大数据挖掘系统方法与实例分析

本书由MathWorks（MATLAB公司）官方的资深数据挖掘专家和科学计算领域的专家撰写，是大数据挖掘领域的权威作品。本资源提供配套源码和数据下载，帮助读者深入理解和实践相关方法和实例。

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。

深度挖掘大数据，解析海量数据集，英文版本。

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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

SPSS Modeler 是一款强大的大数据挖掘工具，第三章介绍了其分类预测方法的应用。

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潜入数据之海 大数据时代，蕴藏着无限机遇。数据挖掘，如同深海探宝，从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供有力支持。 数据挖掘：点石成金 发现隐藏规律： 通过算法和模型，揭示数据背后的关联和趋势，预测未来发展。 洞察用户需求： 分析用户行为，精准刻画用户画像，实现个性化服务。 优化业务流程： 识别瓶颈和低效环节，提高效率，降低成本。 大数据：挖掘的宝藏 海量数据： 为挖掘提供充足的原材料，捕捉更细微的模式。 多样化数据： 整合来自不同来源的数据，提供更全面的视角。 实时性数据： 及时捕捉变化，快速反应，抢占先机。 数据挖掘：未来无限可能 随着技术的不断发展，数据挖掘将在更多领域发挥作用

位置大数据的价值 位置服务和车联网应用的普及催生了海量位置大数据，涵盖地理数据、车辆轨迹和应用记录等，成为洞察人类活动规律、分析地理国情、构建智慧城市的关键资源。与传统小样本数据不同，位置大数据具有混杂性、复杂性和稀疏性，需要进行有效的价值提取和协同挖掘，才能揭示精准的移动行为模式和区域特征，构建完整的关联应用分析数据模型。 位置大数据分析方法 1. 解决数据混杂性 从局部提取移动对象的二阶行为模式和区域交通动力学特征，消除数据混杂带来的干扰。 2. 解决数据复杂性 在时间和空间尺度上对位置复杂网络进行降维分析，建立社群整体移动性学习和预测模型，降低数据复杂度。 3. 解决数据稀疏性