白话大数据与机器学习
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白话大数据与机器学习 【免费】 高清完整PDF版 评分:
资深大数据专家多年实战经验总结,拒绝晦涩,开启大数据与机器学习妙趣之旅。以降低学习曲线和阅读难度为宗旨,系统讲解统计学、数据挖掘算法、实际应用案例、数据价值与变现,以及高级拓展技能,并清晰勾勒出大数据技术路线与产业蓝图。 本书共分18章。用通俗易懂的语言,结合大量案例与漫画,不枯燥,实用、接地气。 第1~5章,这部分是大数据入门所需的系统性知识,剖析大数据产业、数据与信息算法等的关系,妙解数学基础(排列组合、概率、统计与分布),以及指标化运营及体系构建。这部分补足读者的产业与相关概念认知,以及所需的数学知识。为下面的数据挖掘算法的理解与应用夯实基础。 第6~8章,这部分介绍数据挖掘基础知识与算法,讲解了与数据息息相关的信息论,重点讲解了:多维向量空间(向量和维度、矩阵及其计算、上卷和下钻); 回归(线性回归、残差分析、拟合相关问题); 聚类(K-Means算法、有趣模式、孤立点、层次与密度聚类,聚类的评估等); 分类(朴素贝叶斯、决策树归纳、随机森林、隐马尔科夫模型、SVM、遗传算法)。 第11~18章,这部分介绍生产应用与高级扩展。其中第11~15章介绍生产应用实践,涵盖关联分析、用户画像、推荐算法、文本挖掘、人工神经网络。这些也是工业界和学术界研究的热点。第16章讲解了著名的大数据框架及其安装与配置,如Hadoop、Spark、Cassandra、PrestoDB。第17章从速度与稳定性维度介绍了大数据系统的架构与调优。第18章则从数据运营、评估、展现与变现场景层面进行了解读。 附录部分给出了大数据平台运行可能需要的软件和库,以及群众如何看待炙手可热的大数据。 购买地址:https://item.jd.com/11932929.html
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2022-12-24⼤数据概述 ⼤数据概述 什么是⼤数据? ⼤数据(big data)是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。 ------百度百科 ⼀,⼤数据时代: 1)第⼀次信息化浪潮使计算机开始普及,第⼆次信息化浪潮⼈类全⾯进⼊互联⽹时代,第三次信息化浪潮解决了信息爆炸问题,⼤数据时代来。 2)存储设备容量不断增加,cpu处理能⼒⼤幅度提升,⽹络带宽不断增加为⼤数据时代提供技术⽀持。 3)数据产⽣⽅式从1.运营式阶段>2.⽤户原创内容阶段>3.感知式阶段 的变⾰促成了⼤数据时代的到来。 4)⼤数据发展阶段: 1.萌芽阶段:20世纪90年代⾄21世纪初,随着数据挖掘理论和数据库技术的逐步成熟,⼀批商业智能⼯具和知识管理技术开始被应⽤,如数据 仓库、专家系统、知识管理系统等 2.成熟阶段:21世纪前10年,web2.0应⽤发展,⾮结构化数据⼤量产⽣,传统处理⽅法难以应对,带动了⼤数据技术的快速突破,⼤数据解 决⽅案逐渐⾛向成熟,形成了并⾏计算与分布式系统两⼤核⼼技术,⾕歌的GFS和MapReduce等⼤数据技术受到追捧,Hadoop平台开始⼤⾏其 道。 3.⼤规模应⽤期:2010年以后,⼤数据应⽤渗透各⾏业,数据驱动决策,信息社会智能化程度⼤幅度提⾼ ⼆,⼤数据概念:"4个V" 1)数据量⼤(volume) 2)数据类型繁多(variety) 3)处理速度快(velocity) 4)价值密度低(value) 三,⼤数据影响: 1)⼤数据对科学研究的影响: 1.实验科学>2.理论科学>3.计算科学>4.数据密集型科学 2)⼤数据对思维⽅式的影响: 1.全样⽽⾮抽样 2.效率⽽⾮精确 3.相关⽽⾮因果 3)⼤数据对社会发展的影响: 1.⼤数据决策成为⼀种新的决策⽅式 2.⼤数据应⽤促进信息技术与各⾏业的深度融合 3.⼤数据开发推动新技术和新应⽤的不断涌现 四,⼤数据的应⽤: ⼤数据⽆处不在,包括⾦融、汽车、餐饮、电信、能源、体育和娱乐等在内的社会各⾏各业都已经融⼊了⼤数据的印记 五,⼤数据关键技术: 技术层 ⾯ 功能 数据采 集与预 处理 利⽤ETL⼯具将分布的、异构数据源中的数据,如关系数据,平⾯数据⽂件等,抽取到临时中间层后进⾏清洗、转换、集成,最后加载 到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;也可以利⽤⽇志采集⼯具(如Flume、kafka等)把实时采集的数据作 为流计算系统的输⼊,进⾏实时处理分析 数据存 储和管 理 利⽤分布式⽂件系统、数据仓库、关系数据库、nosql数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和⾮结构化和⾮结构化海量数据的 存储和管理 数据处 