1. 大数据文本挖掘
“中国与世界其他国家一样，都处在大数据发展的初期阶段。在收集和应用数据方面，中国表现不俗。但在处理分析数据的技术和工具方面，中国与发达国家相比还比较落后。”中国电子信息产业发展研究院副院长樊会文接受《经济日报》记者采访时说。
产业结构有差距
中国大数据在世界上处于第几方阵？对此，工信部赛迪研究院软件所所长潘文表示，大数据产业是新兴产业，中国和世界各国都处于起步阶段，综合排名缺乏统一标准。从大数据产业收集端、处理端和应用端来看，中国在收集端和应用端全球领先，在处理端核心技术方面还有差距。
目前，公开数据中还没有对大数据强国的排名，但对全球大数据公司的排名却很多，虽然标准不一，但总体来看，公认的领军企业是亚马逊、SAP、谷歌、IBM等，仍是国外企业居多。
“各个国家在大数据方面的优势各有不同，目前还没法评判谁做得更好。”运满满研究院院长徐强表示，比如，日本在医疗交通方面做得不错，欧洲在数据保护方面领先，新加坡在电子政务方面独树一帜。而即使是大数据核心技术比较领先的美国，在智慧物流、移动支付等部分垂直应用领域也逊色于中国。
“与发达国家相比，中国大数据产业结构落后于全球市场的发展步伐。尤其是美国的大数据产业结构非常好，服务占比很大，而我国的产业结构还处于中低端。”潘文坦言。
从大数据核心产业结构来看，服务是大数据产业的最核心部分。全球市场数据分析服务占整体收入的47.6%，而国内市场数据分析服务在整体收入中占比却比较低，主要企业仍停留在前期的基础软硬件设施投入和部署阶段。樊会文表示，从这个对比可以判断，国内大数据市场虽然已经进入快速增长通道，但仍处于增长的早期阶段。
工信部信息化和软件服务业司副司长李冠宇指出，与发达国家相比，中国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现等相关核心技术方面与国外相比仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统的影响力弱。
“目前，美国、英国、法国、澳大利亚等国在大数据核心技术方面居于领先地位。”潘文指出，相关核心技术薄弱还带来数据主权保护的问题。由于数据在网络虚拟空间进行传播，各国都在加强对本国数据的控制力，关注数据主权。美国、欧盟等纷纷利用技术优势和法律法规加强本国数据主权保护，但目前，我国由于基础核心技术支撑能力较弱、数据跨境流动保护规则缺失等，在数据主权保障能力方面还显不足。
应用端一马当先
“中国大数据对世界的贡献主要是三点。”潘文分析说，一是引领大数据的创新应用，特别是在消费领域；二是互联网公司、初创企业引领技术创新步伐，特别是语音识别、图像理解、文本挖掘等方面已涌现出明星企业；三是我国已成为产生和积累数据量最大、数据类型最丰富的国家之一。
苹果在美国推广移动支付多年，效果一直不佳。而在中国，从饭馆到超市，甚至许多菜市场的每个摊位都实现了移动支付。公开数据显示，2016年中国移动支付规模是美国的50倍。
“我国在大数据应用方面处于世界前列，特别是在服务业领域，蓬勃发展的电子商务衍生出一系列基于大数据的互联网金融及信用体系产品，互联网创新应用普及速度非常快。”潘文说。以互联网金融领域为例，蚂蚁金服推出了芝麻信用，其芝麻分来自淘宝、支付宝的数据占30%-40%。通过综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等信息，直接与其信用挂钩，准确率非常高。
与世界各国相比，中国大数据体量位居前列。我国大型数据中心跨地区经营互联网数据中心业务的企业已达到295家。李冠宇指出，目前中国网民数量超过7亿，移动电话用户突破13亿，均居全球第一。中国已是世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一。
“中国网络用户规模大，终端数量多，产业经济规模大，因此在数据规模上具有天然的优势。”樊会文说。
在今年的电子信息博览会主论坛上，科大讯飞董事长刘庆峰播放了一段视频——美国前总统奥巴马感谢科大讯飞让他学会了中文。其实这段视频是由科大讯飞人工智能语音合成系统完成的一次逼真模仿。2016年，科大讯飞在国际语音识别大赛、国际（机器）认知智能大赛中超过了IBM、微软等行业巨头获得大赛指标第一名。
