方向性数据

数据挖掘涉及发展、技术及其商业应用。适合入门学者和研究人员参考。

评价对象抽取及其倾向性分析

matlab 的数据平滑挺常用的，尤其你在做银行或金融方向的数据时，经常会碰到一些有噪声的时间序列，肉眼一看波动大，不太好下。这套matlab代码就是用来做平滑的，逻辑比较清晰，像moving average、lowess这些方法都有涵盖。 银行数据的走势挺吃数据干净程度的，做金融预测的时候更。比如你在搞某家银行的贷款利率变化趋势，直接上原始数据误差挺大，用这段代码先平滑一下，再做建模，效果会更靠谱。 代码结构也比较友好，一般是传入原始数据和参数，返回一个平滑后的序列。要是你用MATLAB 金融工具箱配合上一起用，体验会更顺。文件放到work 目录下，直接run就能看效果，响应也快。 另外，配

网络大数据, 来源于“人、机、物”在网络空间的交互融合, 其规模和复杂度迅猛增长, 对现有IT架构和计算能力构成巨大挑战, 也为深度挖掘和利用其价值提供了前所未有的机遇。 网络大数据具有复杂性、不确定性和涌现性等特点, 亟需探索其科学问题、共性规律以及定性定量分析方法。 当前研究主要集中于网络空间感知与数据表示、网络大数据存储与管理体系、网络大数据挖掘和社会计算以及网络数据平台系统与应用等方面。 未来, 大数据科学、数据计算新模式、新型IT基础架构以及数据安全与隐私等方面的发展至关重要。

大数据方向的学习路线图，推荐一份还挺全面的 PDF 文档，叫《大数据方向学习路线》。从入门到实战，基本都涵盖到了。像Java、Linux、MySQL这些打基础的知识点有讲，后面也跟得上主流的技术栈，比如Hadoop、Spark、Flink这些框架，还有像Kafka、HBase这种大数据组件，也讲得蛮细的。路线图挺系统的，尤其适合你刚开始摸大数据或者打算转行的朋友。内容节奏还不错，不会上来就一堆理论，而是配了不少实践建议。比如提到数仓建模，就会讲星型模型、雪花模型怎么落地。另外还有多配套学习资源，B 站教程列得挺全，《Java 基础到高级-宋红康》这些视频新手看挺友好的。还有文末的推荐链接，也能

在数控铣削加工中，铣削方向是影响刀具寿命和加工表面质量的重要因素。根据刀具进给方向在切削区域内的差异，铣削方向主要分为顺铣和逆铣两种。 一般情况下，数控加工建议采用顺铣方式，因为顺铣能够有效延长刀具寿命，同时获得更好的表面加工质量。

二、SQL数据库新技术的主要研究领域包括数据库管理系统软件的开发、数据库应用系统的设计与开发以及数据库理论的深入探讨。

写顶刊论文这事，听着高大上，其实有套路。USTC 来的 IEEE TKDE 主编 Xudong Wu，讲了不少干货，挺值得一听的。讲座主要围绕怎么写能发出去的好论文，尤其是像 TKDE 和 ICDM 这种顶尖平台。 数据挖掘的研究方向还挺多的，TKDE 主要关注数据挖掘、数据库系统、知识工程这些。如果你选题不沾边，那率直接被拒。所以选题关键，要新、有用，还能点现实问题。 写论文最重要的是论证有力。别只是讲你做了啥，更要为啥这么做好，实验数据得拿得出手，得讲得明白，最好能有点让人眼前一亮的发现。实证部分越细致，越容易打动审稿人。 引言部分别太学术套话，讲清楚你研究的问题在哪、为啥重要、你打算怎么

煤炭行业的大数据真是越来越卷了，煤炭大数据研究及发展方向这篇资源还蛮系统的。来源、特征、应用、平台化发展，一个个讲得清清楚楚，读下来思路挺清晰的。像你要搞煤炭数据平台建设，这里提的几个问题扎心：数据共享难、数据质量参差、安全性堪忧，还有专业人才不好招。这些我也踩过坑，是真的。而且它还讲了怎么破局，比如你得先做顶层设计，再把数据标准理顺，平台框架也别乱搭——推荐搭个像CDH那样的，稳定性还不错。对了，配套的资源也挺全的：从大数据平台方案到开发培训都有，你可以挑着看。不懂平台框架的还可以看看技术详解那篇，写得还蛮细。如果你准备动手做煤炭数据平台，建议你先把这份内容啃一遍，尤其是标准体系和数据共享部

东南大学崇志宏的《数据与智能暑期研讨班提纲》是真的干货满满，适合想搞懂**深度学习**和**认知计算**的你。嗯，提纲结构清晰，前面把**符号主义**和**联结主义**讲得挺通俗——一个靠规则逻辑，一个靠神经网络模拟，二者结合思路蛮先进的，适合搞混合模型研究的同学。后面列出的模型也全，像**图概率模型**、**深度贝叶斯模型**、**马尔科夫逻辑网络**这种常见又易混的概念，这里都给你串起来了。 记忆机制那块也值得一看，提到了LSTM、可微内存网络、注意力机制，这些在搞时间序列、语言模型时有用。比方说，注意力机制让模型“看重点”，训练效果提升不少。这些模型在做图像识别、文本生成都有用。 还有像