理与分 利⽤分布式并⾏编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进⾏可视化呈现,帮 助⼈们更好地理解数据、分析数据 析 数据安 全和隐 私保护 在从⼤数据中挖掘潜在的巨⼤商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个⼈隐私和数据安全 六,⼤数据计算模式: ⼤数据计算 模式 解决问题 代表产品 批处理计算 针对⼤规模数据的批量处理 MapReduce、Spark等 流计算 针对流数据的实时计算 Storm、S4、Flume、Streams、Puma、DStream、SuperMario、银河流 数据处理平台等 图计算 针对⼤规模图结构数据的处 理 Pregel、GraphX、Giraph、PowerGraph、Hama、GoldenOrb等 查询分析计 算 ⼤规模数据的存储管理和查 询分析 Dremel、Hive、Cassandra、Impala等 七,⼤数据产业: ⼤数据产业是指⼀切与⽀撑⼤数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合。 ⼤数据产业包括IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层和数据应⽤层。 ⼋,⼤数据与云计算、物联⽹: ⼀)云计算: 1)云计算概念:云计算实现了通过⽹络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能⼒,⽤户只需要在具备⽹络接⼊条件的地⽅,就可以随时随地地获得 所需的各种IT资源 2)元计算的关键技术:虚拟化、分布式存储、分布式计算、多租户等。 3)云计算数据中⼼:是⼀整套复杂的设施,包括⼑⽚服务器、宽带⽹络连接、环境控制设备、监控设备⼀级耕种安全装置等。数据中⼼是云计算 的重要载体,为云计算提供计算、存储、宽带等各种硬件资源,为各种平台和应⽤提供运⾏⽀撑环境。 4)云计算的应⽤:在电⼦政务、医疗、卫⽣、教育、企业等领域的应⽤不断深化,对提⾼政府服务⽔平促进产业转型升级和培育发展
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大数据——大数据简单概述.pdf
2022-06-21⼤数据 ⼤数据——⼤数据简单概述 ⼤数据简单概述 ⼀.⼤数据的定义: ⼤数据是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。 ⼆.数据的特点: ⼤量:采集、存储和计算的数据量都⾮常⼤。 ⾼速:在⼤数据时代,数据的创建、存储、分析都要求被⾼速处理,⽐如电商⽹站的个性化推荐尽可能要求实时完成推荐,这也是⼤数据 区别于传统数据挖掘的显著特征。 多样:数据形式和来源多样化。包括结构化、半结构化和⾮结构化数据,具体表现为⽹络⽇志、⾳频、视频、图⽚、地理位置信息等等, 多类型的数据对数据的处理能⼒提出了更⾼的要求。 真实:确保数据的真实性,才能保证数据分析的正确性。 低价值:数据价值密度相对较低,或者说是浪⾥淘沙却⼜弥⾜珍贵。互联⽹发展催⽣了⼤量数据,信息海量,但价值密度较低,如何结合 业务逻辑并通过强⼤的机器算法来挖掘数据价值,是⼤数据时代最需要解决的问题,也是⼀个有难度的课题。 三.应⽤场景 1.仓储物流: ⼤数据技术驱动了仓储物流领域的智能化发展,以苏宁为例,苏宁物流
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[详细完整版]大数据解析.pdf
2022-06-22大数据解析 大数据(big data),指无法在可承受的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[1] 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》[2] 中大数据指不用随机 分析法(抽样调查)这样的捷径,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(价值)Veracity (真实性)。[3] 基本信息 中文名 大数据 外文名 big data,mega data 别 称 Data Mining 提出者 维克托· 迈尔-舍恩伯格及肯尼斯· 库克耶 提出时间 2008 年 8 月中旬 应用学科 计算机,信息科学,统计学 适用领域范围 BI,工业 4.0,云计算,物联网,互联网+ 适用领域范围 人工智能 v4 特点 大量、高速、多样、价值 大数据定义 大数据与云计算的关系 对于"大数据"(Big data)研究机构 Gartner 给出了这样的定义。
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