“在许多垂直领域，中国的大数据核心技术处于全球领先。比如在智慧物流领域，中国就比美国发展得好。”徐强表示，调研表明，菜鸟网络、运满满等企业的智慧物流建设，通过为货主和司机提供实时信息数据匹配，可以降低物流运价5%至10%，单车运行效率可以提升30%以上，降本增效效果显著。
中国发展大数据已经具备一定的技术和产业基础。作为信息产业大国和互联网大国，2016年中国软件和信息技术服务业产值4.9万亿元，全球10大互联网企业中国占据4席，为大数据应用奠定了基础。百度、阿里巴巴、腾讯等国内的龙头互联网企业利用自身掌握大量数据资源的优势，不断创新和积累数据处理分析等关键技术，并基于大数据分析优化提升现有业务、开拓新业务，已经具备了建设和运维超大规模大数据平台的技术实力。
加快建设数据强国
2017年，全球大数据市场结构继续向服务化转变，同时从垄断竞争向完全竞争格局演化。典型的表现是，企业数量迅速增多，服务的差异度增大，技术门槛逐步降低，市场竞争越发激烈。据美国国际数据公司（IDC）统计，2017年世界大数据产业市场规模将达1508亿美元，比前一年增加12.4%。其中美国为788亿美元，西欧为341亿美元，两者之和占全世界市场规模的四分之三。
“不同国家、不同公司的统计标准不一样，因此无法绝对比较中国大数据产业市场规模在全球的占比。但可以肯定的是，中国大数据产业规模发展迅速，将很快步入全球前列。”潘文介绍说，赛迪研究院统计数据显示，2016年，包括大数据硬件、大数据软件、大数据服务等在内的大数据核心产业达到3100亿元，大数据关联产业规模达到6万亿元，大数据融合产业规模达到3.5万亿元。工信部发布的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》提出，到2020年，大数据相关产品和服务业务收入将突破1万亿元。
中国发展大数据有集中力量办大事的优势。据李冠宇介绍，目前我国已经颁布实施了《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划（2016-2020年）》等一系列重大政策，有20多个地区出台了相关的政策措施，还有20多个地方设立了专门的大数据管理机构，已先后建立8个大数据综合试验区。中国大数据发展呈现良好势头，形成了京津冀、长三角、中西部和东北地区等一批聚集发展区。
潘文认为，中国大数据产业发展将迎来“黄金期”。随着国家大数据战略配套政策措施的制定和实施，我国大数据产业的发展环境将进一步优化，大数据的新业态、新业务、新服务将迎来爆发式增长，产业链进一步成熟和扩张。同时互联网的高速发展，将带动社会各领域对大数据服务需求进一步加强，政务、工业、电信、金融、交通、医疗等领域的应用层出不穷。预计2017年我国大数据核心产业规模有望达到4185亿元，未来3年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。
尽管与发达国家相比，中国大数据发展还存在数据资源开放共享程度低、技术创新与支撑能力不强、大数据产业支撑体系不完善等差距,“但中国要发挥出市场规模大、应用需求旺的优势，以企业为主体集中攻克大数据关键技术，全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力，加快迈向数据强国。”李冠宇说。
2. 大数据文本挖掘心得
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据，正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命。
扩展资料
目前数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及internet等。
数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步。
3. 大数据文本挖掘法
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
4. 大数据文本挖掘方向
未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。
未至科技小蜜蜂网络信息雷达是一款网络信息定向采集产品，它能够对用户设置的网站进行数据采集和更新，实现灵活的网络数据采集目标，为互联网数据分析提供基础。
