cplex20.10 版本，以供下载使用。

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。