数据挖掘应用pdf(数据挖掘应用20个案例分析)

虚拟屋 2022-12-18 11:13 编辑:admin 234阅读

1. 数据挖掘应用20个案例分析

数据获取等方向都有涉及、数据维护、数据挖掘偏业务的可以称之为运营分析师,偏管理的可以称之为数据决策分析师,偏金融的可以称之为注册项目数据分析师,因行业和发展方向的不同,工作方向为维护数据可以称之为数据库管理员,数据库工程师,工作方向为挖掘方向的称之为数据挖掘师等等,数据分析师在 业务

2. 数据挖掘应用20个案例分析rapidminer

一、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的,因为它假设计算元素和存储会失败,因此它维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的,因为它以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的,能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC,High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。

1993年,由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目:高性能计算与 通信”的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,即美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆 比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人:经测 试,每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错,很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法,Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill实现了 Google‘s Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍,“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作,将面向全球软件工程师持续推广。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

七、Splunk

Splunk的功能组件主要有Forwarder、Serch Head、Indexer三种,然后支持了查询搜索、仪表盘和报表(效果真不是吹的,很精致呀),另外还支持SaaS服务模式。其中,Splunk支持的数据源也是多种类型的,基本上还是可以满足客户的需求。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务,获取和积累了两个数据信息资源库,一个行业外部的资源库(公有SaaS收费形式),一个行业自己内部的资源库(私有),然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模,最后得到一个比较不错的结果,优化于人工可以得到的结果,而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

3. 数据挖掘的实际应用及其案例

不错。

郑州大数据发展有限公司是根据《郑州市人民政府关于郑州大数据发展有限公司及数字郑州科技有限公司设立有关问题的会议纪要》〔2019〕86号等文件注册成立,注册资金2亿元,主要从事全市政务数据资产管理、开发和运营,负责城市级大数据基础设施平台数据挖掘、应用和大数据增值服务。郑州大数据发展有限公司致力于加快推进数字郑州建设,促进数字产业化、产业数字化和城市数字化融合发展。

4. 数据挖掘应用20个案例分析怎么写

是指收集的都是关于课题案例的汇。教学案例分析可以采用集体讨论的方法,发挥教研组等集体的作用,集体攻关,分工合作,共同研究。

必要时还要进行文献分析,文献分析是通过查阅文献资料,从过去和现在的有关研究成果中受到启发,从而找到课堂教学现象的理论依据,增强案例分析的说服力。

同时,通过有关教学理论文献的查阅,进一步解读课堂教学活动,挖掘案例中的教育思想。

5. 数据分析与挖掘应用案例

随着科技和经济的快速发展,物流市场日趋完善,在国内及国际物流市场的竞争机制的作用下,物流企业对于数据挖掘技术的应用表现出了极大的兴趣。

大多数生产型企业与零售企业为了快速发展经营规模、迎合当前物流市场的发展,迫切的需要借助数据挖掘技术来分析企业存在的问题并据此优化企业规划,提升企业的市场竞争力。

深入研究数据挖掘技术及其在物流管理、仓储、运输、配送、信息共享等环节的中的应用势必会进一步加快物流行业的快速发展。