什么是大数据？什么是数据挖掘：数据沉淀、数据挖掘和数据呈现的概念 关键词：数据挖掘是什么,大数据和数据挖掘的区别 大数据咱听的够多了，百度一下，就“为您找到相关结果约7,150,000个”，可它到底是个什么东西，解读甚多，眼花缭乱的没个准。本文整理修改自知乎的一个问答，作者是大数...

机器学习——深度学习(Deep Learning) 关键词： deepnet 深度学习,deepmind 深度学习,机器学习 深度学习 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的...

未来五年，大数据将与云计算更加融合_数据挖掘工程师 云端的大数据就像科幻小说里对未来的描绘一样：它在这，只是不是很均匀地分布罢了。 高调的厂商，比如AWS、谷歌、微软、IBM和Rackspace等，都提供云基础的Hadoop和NoSQL数据库平台来支持大数据应用程序。很多初创公司...

数据沉淀、数据挖掘和数据呈现_数据挖掘工程师 大数据咱听的够多了，百度一下，就“为您找到相关结果约7,150,000个”，可它到底是个什么东西，解读甚多，眼花缭乱的没个准。本文整理修改自知乎的一个问答，作者是大数据解决方案公司一面数据的创始人何明科，他尝试用大白话解释了数据沉淀、...

数据挖掘与文本挖掘的区别 数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘...

如何做好数据挖掘模型的9条经验总结_数据挖掘培训 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许...

数据挖掘和分析并不是万能的 数据挖掘是其收益已经被证明在不同的领域，企业，政府和非营利组织之间的重要工具。其应用领域不断扩大，特别是考虑到收集和整理数据的不断缩小成本。然而，也有针对数据挖掘是完全不适合作为解决问题。 要理解当数据挖掘是不适用的，这将是准确界定时，它有帮助的是适用...

大数据可否算准世界杯？_数据挖掘 人类一思考，上帝就发笑；世界杯一来到，上帝笑得血压也升高。倒不是足球踢得多欢乐，而是世界杯预测太恶搞。 我略微总结了下，剔除掉贝利和大校这种声名卓着的反向指标，煞有介事的世界杯预测大致可以分为五类：一是实力决定论，以高盛和德银等投行为代表，将FI...

移动运营商如何挖掘大数据_数据挖掘 手机运营商很早就开采语音和数据处理的细节来衡量服务质量，将蜂窝塔的最佳地点，甚至不同的运营商之间的资费和速率的纠纷作出回应。但是，有很多更是从移动数据挖掘现在。让我们来看看是什么样的下方。 呼叫详细记录（CDR）的移动交易进行分析的目的特别有趣...

我们都是大数据的俘虏_数据挖掘 在大数据面前，“一切稳固的东西都烟消云散，一切神圣的东西都将被亵渎”。刚刚过去的世界杯，就是最好的例证。 今年没有“章鱼帝”，但有“乌贼刘”和大数据公司的“对赌”。最终理工男设计的数学模型挫败了美女的好运气，央视体育频道主播刘语熙不敌百度。 就在巴...

数据挖掘基本面：条款，你必须知道 如果有人告诉你没有为长期坚定的定义，“数据挖掘”，这个人要么是误导或平出说谎。虽然我很高兴向大家报告，我还没有遇到过不少骗子意识在这个领域，是误传很常见的，甚至在谁应该知道更好的人才。正如常见的是使用过于复杂的语言，给我很难理解我的许多同事的地步...

如何迅速成为一名数据分析师？_数据挖掘 数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件，或者统计学知识，而是清楚你所使用的统计知识（统计学、计量、时间序列、非参数等等）背后的原理、假设及其局限性，知道各种数据分析工具（例如数据挖掘）能带来什么，不能带来什么，看到一组统计检验...

文本分析WIIFM是什么及未来发展方向 每一天左右，有人问我什么是热的，现在分析。我的答案很简单 – 文本。文本分析，将文本转换为数据的做法，就是今天的数据分析温床，而且将是未来十年及以后。 文本分析是在公园里散步。甚至人类也很难明确判断文本查看他们的每一点的意义和影...

大数据不能做什么_数据挖掘 情感也可以用数据来衡量？大数据专家的回答是肯定的。 近期诞生的“南方新浪财经大数据策略指数”就试图通过股吧、微博等私人交流平台，获取人们对于市场的“情感判断”。 但在做决策时，情感的取舍往往会背叛数据。即使大数据分析得出肯定答案，在作出决策的最后一刻，...

数据采样的关联规则挖掘_数据挖掘中的关联规则 在某些情况下，数据矿工有施加任何算法之前的数据集上执行采样。主要原因是过多的数据开采。在这种情况下，一个可行的方法是随机抽样。如果类是均匀分布的，人们可以监督学习前用随机抽样。 但对于关联规则挖掘？如果使用随机抽样的关联规则算法之前，...

数据挖掘中易犯的10大错误_数据挖掘培训 1. 太关注训练（Focus on Training） IDMer:就象体育训练中越来越注重实战训练，因为单纯的封闭式训练常常会训练时状态神勇，比赛时一塌糊涂。 实际上，只有样本外数据上的模型评分结果才真正有用！（否则的话，直接用参照表好...

数据挖掘的地平线_数据挖掘的意义 前几天，询问预测模型，我面对的是一个有关这些车型是​​否是纯数据挖掘或统计模型的一个简单的推导问题。有趣的是，这一切质疑的数学模型或分期是必不可少的支持和帮助的物理和化学科学，它们也为数据挖掘支持。如果我们做数据挖掘的精确定义，分公司将KDD的过...

如何识别虚假数据？_数据挖掘如何识别虚假数据？(第2页)_数据挖掘     决策本身就够困难的了，更不要说是根据一些糟糕的数据做出决策了。 好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，...

数据挖掘基本面：数据挖掘Khabaza的9大定律 有一次，术语“数据挖掘”只用于描述使用揭示有用的数据模式的创新方法商务人士的特定新文化。数据矿工的工具是不同于传统培训的分析师截然不同。当你听到“数据挖掘”，你可以肯定知道是什么意思了。 今天，术语“数据挖掘”抛出周围很随意地，它...

大数据：抓住机遇 保存价值_数据挖掘 今天，数据比以往任何时候都更加根植于我们生活中的每个角落。我们试图用数据去解决问题、改善福利，并且促成新的经济繁荣。伴随着数据处理能力的提升、运算与储存成本的井喷及越来越多的设备中嵌入各种传感技术，数据的收集、储存与分析正处于一个近乎无限上升...