算法基石

想要深入学习数据挖掘，必须掌握其基础——十大经典算法。这篇论文深入浅出地剖析了 C4.5、Apriori、SVM、k-means 等算法的核心思想、应用场景以及未来发展趋势。论文内容严谨详实，被大量研究引用，是数据挖掘入门和进阶的必读佳作，助您构建对数据挖掘的初步认知。 十大算法概览： C4.5 决策树： 以信息熵为基础，构建分类规则，应用于模式识别、机器学习等领域。 Apriori 算法： 用于挖掘频繁项集和关联规则，广泛应用于购物篮分析、推荐系统等。 SVM 支持向量机： 构建最优分类超平面，实现高效的分类预测，应用于图像识别、文本分类等。 k-means 聚类算法： 将数据样本自动归类，揭示数据内在结构，应用于客户细分、图像分割等。 ... (其他六个算法)

Apache Hadoop 为用户提供了构建和运行分布式应用程序的平台，无需深入了解底层细节。Hadoop 的核心组件 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）具备高容错性，可在低成本硬件上部署，并提供高吞吐量数据访问，适用于处理海量数据集的应用程序。HDFS 不强制要求遵循 POSIX 标准，支持以流式方式访问文件系统数据。

ETL流程中的数据清洁功能至关重要，它能够识别并处理不符合规则的数据。通过检测违规数据并将其转化为符合规则的“清洁”数据或予以丢弃，确保数据仓库中存储的都是高质量的“优质数据”。

数据分析与建模的成功与否，很大程度上取决于数据准备阶段的质量。数据准备包括加载、清理、转换和重塑等步骤，这些步骤通常会占据数据科学家 80% 甚至更多的时间。

Pandas、Numpy和Matplotlib共同构筑了稳固的数据挖掘与分析基础。其中，Pandas作为核心库，其数据类型尤为重要。使用import pandas as pd导入Pandas后，我们能够简洁地调用其功能。Pandas主要基于两种数据类型：Series和DataFrame，它们为数据处理提供了强大的支持。

数据仓库：决策支持的数据基石 数据仓库并非简单的数据库，它以支持管理决策为核心目标，具备以下鲜明特征： 面向主题: 数据组织围绕特定主题，如“产品”、“客户”等，提供决策所需的简明信息视图。 数据集成: 整合来自多个异构数据源的数据，消除信息孤岛，构建统一数据视图。 时变性: 数据存储包含时间维度，记录历史变化，为决策提供全面的时间视角。 非易失性: 数据相对稳定，主要用于分析和查询，与实时操作数据分离，确保数据安全。 数据仓库作为决策支持数据模型的物理实现，为企业战略决策提供信息支撑，并通过整合异构数据源，构建支持结构化查询、分析报告和决策制定的体系结构。

诞生于上世纪六十年代末的数据库技术，经过几十年的发展，已成为数据管理的核心技术和计算机科学的重要分支。作为信息系统的核心和基础，数据库技术极大地推动了计算机应用的普及。 一个国家的信息化程度，可以通过其数据库建设规模、信息量以及使用频率来衡量。数据库系统是应用最广泛的软件系统之一，其研究、开发和应用一直是计算机学科最活跃的领域。 值得一提的是，在数据库领域，三位图灵奖得主做出了杰出贡献：Charles W. Bachman (1973) 奠定了数据库技术的基石；Edgar F. Codd (1981) 创立了关系数据库系统；James Gray (1998) 在数据库事务处理方面做出了重要贡献。数据库技术涵盖了计算学科中“信息管理”这一主流领域的主要内容。

在学习Spark之前，掌握Scala的数据结构和基本语法至关重要。

Apache Iceberg 是一种用于跟踪海量表的新格式，专为对象存储（例如 S3）而设计。了解 Netflix 为何构建 Iceberg、其高层次设计以及解决查询性能问题的功能。

成本模型在全局查询优化中至关重要。 尽管查询语言不断发展，但优化通常只专注于SPJ查询。 优化成本和执行计划质量之间存在权衡。 还有许多未解决的问题。