最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
通过上网查询以及看同行对会议的公共认识，数据挖掘领域的顶级会议是KDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)，公认的、排名前几位的会议是KDD、ICDE、CIKM、ICDM、SDM，期刊是ACM TKDD、IEEE TKDE、ACM TODS、ACM TOIS、DMKD、VLDB Journal等。会议及期刊的全称如下： 会议 ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discov
之前找实习还有秋招的时候看了不少大神的帖子，现在也来回馈一下~ 感觉这方面帖子也不多。
大数据的出现催生出产业人才缺口瓶颈，在大数据挖掘项目的实施方面，被调查公司普遍缺乏相关的技术能力。75%以上的公司表示在人员和培训方面存在障碍，会大数据挖掘技术的人才很热门，但是比较难找而且昂贵，会 Hadoop 技术的数据挖掘人才更是奇缺。
大数据挖掘中最重要的是决定挖掘什么样的知识，这是在数据的收集、处理、挖掘的整个过程中都需要认真考虑的问题。本文首先提出大数据挖掘的几项策略，即尽量设想挖掘的场景，尽量多方面收集数据，尽量将数据整合，悉心观察数据特征。之后结合自己在互联网搜索中的大数据挖掘工作经验，分享对这些策略的体会。最后介绍一个互联网搜索中大规模日志数据挖掘的工作，展示大数据挖掘的威力，呈现大数据挖掘的挑战。
吴振扬 （ 国网吉林省电力有限公司 , 吉林 长春 130000） [ 摘要 ] 大数据是目 前国内外各个领域的一个研究应用热点。 本文基于大数据技术， 阐述了 大数据技术对于电网发展的重要意义， 大数据挖掘技术的发展状况； 分析了 大数据挖掘技术的几种算法特点， 并通过比较选择聚类方法作为在电网状态监测与诊断中应 用的方法； 运用聚类算法展望将大数据挖掘技术应用于电网状态监测中的可能。 [ 关键词 ] 大数据； 电网； 挖掘； 数据； 监测； 预警； 诊断 [ 中图分类号 ] S222.5+5 [ 文献标识码 ] C [ 文章编号 ] 2096-1995(2018)04-0032-01 作者简介： 吴振扬（ 1987.08-） ， 男， 吉林市人， 汉， 研究生， 工程师 , 特高压与电网调度。
2017年中国国际大数据挖掘大赛在贵安落幕，吸引全球19个国家和地区的12646支项目团队、5万余人参赛，覆盖政务、医疗、交通、金融、教育等领域。大赛旨在唤醒沉睡的数据，发掘数据的价值。最终麻省理工大学三位博士研发的“数据融合平台”获“数据开放的价值”板块一等奖，博为101异构数据采集平台获“数据挖掘的魅力”板块一等奖，众智云基站项目获得“数字经济的效能”特别奖，蓝杞数据——冷数据黑技术和阿尔法鹰眼获“数字经济的效能”板块一等奖。此外，大赛还举办智慧交通预测挑战赛等三项系列赛事，并发起寻访高成长性大数据“幼苗”活动。
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。 一、数据统计分析的内涵 近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从普通程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专行也并非一朝一
摘要 大数据能力特有的性质，使其正在成为大型银行真正的核心竞争力。银行大数据能力表现在多方面，但大数据思维和数据挖掘能力是最关键、也是最重要的。数据挖掘对银行竞争力的影响主要表现在客户洞察、营销规划、产品创新、风险管理、流程优化、网点选址和人力资源管理等方面。大数据价值的实现，关键在于挖掘分析能力。数据挖掘可以推动商业银行战略转型、提升运营管理能力、重塑银行企业文化、促进风险经营的精细化专业化。银行数据挖掘能力建设的关键是行动，行动中需要考虑许多因素，包括挖掘分析工具和方法、数据获取和管控、业务流程、计算
版权申明 作者：Jason Brownlee 原文链接：http://machinelearningmastery.com/what-is-data-mining-and-kdd/ 翻译：品言 审核：陆勤 PPV课原创翻译文章，如需转载请微信留言获得授权，不得未经授权转载! 我对做事的流程非常感兴趣。我想要知道一些可以把事情做好的好方法，甚至在可能的情况下可以知道做这些事情的最好方式。就算你的技能不强，理解相关方面的知识不深，这个过程也可以帮你在后面长时间的过程
