摩根大通Hadoop大数据应用分析

摩根大通的大数据应用案例还挺值得一看，尤其是它怎么用Hadoop海量非结构化数据这块，挺有参考价值的。150PB 的在线存储量、3 万多个数据库、还有 35 亿用户登录记录，这体量放哪儿都不小。它们就靠Hadoop把这些数据打通，从日志、交易到社交数据，全都能存下来，还能用起来，灵活性高。Web 日志、社交数据这类东西，原本结构就杂，Hadoop 的分布式存储就派上用场了。数据统一汇总到一个平台，后续要跑数据或搞个性化推荐也省事不少。像诈骗检测、IT 风险控制、自助查询这些业务，靠传统数据库真挺吃力的，Hadoop 支持批和实时，起来快多了，响应也快。你要是最近在研究数据平台选型，这份案例蛮有

数据挖掘 0 2025-06-16

Web日志挖掘PL/SQL会话识别方法

改进的会话识别方法，挺适合做 Web 日志的你了解一下。它不是光靠时间间隔来判断用户会话，而是结合了导航页和入口页的逻辑，换句话说，用户每次打开某个关键页面，就当作是开启了一个新会话。用PL/SQL把这个逻辑写出来也不复杂，逻辑清晰，运行稳定，适合和传统方法对比一下。数据来源是真实的 Web 日志，结果也挺靠谱的——识别更准确，尤其在用户跳来跳去的时候，优势挺。你可以参考下边这几个相关的资源：新型 Web 用户行为系统研究与实施如何利用数据挖掘技术 Web 网站日志？电信用户行为日志数据集NetFlow 用户行为挖掘算法设计SQL 用户行为如果你平时也有 Web 日志的需求，不妨把这个会话识别

数据挖掘 0 2025-06-16

离网预警模型简介电信业数据挖掘应用

离网预警模型是电信行业中实用的一个工具。通过数据挖掘和客户行为，能够有效预测哪些客户有离网的，从而采取针对性的挽留措施。比如，通过客户的消费行为、使用习惯，甚至是社交媒体的互动情况，可以提前识别出潜在流失用户。这个模型适合应用在电信公司，他们减少客户流失，提高客户满意度。如果你想提升你们的营销效果，结合离网预警模型进行客户精细化管理肯定有哦，毕竟客户留存比开发新客户要成本低多了。离网预警模型常常和其他模型一起使用，比如精准营销模型和交叉销售模型，可以配合使用，进一步优化客户服务和营销策略。如果你还没了解过这些相关技术，建议可以深入看一下。

数据挖掘 0 2025-06-16

Matplotlib单图可视化指南

单个图表的精致呈现，Matplotlib的可视化能力确实不容小觑。使用 Matplotlib 创建单个可视化图标.pdf这份资源就挺实用的，专注教你怎么用 Python 画出一个清爽的图。结构清晰、例子也比较贴地气，像plt.plot()、plt.bar()这类基础操作都有提到，适合你刚上手或者想快速搞定一张图的时候翻一翻。画可视化图表的时候，代码越简单越好维护，这份文档就有点这意思。没啥废话，直接举例给你看，颜色、标签、图例怎么配，分分钟搞定。想要快速调试，边改边看图的变化，嗯，这种例子最方便了。你会担心，只有一张图的展示是不是太基础？其实不是哦，单图往往就是整份报告里的亮点。做业务汇报、数

数据挖掘 0 2025-06-16

Python自动化爬虫及数据分析与绘图项目案例

如果你想玩转爬虫、数据和可视化，完全可以试试这个完整的 Python 自动化爬虫+数据+绘图项目。压缩包里有完整的自动化爬虫程序，可以轻松爬取数据，数据以CSV格式保存，后续和绘图也有现成的代码。只要你的电脑上安装了 Python 环境，直接运行就行，方便又实用。另外，这个项目还涉及了各种常见的工具和技术，比如pandas数据、matplotlib绘图，都是数据不可或缺的好帮手。如果你需要快速了解如何用 Python 做数据，或者对爬虫技术有兴趣，拿这个项目来实践一下，肯定能学到不少东西哦。，这个项目蛮适合有一定基础的开发者，能让你更熟悉如何从网络爬取数据、数据，还可以用图表展示结果。你还可以

