大数据背景下数据挖掘技术算法与云计算应用

随着云计算和数据挖掘技术的发展，各行各业开始积极探索其应用。以下是一些关键头文件示例：start_time, date, 开始时间 imsi, VARCHAR(10), IMSI calling, VARCHAR(10), 用户号码 user_ip, VARCHAR(10), 用户IP地址 APN, VARCHAR(10), 访问方式 imei, VARCHAR(10), 终端标识号 rat, int, 2G/3G网络标识 app_type, int, 应用类型 lac, VARCHAR(10), xm Cell_ID, VARCHAR(10), xm source_ip, VARCHAR(1

云计算与大数据移动应用专家讲座 主讲人：刘鹏 教授 清华大学博士，现任中国云计算专家咨询委员会秘书长 中国信息协会大数据分会副会长、工业与信息化部云计算研究中心专家 主持完成科研项目25项，发表论文80余篇，出版专业书籍15本 曾获部级科技进步二等奖4项、三等奖4项 主编国内首部云计算教材《云计算》及云计算编程书籍《实战Hadoop》 知名网站“中国云计算”（chinacloud.cn）及“中国大数据”（thebigdata.cn）创始人 讲座内容: 此次讲座将由刘鹏教授深入浅出地讲解云计算和大数据在移动应用中的应用。刘教授将结合自身丰富的研究经验和行业洞察，为与会者带来一场干货满满的

大数据时代，搞数据挖掘的资源是真的不少，但整理得清楚、有料又能落地的还挺难得的。《大数据时代的数据挖掘技术与应用.docx》就是那种你一打开就能看到门道的文档，内容覆盖广，实战方向也清晰，适合前端、后端还有算法同学交叉看看思路。 文档里不光讲了数据挖掘的基本概念，还结合了实际案例，比如怎么通过用户行为数据做推荐系统，怎么利用聚类和分类算法优化广告投放，讲得挺接地气，思路也清晰，不是那种只堆理论的类型。 想深入一点？它还贴心附了多周边资料。比如那个机器学习多种神经网络模型 MATLAB 源代码，虽然你用不上 MATLAB，但看看人家模型怎么搭的，迁移下思路也挺有用。 还有那个 大数据与机器学习学

大数据架构设计，包括云计算与大数据的关系；各行业大数据计算架构案例等

由清华大学博士毕业的刘鹏院长带来大数据、云计算创新应用的精彩分享。内容涵盖了大数据处理、云计算优化、实际应用案例等多个方面。刘鹏院长现任南京大数据研究院院长，并兼任中科院电子所苏州研究院大数据首席科学家。

大数据的与挖掘领域挺有意思的，尤其是现在多工具都已经成熟了，像SAS、R、Mahout这些工具都挺强大的。你要是想深入了解大数据的相关技术，刘鹏的《大数据、云计算与移动应用》第一讲就了多相关的技术和工具，挺适合入门的。 如果你正在接触或者想了解数据挖掘，Rhive/Rhadoop和Mahout这些工具还不错，能你在分布式环境下做大规模数据。再比如，如果你对Hadoop有兴趣，这篇《Hadoop 大数据与挖掘实战》教程挺适合做入门学习的。 说到大数据，Spark也是一个不可忽视的技术，Spark 快速大数据入门这篇文章能够你快速入门，不妨试试看。 ，如果你对大数据的挖掘有兴趣，学习和了解这些技术

大数据时代的数据挖掘，说白了就是在海量信息里找有用的“干货”。像决策树、神经网络这些算法，已经不是啥新鲜玩意，但用在大数据上，还真挺有看头的。 决策树的思路挺直观的，适合初学者上手。像你要用户购物习惯，用决策树分层筛选，逻辑清晰，还能做成可视化图表，一眼看懂。 再说支持向量机（SVM），适合分类问题，尤其是你想在海量数据中找边界明确的分类。比如垃圾邮件识别，SVM 上场就合适，准确率也不低。 神经网络的可玩性就更多了，尤其是搞深度学习的场景，像图像识别、文本挖掘都少不了它。要注意的是，它对数据质量要求比较高，训练时间也长。 这篇文章不光讲算法，还聊到了实际应用，比如在电商、医疗、金融这类场景里

云计算的定义云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。 *

探讨了云计算和大数据在现代技术发展中的关键作用，分析了它们对企业和组织的重要意义及应用前景。