java數據挖掘,Java數據挖掘

本文目錄一覽：

• 1、北大青鳥java培訓：數據挖掘是什麼意思？
• 2、北大青鳥java培訓：大數據與數據挖掘有什麼關係？
• 3、北大青鳥java培訓：數據挖掘具備哪些功能？

北大青鳥java培訓：數據挖掘是什麼意思？

數據挖掘（英語：Datamining），又譯為資料探勘、數據採礦。

它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-DiscoveryinDatabases，簡稱：KDD)中的一個步驟。

數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。

安徽IT培訓發現數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。

涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。

數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據（bigdata），指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）、Veracity（真實性）。

北大青鳥java培訓：大數據與數據挖掘有什麼關係？

數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。

涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。

數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。

大數據有三個重要的特徵：數據量大，結構複雜，數據更新速度很快。

由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。

Google提出了分散式存儲文件系統，發展出後來的雲存儲和雲計算的概念。

大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-reduce演算法框架。

在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到map-reduce框架中，有些演算法需要調整。

此外，大數據處理能力的提升也對統計學提出了新的挑戰。

統計學理論往往建立在樣本上，而在大數據時代，可能得到的是總體，而不再是總體的不放回抽樣。

北大青鳥java培訓：數據挖掘具備哪些功能？

隨著大數據發展越來越好，數據挖掘成為了未來發展的一大趨勢。

數據挖掘主要是使用未來趨勢和行為作出前攝的、基礎知識的決策。

下面廣西電腦培訓為大家介紹數據挖掘具備的功能。

一、自動預測趨勢和行為數據挖掘在大型資料庫中自動查詢預測信息，在很早之前，大量的手工分析問題都可以快速和直接的從數據本身得到結論。

二、關聯分析數據關聯是數據中能夠發現的一種重要知識。

如果在兩個和多個變值之間存在一定的規律，這就是所謂的相關性。

關聯可以分為簡單相關、時間相關和因果相關。

其中廣西IT培訓發現關聯分析的目的主要是找出資料庫中隱藏的網路。

資料庫中關聯的數據有時是未知的、有時是已知的、有時是不確定的，所以關聯分析生成的規則才具有可信度。

三、聚類資料庫中的記錄能夠分為一系類有意義的子集，即聚類。

聚類能夠提高人們對客觀現實的理解，是概念記述和偏差分析的前提。

廣西IT培訓發現聚類主要包括傳統的模式識別方法和數學分類法。

四、概念描述概念描述是對目標類別的內容的描述,以及此類目的相關特徵的摘要。

概念描述分為特徵性描述和區別性描述,描述了不同物體之間的差異。

廣西電腦培訓認為制定一類特徵說明只會影響所有物體的共同要素。

進行區別描述的方法還是很多種,如決策樹方法、遺傳學方法等。