数据挖掘 0 2025-06-16

数据仓库与数据挖掘教程

嘿，如果你对数据仓库和数据挖掘感兴趣，这个教程真的是个不错的选择哦！数据仓库的主要特点就是数据统一管理，大量的历史数据，支持企业做决策。它的核心是 ETL（数据抽取、转换、加载），这个过程可是相当关键，保证了数据的整洁性和一致性。至于数据挖掘，它可以通过对大量数据的，揭示潜在的规律，比如用来做客户细分、预测销售趋势，甚至做欺诈检测。数据仓库和数据挖掘结合后，能够为企业有力的决策支持。比如通过销售数据，预测未来走势，或者通过聚类了解客户群体，给出精准的营销策略。嗯，别忘了，Hadoop 和 Spark 这些大数据平台也能帮你海量数据，适合构建分布式数据仓库和做数据挖掘。，如果你想深入数据领域，这

数据挖掘 0 2025-06-16

改进的决策树属性选择方法—基于MASK的隐私保护数据挖掘

论文研究里讲的是隐私保护下的数据挖掘，讲得还挺接地气的。Rizvi 提出的 MASK 算法有点意思，作者用分治策略对它做了优化。思路挺实用，尤其是在大数据集时，优化后的算法在效率上确实有提升。 MASK 算法的核心逻辑，其实就是在保证用户隐私的前提下，挖出数据之间的潜在联系。你可以把它想象成：一边戴着面具，一边还得看清别人是谁——挺难，但搞好了就是技术壁垒。 优化用了分治策略，也就是说把大问题拆成小块，一块块。像前端搞模块化一样，逻辑清晰还省内存。文中对时间复杂度也做了，能看出确实做了不少功课。 如果你最近在研究隐私计算、数据挖掘、安全可控的数据，那这篇文章可以拿来参考下思路。尤其是对算法机制

数据挖掘 0 2025-06-16

字节跳动抖音数据埋点与数据治理实践

字节跳动的埋点数据流建设，真的是前端和数据打交道的同学必须关注的一个好例子。抖音那边流量大、用户多，埋点搞不好，推荐和广告立马出问题。所以他们在实时性和稳定性这块儿，花了不少心思。 万亿级别的数据量、PB 级别的存储，说白了就是量大管饱。你要是之前做过数据流的东西，应该能感受到那种每秒上百万条数据涌进来的压迫感。为了不让系统爆掉，他们用Flink搞了一套数据分流机制，只用一个任务搞定全量埋点，挺省资源的，维护起来也更轻松。 ETL 清洗这块儿做得也细，比如像UserAction的流程，都是一步步标准化和打标签。你想嘛，推荐系统训练模型要用的东西，要是数据不干净、不及时，结果用户看到的内容就乱七

数据挖掘 0 2025-06-16

大数据分析时代的隐私与用户控制

大数据的隐私问题你早听过，但这篇《的大数据》论文讲得还挺透的。数据怎么被、用户又该怎么掌控自己的信息，里面用了一些实际例子和技术场景，读起来不枯燥。像是讲到了个人数据访问的重要性，还有开发者怎么用这些数据做出有用的应用。嗯，如果你平时在做和数据打交道的前端工具，这篇文章值得一看，能帮你从用户角度理解设计逻辑。

数据挖掘 0 2025-06-16

基于数据挖掘的物资管理

黑色背景的后台界面配上简洁的功能按钮，基于数据挖掘的物资管理系统看起来就挺顺眼。这个系统主要做仓库里的物资信息管理，用的技术不算复杂，前后端分离，逻辑还挺清楚。嗯，比较适合你拿来当参考，或者直接改改就能上项目。 物资多、流转快，是不是老觉得 Excel 跟不上节奏？这个系统就专门针对这种场景，像物资入库、调配、库存盘点这些，基本功能都有，操作还算顺手。是数据挖掘那一块，用了些比较基础的模型，不深但实用。 页面结构也清晰，菜单在左，内容区响应也快。数据库方面，可以对接 Oracle 或 SQL Server，配好连接之后基本不用太操心。路径配置、数据表结构什么的都有文档，新手看着也能搞懂。 如果

数据挖掘 0 2025-06-16