数据挖掘是大数据时代关键的工作

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合了计算机科学、统计学和机器学习等技术。在当前大数据时代，数据挖掘的角色愈加突出，帮助企业发现潜在模式、趋势和关联，支持决策制定、未来事件预测和业务流程优化。在\"DATA-MINING\"项目中，我们使用Jupyter Notebook进行数据预处理、探索性数据分析（EDA）、模型构建和可视化，以支持数据挖掘工作流程。

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。

Hadoop：大数据时代的宠儿 如同苹果手机的流行，Hadoop也以其强大的数据处理能力成为了大数据时代的宠儿。它为我们提供了一种可靠、高效的方式来存储和处理海量数据， 为各行各业带来了革命性的变化。

深入浅出解析大数据与数据挖掘，了解数据分析领域前沿技术。

浙大数据挖掘课件助您掌握数据挖掘技能。

Big Data重视的是数据之间的相关关系，而非因果关系。即，它注重于了解‘是什么’，而不是‘为什么’。因此，它要求处理所有数据，而不仅仅是随机样本。最终，简单算法处理Big Data所得的事实，通常比复杂算法分析small data所得的原因，对企业的效益更大。

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

互联网和电子商务的普及带来了大量的数据集，这些数据成为数据挖掘的宝贵资源。本书侧重于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，即使是处理最大数据集也能游刃有余。首先讨论了Map-Reduce框架，这是自动并行化算法的重要工具。作者详解了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于处理数据量过大而无法进行详尽处理的情况。接着介绍了PageRank算法及其在组织网络信息中的应用技巧。其他章节涵盖了发现频繁项集和聚类的问题。最后几章分别讨论了推荐系统和网络广告的应用，这两者在电子商务中至关重要。本书由数据库和网络技术领域的两位权威专家撰写，无论对学生还是从业者都是必读之作。

在大数据时代，IT结构设计面对前所未有的挑战与机遇。大数据不仅仅意味着数据量的增加，更需要处理速度、多样性和价值挖掘的提升。将深入探讨如何在这一背景下构建高效、灵活且可扩展的IT结构。我们需理解大数据的核心特征，即“4V”模型：Volume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Value（数据价值高）。这些特性决定了大数据处理的复杂性。在设计大数据IT结构时，通常采用分层架构，包括数据采集、存储、处理和应用服务层。数据采集层负责从多种来源获取数据，如传感器、社交媒体和日志文件；数据存储层采用分布式系统，如Hadoop的HDFS，处理海量数据；数据处理