大數(shù)據(jù)云計算數(shù)據(jù)挖掘策略重點基礎(chǔ)知識點

大數(shù)據(jù)云計算數(shù)據(jù)挖掘策略重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)云計算概述1.大數(shù)據(jù)定義與特點a.大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.特點：數(shù)據(jù)量大、類型多、速度快、價值密度低。c.應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，如金融、醫(yī)療、教育、交通等。2.云計算定義與特點a.云計算是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計算模式，通過虛擬化技術(shù)實現(xiàn)資源共享。b.特點：彈性、可擴展、按需服務(wù)、低成本。c.應(yīng)用場景豐富，如企業(yè)IT、個人應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)等。3.大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系a.大數(shù)據(jù)需要云計算提供強大的計算能力和存儲資源。b.云計算為大數(shù)據(jù)處理提供高效、低成本的平臺。c.大數(shù)據(jù)與云計算相互促進，推動信息技術(shù)發(fā)展。二、數(shù)據(jù)挖掘策略1.數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)、錯誤、缺失數(shù)據(jù)。b.數(shù)據(jù)集成：將不同來源、格式的數(shù)據(jù)整合。c.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式。d.數(shù)據(jù)歸一化：調(diào)整數(shù)據(jù)規(guī)模，消除量綱影響。2.特征選擇與提取a.特征選擇：從原始數(shù)據(jù)中篩選出對挖掘任務(wù)有用的特征。b.特征提?。簭脑紨?shù)據(jù)中新的特征。c.特征降維：減少特征數(shù)量，提高挖掘效率。d.特征評估：評估特征對挖掘任務(wù)的影響。3.模型選擇與優(yōu)化a.模型選擇：根據(jù)任務(wù)需求選擇合適的挖掘算法。b.模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進行訓(xùn)練。c.模型評估：評估模型性能，調(diào)整參數(shù)。d.模型部署：將模型應(yīng)用于實際場景。三、基礎(chǔ)知識點1.數(shù)據(jù)挖掘算法a.聚類算法：將相似數(shù)據(jù)歸為一類。b.分類算法：將數(shù)據(jù)分為不同的類別。c.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。d.異常檢測：識別數(shù)據(jù)中的異常值。2.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用場景a.客戶關(guān)系管理：分析客戶需求，提高客戶滿意度。b.風(fēng)險控制：預(yù)測潛在風(fēng)險，降低損失。c.個性化推薦：根據(jù)用戶喜好推薦相關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)。d.智能決策：輔助決策者做出更明智的決策。3.數(shù)據(jù)挖掘工具與技術(shù)a.Hadoop：分布式計算框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。b.Spark：內(nèi)存計算框架，提高數(shù)據(jù)處理速度。c.Python：編程語言，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。d.R語言：統(tǒng)計計算語言，提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘算法。1.《大數(shù)據(jù)時代：生活、工作與思