新一轮毕业季即将到来，就业问题又将成为讨论的热点，今年会是大学生们就业的春天吗？据权威数据显示，2015年全国普通高校毕业生人数达到749万，2016年全国普通高校毕业生人数达到765万，2017年的毕业生总人数再创新高，达到700万。大学生们面临的就业形势依然严峻，就业的春天不会来临。 那么毕业生们应该怎么做呢？我们先来分析下就业形势。 在全国仅34%企业招聘活动保持稳定的现状下，每年毕业的大学生人数正在不断的上涨，一个岗位可能存在上百的竞争者。 在这样残酷的就业环境下，求职者更应该找好自己的方向。土木
大数据已经逐渐普及，大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
物流大数据，都是哪些数据？ 物流大数据主要包括运单信息的数据和车辆信息的数据，然而关于运单信息往往涉及商业机密，并且信息分布于不同行业企业内部，不宜公开。因此当前现实的数据条件来看，实业界和学术界的物
缘起 之所以有这个话题，是因为周末加班中午吃饭与一个同行朋友聊起了这个话题，之后再细细地结合一些其他接触的东西，确实是有些感触的。
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、
当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。 我们正处于一个大数据飞速发展的时代，我们所做的一切事，不论是在互联网中或者是互联网之外，都会留下数字的痕迹。比如刷卡购物，网络搜索，手机上网，乃至在网上每一个小小的点击都会被一一记录下来。各行各业，大数据技术应用也越来越广泛，对于大数据人才的需求也越来越大。 如果你学的是大数据，那么恭喜
这样理解，就简单多啦！ 导读：在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例
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互联网在经历前几年的繁荣之后，现在开始进入寒冬，资本家不再像以前那样大胆地投资，纷纷攥紧自己的口袋。但是从整个互联网行业来看，大数据却一枝独秀，逐渐崛起。
数据分析中，不管是数据挖掘领域还是统计分析领域，都较为侧重验证性，验证性分析占据非常重要的主导地位。不同的是，99%的统计分析都是验证性分析，而数据挖掘领域中验证性分析的比例略低，能达到80%-90%左右。
说起大数据，有个成语可以来形容一下它的现状：遍地开花！ 如今，在国内，只要是个IT公司(说的是非传统行业)，出去的时候，感觉要是说自己公司没有涉足大数据都不好意思。 所以，现在的情况大部分是这样的：一个创业公司哪怕只有十多人的开发团队，也非得整一个大数据小组出来，我们不止要做大数据离线处理，还要做离线处理，不止有数据分析报表，我们还得进行深度的数据挖掘，做到精准的个性化推荐，流弊的数据预测！ 偶滴娘亲啊，寥寥数人，不止要搭起一整套完整的数据收集、数据传输、数据离线实时处理，不止要维护hadoop集群、s
随着大数据的爆发，中国IT业内环境也将面临新一轮的洗牌，不仅是企业，更是从业人员转型可遇而不可求的机遇。如果将IT人士统一比作一条船上的海员，大数据就是最大的浪潮，借浪潮之势而为之，可成功从IT程序员转行成为大数据专家。 在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！ 当然，专
本期责编：Sophie 书名：《大数据掘金：挖掘商业世界中的数据价值 》 原书名：Real-World Data Mining： Applied Business Analytics and Deci
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上，十年的时间一直是徐徐上升，最近大数据的兴起，Python作为数据挖掘编程语言备
一般我们把数据科学与大数据领域的角色分成4类：数据架构师、数据分析师、数据科学家、数据工程师。以下是热门的大数据岗位：
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
罗超为虎嗅网、爱科技网撰稿，2013年5月31日发表于首页头条 阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。
前言：对于一个陌生的领域，最重要的还是方向，有人引导那会更好，把有限的时间花在必要的事上，做一件正确的事。 说明：这篇文章是新年后的第一篇文章，算是微信互动问答和小密圈的综合，最近也有不少朋友问我这方面的问题。 一、来聊聊入门 2月2号，晚上九点。 我刚到上海，还没下高铁就有一位陌生的朋友主动添加我的微信。 在表达来意以后，我分别邀请了他进大数据挖掘畅谈的微信群，以及大数据挖掘杂谈的小密圈。 没过多久，他很客气的向我请教了一个苦恼很久的问题： "他说自己是从事Java开发的，但是工作经验不是很久，况且也