未至科技泵站是一款大数据平台数据抽取工具，实现db到hdfs数据导入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行处理能力，可以采用数据库分区、按字段分区、分页方式并行批处理抽取db数据到hdfs文件系统中，能有效解决大数据传统抽取导致的作业负载过大抽取时间过长的问题，为大数据仓库提供传输管道。
未至科技云计算数据中心以先进的中文数据处理和海量数据支撑为技术基础，并在各个环节辅以人工服务，使得数据中心能够安全、高效运行。根据云计算数据中心的不同环节，我们专门配备了系统管理和维护人员、数据加工和编撰人员、数据采集维护人员、平台系统管理员、机构管理员、舆情监测和分析人员等，满足各个环节的需要。面向用户我们提供面向政府和面向企业的解决方案。
未至科技显微镜是一款大数据文本挖掘工具，是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术,
包括文本分类、文本聚类、信息抽取、实体识别、关键词标引、摘要等。基于Hadoop
MapReduce的文本挖掘软件能够实现海量文本的挖掘分析。CKM的一个重要应用领域为智能比对,
在专利新颖性评价、科技查新、文档查重、版权保护、稿件溯源等领域都有着广泛的应用。
未至科技数据立方是一款大数据可视化关系挖掘工具，展现方式包括关系图、时间轴、分析图表、列表等多种表达方式，为使用者提供全方位的信息展现方式。
5. 大数据文本挖掘优点
专业人员分析认证，工程方面分析和优化(CPEE)证书，数据科学专业成就认证，挖掘大规模数据集研究生证书，EMC数据科学家助理(EMCDSA)，分析证书：优化大数据
1、专业人员分析认证
CAP认证是一个十分严格的通用分析认证。它能够证明对分析过程的端到端方面的理解，从构建业务以及分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署还有模型生命周期管理。它需要去完成CAP考试，还有遵守CAP的一些道德规范。
2、工程方面分析和优化(CPEE)证书
这个有密集的18周课程，其中就包括10个课程为学习者分析的各个方面，其中就包括使用大数据。它专注于R还有Hadoop方面的技能，以及数据分析，机器学习，统计建模，文本挖掘还有优化技能。
3、数据科学专业成就认证
这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院还有哥伦比亚大学艺术与科学研究生院所联合提供的。
4、挖掘大规模数据集研究生证书
这类证书主要是为统计学家，预测建模师，软件工程师，市场研究人员，分析专业人员以及数据挖掘者所设计，此认证需要通过四个课程，并演示掌握高效和强大的技术还有算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图以及大型文档存储等。
5、EMC数据科学家助理(EMCDSA)
EMCDSA认证能够表明个人作为一个数据科学团队成员参与还有贡献大数据项目方面的能力。
6、分析证书：优化大数据
主要是面向商业，营销还有运营经理，数据分析师与专业人士，金融业专业人士与小企业为主的本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面还有口头沟通技巧。
6. 大数据文本挖掘方法
文本挖掘，指从大量文本集合中发现隐含的模式 。网络文本挖掘是对网上那个大量文本进行表示、特征提取、网络总结、分类、聚类、关联分析、语义分析以及利用网络文本进行趋势预测等。
文本挖掘来源于传统的数据挖掘，其处理对象是非结构化或半结构化的文本信息（这是与传统的数据挖掘相比最大的特点），实现从信息到知识的转换。创新点：构建一套从数据获取到网络构建以及可视化展示的完整系统。一般，文本挖掘过程可以分为文本域处理和结果挖掘两大部分。
7. 大数据文本挖掘技术在新闻传播学科的应用
信息检索技术与大数据应用特色研究方向为：以信息检索、文本挖掘以及互联网搜索引擎为主的海量信息的自动化和智能化处理技术。是国内最早开展信息检索技术研究的大学之一，经过20多年的积累和自主创新，达到了国内先进水平。获得了国家科技进步二等奖，电子工业部科技进步一等奖等多项奖励，作为标志性成果入选中国计算机事业50周年37件大事之一。