基于Spark on Yarn的淘宝数据挖掘平台应用解析

随着信息技术的飞速发展，大数据的应用已成为各行业的重要驱动力。特别是在千亿级别的大数据环境中，如何高效进行特征挖掘、实时处理、即席分析及离线计算等操作成为重要挑战。传统的关系型数据库或分布式平台难以满足这些高性能需求。介绍了一种基于内存迭代计算框架（如Apache Spark）的大数据可视化挖掘平台，显著提升了计算效率，灵活应对各种分布式计算和存储场景。

粗放式营销的维度少、聚焦不够，其实多前端和数据产品同学都踩过这坑。基于数据挖掘的精确营销，现在算是挺火的趋势了。你要是搞移动数据业务的，这套思路真的值得看看，尤其适合那种数据一大堆，但不知道怎么下手的人。嗯，里面提到的几个案例也挺有代表性的，像宽带响应预测啥的，都是能直接落地的场景。

Clementine是由ISL（Integral Solutions Limited）开发的数据挖掘工具平台。1999年，SPSS公司收购了ISL并重新整合开发了Clementine，使其成为其重要产品之一。Clementine结合商业技术，能够快速建立预测性模型，并将其应用于商业决策中，从而帮助优化决策过程。其强大的数据挖掘功能和显著的投资回报率使其在业界享有盛誉。与那些仅关注模型外在表现而忽视数据挖掘在整个业务流程中应用价值的工具相比，Clementine通过其先进的数据挖掘算法，将数据挖掘贯穿业务流程始终，大大提高了投资回报率，并缩短了投资回报周期。

基于Web数据流的动态、连续和实时特性，分析和挖掘多种数据类型，建立样本库，并采用适当的流算法进行数据处理，构建高校教育资源优化平台。该平台包括用户应用服务层、数据资源挖掘层和数据库提供层，通过自底向上的数据分析处理，提升高校网络资源的有效利用。

近年来，随着技术的进步和数据量的急剧增加，业界已经开始利用云平台处理海量高维数据。将各种异构系统仿真为一个统一的系统，特别是在Hadoop环境中进行数据挖掘时，面临着数据模型的全局性、HDFS文件的随机写操作以及数据生命周期短等挑战。为了解决这些问题，提出了基于Hadoop的高效数据挖掘框架，利用数据库模拟链表结构管理挖掘出的知识。该框架支持树形结构、图模型的分布式计算方法，实现了统计算法如Yscore分箱算法、决策树和KD树的建树算法，并利用Vega云对Hadoop集群进行了仿真。实验结果显示，该框架和算法在实际应用中具有可行性，也具备拓展至数据挖掘以外领域的潜力。

PolyAnalyst 是功能挺强大的数据挖掘工具，多大公司都在用。它支持从数据准备到建模再到评估的整个过程。你可以轻松数据，包括数据净化、变换、抽样等，基本上能应对各种数据挑战。对于模型，它了多种算法，比如决策树、神经网络、支持向量机等等。最棒的是，PolyAnalyst 的界面直观，初学者上手快，但专业人士也能通过 API 进行更复杂的定制。它支持多种数据库连接，比如 SQL Server、MySQL，兼容性强。如果你需要做数据挖掘，PolyAnalyst 的综合能力不错，值得一试。

《Web 数据挖掘》这本书其实是《Web Data Mining》的中文翻译版。它挺适合想深入了解 Web 数据挖掘技术的小伙伴，书里内容蛮全面的，涉及的数据、方法，还包括了多实际应用的案例。对于前端开发者来说，了解数据挖掘能你更好地理解用户行为和优化网站体验。其实，像在做推荐系统或者优化搜索引擎时，多技术也都能从这本书中找到灵感。整体来说，这本书对于想要从数据挖掘的角度提升自己技术栈的人来说，挺有的。需要注意的是，书中有些算法和模型的内容有点深，初学者需要花点时间消化。如果你有兴趣，不妨去读一下。如果你是计算机专业的研究生，这本书更是必修书籍之一，值得一读！

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息，满足特定需求。2000年，数据挖掘市场规模约7.5亿美元，预计未来五年年增长率达32.4%，亚太地区为26.6%。专家预测，数据挖掘将在未来5-10年在中国形成新产业。

数据挖掘分类挺有意思的，涉及到不同的挖掘对象，比如基于数据库的、Web 的、文本的，还有一些比较的，比如音频、视频等多媒体数据库。每种挖掘方式都有各自的应用场景，嗯，尤其是在做数据时，选择合适的挖掘方法真的能让你的工作效率大大提升。数据挖掘算法也有不少相关的工具和库可以你快速实现这些挖掘任务。例如，如果你对 Web 数据挖掘感兴趣，可以了解一下这篇文章，它了 Web 数据挖掘的一些实际应用场景，尤其是如何从 Web 页面中抓取和数据。如果你对音频、视频数据的挖掘有需求，也有不少框架可以你多媒体数据，挺方便的。，数据挖掘的领域广阔，能提升你对数据的理解和能力，值得深入学习。