开展大数据审计是党中央、国务院对审计工作提出的新要求，是实现审计全覆盖的重要方法和路径。由于海量数据采集整理的有效性、被审计单位数据质量等因素影响，会产生一定的审计风险。因此，研究大数据环境下的审计风险及防范对策对于审计工作具有重要意义。
*本文原创作者：freezing，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载
大数据的概念在最近的几年迅速升温，成为最热门的一个概念。大数据是事关经济社会发展全局的战略性产业，大数据技术为社会经济活动提供决策依据，提高各个领域的运行效率，提升整个社会经济的集约化程度。企业和政府机构都纷纷加大对大数据领域的投入，但是普遍存在着应用的焦虑，甚至是有些茫然。大数据带来的不仅仅是大的机遇，同时也是大的挑战，这需要我们对大数据挖掘的意义进行更加深刻的探索。
决策树(又称判定树，DecisionTree)是硕、博士生数据挖掘课程要点和难点，教学实践表明，这一章需要数学基础知识多，难得有趣。明知是难点，偏向难点行，再难也要“趣味”一番，从课程PPT中取了一些素材，把漫谈的焦点选在了水泊梁山。 天罡地煞之精彩出笼水浒传第71回“忠义堂石碣受天文，梁山泊英雄排座次”中，施耐庵有段精彩的描述： “….忠义堂上做醮至第七日，…三更，….只听得天上一声响，如裂帛相似，…卷出一块火来，….竟钻入正南地下去了。宋江随即叫人将铁锹锄头掘开泥土，…只见一个石碣，正面两侧面各有天
决策树 (又称判定树，Decision Tree)是硕、博士生数据挖掘课程要点和难点，教学实践表明，这一章需要数学基础知识多，难得有趣。明知是难点，偏向难点行，再难也要“趣味”一番，从课程PPT中取了一些素材，把漫谈的焦点选在了水泊梁山。 天罡地煞之精彩出笼 水浒传第71回“忠义堂石碣受天文，梁山泊英雄排座次”中，施耐庵有段精彩的描述： “….忠义堂上做醮至第七日，…三更，….只听得天上一声响，如裂帛相似，…卷出一块火来，…. 竟钻入正南地下去了。宋江随即叫人将铁锹锄头掘开泥土，…只见一个
代码审计的思路往往是多种多样的，可以通过历史漏洞获取思路、黑盒审计快速确定可疑点，本文则侧重于白盒审计思路，对Centreon V20.04[1]的审计过程进行一次复盘记录，文中提及的漏洞均已提交官方并修复。
编辑器可以给我们提供以下必不可少的优点。 语法高亮 语法折叠 代码补全 函数断点 批量注释 函数跳转 变量追踪
之前审计的CMS大多是利用工具，即Seay+昆仑镜联动扫描出漏洞点，而后进行审计。感觉自己的能力仍与零无异，因此本次审计CMS绝大多数使用手动探测，即通过搜索危险函数的方式进行漏洞寻找，以此来提升审计能力，希望对正在学习代码审计的师傅能有所帮助。
文章首发于奇安信攻防社区：https://forum.butian.net/share/305
上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
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
在云计算时代，桌面云作为最容易落地的云计算方案，已经在各行各业普遍应用。在桌面云表现出高安全、集中管理、移动化等优势的同时，系统复杂的管理问题、资源难以有效利用问题、安全问题等，同样困扰着IT管理员。 1.桌面云管理技术现状 国内外很多公司提供了桌面云管理系统，并且国家在中国云科技发展“十二五”专项规划明确规定“重点集成和突破网络化操作系统体系结构、大规模资源管理与调度技术、大规模数据管理与处理技术、运行监控与安全保障技术、云服务交互技术等系列关键技术”，将促进桌面云管理技术的发展。 微软的System C
近期开题的同学越来越多，很多同学不知道怎么选题，不知道老师分配的题目应该怎么做，指导老师分享的信息不多，无从下手。
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
一、概念/类 描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的同性。。 区别性描述：描述两个或者更多不同类对象之间的差异。生成区别性描述则涉及目标类和对比类中对象的共性。 数据特征的输出可以用多种形式提供：包括 饼图，条图，曲线，多维数据方和包括交叉表在
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
大数据（Big Data）是指在传统数据处理方法难以处理的情况下，需要新的处理模式来具有更强的决策力、洞察发现力和过程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特征通常被概括为“4V”，即：
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。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者
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。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。将经过系统分析后抽象出来的概念模型转化为物理模型后，在visio或erwin等工具建立数据库实体以及各实体之间关系的过程。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。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不