大数据技术涉及内容庞杂，应用领域广泛，各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大。本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核心技术什么。
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
在当前国家倡导的“质量强国”战略中，计量起到极其关键的作用，计量技术的发展支撑着社会发展的各个方面；计量技术的创新引领了科技和产业的创新。而在大数据时代，数据已成为企业不可或缺的战略性资源。如何运用“工业4.0”、“中国制造2025”思维和大数据等高新技术，发挥以计量数据为主的数据在经营、管理、决策中的作用，整合计量机构的数据资源，创新性地挖掘数据在应用方面的价值，为社会提供计量信息公共服务，为企业提供计量业务的增值服务，为行政单位提供计量业务的统计分析和预研预判服务，已成为一个非常重要且紧迫的课题。
数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。
阿里巴巴CTO即阿里云负责人王坚博士说过一句话：云计算和大数据，你们都理解错了。 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 概
《广东大数据青年人才培养计划》第一期学员企业录用，正式名单如下表： 姓名职位单位杨征数据分析师广州泰迪智能科技有限公司施兴数据分析师广州泰迪智能科技有限公司 祝贺以上学员！ 广州泰迪智能科技有限公司是一家专业从事大数据挖掘软件基础研究、培训、咨询服务及数据挖掘应用开发的高科技集团公司。公司开始运作于2005年，是国内目前具有较强实力的数据挖掘系统研发及咨询服务商之一。 公司主导成立的中国AI创业研发俱乐部，是国内具有较大影响力和知名度的人工智能专业组织，其旗下网站：智能中国网 （www.5iAI.com），
大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。 大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大
又一名华人当选 ACM SIGKDD 主席！ 📷 裴健：加拿大西蒙弗雷泽大学计算机学院教授，专注于数据挖掘、数据仓库和在线分析处理、数据库系统、生物信息学等领域，著有《Data Mining: Concepts and Techniques》一书（与 Jiawei Han 和 Micheline Kamber 为共同作者）。 AI科技大本营获悉，继伊利诺伊大学芝加哥分校教授刘兵之后，加拿大西蒙弗雷泽大学教授裴健近日被评选为 SIGKDD 新一任主席，任期为 2017.07.01 ~ 2019
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
回答这个问题之前还是让我们看一段PPV课网站上的一段真实对话： Q:请问从事大数据这行，硕士学历有必要么？ A:oh，如果有条件，最好可以上到硕士，但不是说必须如此，大数据相关职位对行业知识和项目经验
论坛君 “每天一个数据分析师”在第七期有幸采访到谢宇先生，他是中国联通广西分公司的大数据负责人，有超过7年的电信行业数据挖掘经验，目前主要负责大数据应用规划、基础平台设计、大数据商业变现。下面进入正题
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展，由中国人工智能学会发起主办，CSDN承办的2015中国人工智能大会（CCAI 2015）于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据，这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现
写在前面：此笔记是PPV课学员张梦根据李玉玺老师在CDA LEVEL II 数据建模师培训的上课内容整理而成的。 —————————作者说明————————— CDA level 2 前4天笔记。 重点在操作和老师口述的无关内容。由于开始没安装成功EM，所以没有截图。 有讲义的笔记都记录在讲义上。复习参考讲义。 2015/9/20 —————————老师简介————————— 李御玺 国立台湾大学咨询工程博士 铭传大学咨询工程学系教授(2000~) CDA协会高级会员=数据分析专家 铭传大学大数据研究中
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
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