商用数据分析PPT及示范数据数据挖掘与大数据技术应用

大数据的概念其实挺简单，主要就是如何和利用超大规模的数据集。像社交媒体、视频、机器日志这些，都能巨量的数据，但传统的数据库管理工具就 hold 不住。这本书《大数据的概念、技术与应用》从数据的收集到存储、都有涉及，内容挺全面，技术也不难理解。书里的技术就像 Hadoop、NoSQL 这些，都是现在大数据领域的‘主力军’。而且它还注重实际应用，比如金融、零售、医疗等行业，怎么样用大数据来实际问题。你要是对大数据感兴趣，这本书绝对值得一读哦，学习了之后，不仅能提升自己对数据的理解，也能你在工作中更好地利用数据做决策。

第一章：数据分析基础理论- 数据分析概述- 大数据分析基础- 大数据预测分析 第二章：计算机数据分析SPSS Modeler- SPSS Modeler概述- SPSS Modeler节点介绍 第三章：计算机数据分析Hadoop- 大数据平台Hadoop

嘿，作为一个从事前端开发的老手，我得跟你推荐一个挺好用的资源——数据挖掘培训材料。这份材料从大数据的基础知识讲起，深入探讨了如何利用大数据来进行数据挖掘，并且了多实际的应用场景，比如精确营销和电信运营商的应用案例。通过这些内容，你不仅能了解如何和大规模数据，还能学到如何通过数据挖掘提取出对业务有用的信息。课程内容涵盖了从数据存储技术到技术的全套知识，方式也通俗易懂。，既适合入门学习，也适合那些想进一步了解数据挖掘的朋友们。嗯，真的推荐！

大数据的与应用案例讲得还挺细的，尤其是对Hadoop生态的拆解，蛮适合刚入门或者想系统捋一遍的前端朋友看一看。嗯，它不是讲怎么撸代码，但对你理解大数据架构、后端接口、数据流转逻辑挺有。Hadoop 的HDFS是怎么存储 TB 级数据的，MapReduce怎么拆解计算任务都说得明明白白，还顺带提了下YARN、Hive这类常见工具，干货不少。另外，国内外的技术发展也顺手提了一嘴，虽然不是重点，但能帮你大致知道业界都怎么玩，算是长点见识。如果你最近在搞可视化平台、BI界面、或者和后端协作搭数据功能，推荐花半小时扫一遍这篇。需要动手的朋友也可以顺着下面这些链接看一看，像《构建大数据 hadoop 分布

最近 3 个月的通话记录数据，包含了比较详细的呼叫信息。你可以通过按月综合的数据来查看这些信息。比如，IMSI 号、主叫号码、被叫号码、通话时长等等都能详细显示。并且，这些数据可以按照不同粒度来进行细分，适合做深入的。如果你是做数据的，尤其是在呼叫信息时，这个数据格式挺适用的。而且，它还能够帮你识别一些通话的趋势，比如漫游类型、通话费用等，能为你后续的好的支持。在实际使用时，双重粒度的呼叫信息好用，它能在更细化的数据层面，让你的时候不会错过任何关键细节。如果你对这类数据挖掘技术感兴趣，推荐看看以下文章，里面有不少实用的案例。

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

这本《Hadoop 大數據與挖掘實戰》真的是一本超实用的资源，尤其适合刚接触大数据的同学。书中不仅详细了**Hadoop**的基本原理，还通过一系列案例，让你从实践中学到大数据与挖掘的技巧。嗯，如果你像我一样喜欢边做边学，这本书一定不会让你失望。基础篇让你轻松入门，实战篇直接带你操作，理论也不难懂，简直是大数据入门必备良书。通过书中的**TipDM-HB 大数据挖掘建模平台**，你可以快速进行实践，真正理解理论知识。如果你想深入了解，书中的各类案例和链接也会给你更多灵感。

深入探讨大数据分析体系的构建方法与实际应用。首先，阐述构建高效分析体系的核心要素，包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化等环节，并分析各环节的关键技术和工具。其次，结合具体案例，展示大数据分析体系在不同领域的应用，例如商业智能、风险管理和科学研究等，阐明其如何帮助企业和机构洞察数据价值，实现数据驱动的决策优化。最后，展望大数据分析技术的未来发展趋势，探讨其面临的挑战和机遇。

第一节、环境设置1.Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言2.语言特征：编译性语言、解释性语言（python平台兼容性）、动态语言、静态语言、强类型数据（只能进行类型安全转换的语言）、弱类型数据（一个变量可以分配不同数据类型的值） 3.python环境部署：网址www.python.org选择的最低版本不小于3.5配置完成python3环境后，配置IDE的工具，推荐vscode、pycharm第二节、基础知识学习目标：掌握变量、语句、缩进、注释掌握输入和输出语句掌握编程文件化及执行1.变量命名规则：标识符只能由字母、数字或下划线组成，第一个字符不能是数字，区分大小写