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。也许是因为数据挖掘源于实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这
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。也许是因为数据挖掘源于 实践而非 理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什
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。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做
第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。 没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性
1 您如何做数据挖掘？ 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。也许是因为数据挖掘源于 实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖 掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖
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。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者 成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中我将阐述我提出数据挖掘的九种准则或“定律”（其中大多数为实践者所熟知）以及另外其它一些熟知的解释。
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中解决这些问题。它可以指引你如何变得更有技能，同时对相关知识有深层次的了解。至少，我曾经就是用这样的方式完成了很多的工作。 我认为学习数据挖掘是很有用的，正如它以从数据中进行发现的过程的形式展现出来的那样。在这篇文章中，你会从相关的教材和论文中探索一些关于“数据挖掘”的官方定义。就像数据挖掘是一个过程那样，数据挖掘的定义
数据挖掘（英语：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自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
什么是数据挖掘？要确定数据挖掘在不断增强的其他相似概念中的位置，还将学习这一学科成长和变化的历史。
随着大数据应用的不断推进，数据开始被视为重要的战略资源，在政治领域数据的所有权是一种新的权利源泉。围绕原始数据的占有权和发布权的斗争将成为一个持久性的政治议题。随着大数据在中国的不断发展，各个地方都开始兴建大数据中心，但对于大数据中心建设，更多地还停留在“建机房、上设备、堆数据”的阶段，忽视了大数据强调的是对数据的分析和应用。西安弈聪信息技术有限公司（简称：弈聪软件）创始人卓建超认为，当前一些地方政府建设的大数据平台很多是过去政府共享数据平台的“翻版”。由于目前尚无对“大数据”的标准界定，政府部门对大数据的认识存在混乱，有将开放数据等同于大数据，有将任何“大”的政府数据集的发布都当作是大数据。政府推动大数据平台建设的首要目的不是推动大数据应用，而是统一政府信息基础设施，实现各部门数据的互联互通。事实上很多开放数据只是离散的“小数据”，并不具备大规模、未经处理和非结构化等大数据的基本特征，且很多通过开放数据机构发布的在线数据集仅仅是一个可用的样本集。
5月5日在京召开的全球移动互联网大会(GMIC 2014)现场，一位被誉为“最性感”的机器人“女神”赚足了眼球，即日本大阪大学的智能机器人研究所所长石黑浩在智能机器人研究领域的最新成果——Actro
数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。 丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：
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
1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为
在当今数字化时代，数据已经成为一种珍贵的资源，但要从海量数据中提取有用信息并进行深入分析是一项复杂的任务。为应对这一挑战，数据挖掘工具应运而生。本文将深入探讨数据挖掘的核心概念、常见的数据挖掘工具、应用领域，并提供示例代码，以帮助读者更好地理解和应用数据挖掘工具。
小编邀请您，先思考： 1 统计学是什么？为什么用统计学？ 2 数据挖掘是什么？为什么用数据挖掘？ 1． 简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其
我在写市场研究中的多变量分析时，总是有同学问我关于数据挖掘的相关问题，我在写博客文章的时候也说要详细说说数据挖掘；什么是数据挖掘呢？如果有人问我，沈老师什么是数据挖挖掘，这个人与我的领域不相关的话，我一定会说，数据挖掘就是挖恐怖分子，只要拉登敢打电话，美国一定会从海量的通话记录中把这个电话抽出来，卫星立刻跟踪，导弹直接就下来了，这就叫精确打击！数据挖掘就是精确打击，只是拉登不会傻到直接在电话中说我是拉登，我要911，他一定说的是我们事先不知道的密语。 哪如何能够挖掘出这些密语呢？答案就是关系
数据挖掘就是从大量的数据中去发现有用的信息，然后根据这些信息来辅助决策。听起来是不是跟传统的数据分析很像呢？实际上，数据挖掘就是智能化的数据分析，它们的目标都是一样的。但是，又有很大的区别。 传统的数据分析和数据挖掘最主要的区别就是在揭示数据之间的关系上。传统的数据分析揭示的是已知的、过去的数据关系，数据挖掘揭示的是未知的、将来的数据关系。它们采用的技术也不一样，传统的数据分析采用计算机技术，而数据挖掘不仅采用计算机技术，还涉及到统计学、模型算法等技术，相对来说会复杂很多。因为数据挖掘发现的是将来的信息，所以最主要就是用来：预测！预测公司未来的销量，预测产品未来的价格等等。
1、 数据挖掘未来研究方向 当前，DMKD研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处的地位，迫切需要类似于关系模式、DBMS系统和SQL查询语言等理论和方法的指导，才能使DMKD的应用得以普遍推广。预计在本世纪，DMKD的研究还会形成更大的高潮，研究焦点可能会集中到以下几个方面： 发现语言的形式化描述，即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化； 寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现的过程能够被用户理解
一、什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining），也叫数据开采、数据采掘等，是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，自动提取隐含在其中的、人们事先不知道的，
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？
数据挖掘源自《从数据库中发现知识》（缩写为KDD）。它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合人工智能会议上。为了统一理解，Fayyad，Piatetsky-Shapiro和Smyth在权威文章集《知识发现与数据进展》中给出了KDD和数据挖掘的最新定义。从中总结了1996年该领域的进展，并予以区分：
近年来，数据分析，数据挖掘和数据科学等领域不可谓不火热。而且人工智能、算法、数据科学领域的薪酬普遍高于传统互联网行业。既然决定从事互联网行业，那就得给自己找一个不错的方向，并为之不断学习~ 数据挖掘的概念： 数据挖掘可以简单的理解为从大量数据中提取或挖掘知识或者说是知识发现。 数据挖掘应用了众多领域的思想，包括来自统计学的抽样、估计和假设检验；来自人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论等。 数据挖掘的步骤： 数据挖掘作为知识发现的过程，一般由三个主要阶段组成： 数据准备 数据挖掘 结果的
NO.53 数据挖掘概述 Mr. 王：今天我们来讨论一个新的话题，你听说过数据挖掘吗？ 小可：这个名字倒是挺有意思的啊，不过数据是一种抽象的、虚拟的概念，要怎么去挖掘呢？ Mr. 王：数据挖掘是时下非常热门的一个领域。在大数据时代的背景下，数据量变得非常大，不过我们现在处于一种拥有的数据量大而“知识”匮乏的状态。 小可：这个“数据”和“知识”分别怎么解释呢？ Mr. 王：比如某商家存有大量会员的信息数据，现在公司有一种新产品，他们想知道这些会员中哪些人有更大的可能性去购买这种新产品，从而有效地制定下一步营销
随着互联网的飞速发展，信息化已经无处不在，人类正在由IT时代进入DT时代，大数据在不断影响着各个行业，即将开启一次重大的时代转型。就像蒸汽机带来工业革命一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。 如何利用大数据改变传统安全思维，充分发挥大数据的价值，应对各种高级持续威胁和日益复杂化的网络安全形势，是对安全而言需要重点关注的问题。而大数据的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，绝大部分都隐藏在表面之下。对与安全威胁而言也是如此，当前的
一、数据挖掘技术的基本概念 随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于
一、客户关系管理（CRM） CRM是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理方法。它是企业通过富有意义的交流和沟通，理解并影响客户行为，最终实现提高客户获取、客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。它包括的主要内容有客户识别、客户关系的建立、客户保持、客户流失控制和客户挽留。通过客户关系管理能够提高企业销售收入，改善企业的服务，提高客户满意度，同时能提高员工的生产能力。 二、数据挖掘（DM） 数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
