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深入浅出数据挖掘

编者的话:本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。 一、数据挖掘的本质 一般来说,比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于:数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联、预测(关于这四类问题后文会详细阐述),而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题 三、数据挖掘的应用领域 数据挖掘一开始就是面向应用而诞生的,前面说到数据挖掘主要解决四类的问题,如果把这些问题演绎到不同的行业,我们将看到数据挖掘的应用是非常广泛的。 以我们经常接触的移动通信行业来说,结合前面提到的四类问题,我们看看数据挖掘在通信行业都有哪些应用。 1、分类问题: 离网预测:预测用户在未来一段时间内离网的风险。 此外,分析工具对结果的影响较小,但是在功能、操作的便利性和效率方面差别也是相当的。SAS软件相比SPSS、SPLUS等软件来说在效率和功能方面有较大的优势。

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深入浅出数据库索引

事实上我只是想说明,「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念,熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能,而整天和技术人员打交道的非技术人员们,由于耳濡目染久了 当然, 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 , 然而, 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。 假如一张表有一亿条数据 ,需要查找其中某一条数据,按照常规逻辑, 一条一条的去匹配的话, 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果,用O标记法就是O(n)最坏时间复杂度,这是无法接受的,而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用 如果把这张表转换成平衡树结构(一棵非常茂盛和节点非常多的树),假设这棵树有10层,那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据, 速度以指数级别提升,用O标记法就是O(log n),n是记录总树,底数是树的分叉数 然而, 事物都是有两面的, 索引能让数据库查询数据的速度上升, 而使写入数据的速度下降,原因很简单的, 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容,

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    深入浅出数据库事务

    偶然在慕课网上看到《在线分布式数据库原理与实践》这个视频,讲的挺不错的。 MVCC 并发控制下的读事务一般使用时间戳或者事务 ID去标记当前读的数据库的状态(版本),读取这个版本的数据。读、写事务相互隔离,不需要加锁。 读写并存的时候,写操作会根据目前数据库的状态,创建一个新版本,并发的读则依旧访问旧版本的数据 一句话讲,MVCC就是用 同一份数据临时保留多版本的方式 ,实现并发控制 深入单机事务 我们来看一下事务的 但如果读写可以并行,会出现如下情况,第一次读到版本号为1的数据,第二次写是并行的,可以更新到这个数据,如果再次读这个数据,可能读到的数据版本是不同的,于是就会出现不可重复读。 问题:可能读到写过程中的数据,因为读没有加锁,只加了一个写锁,所以可能读到内部没有提交完成的数据,所以一般不用这个隔离级别,因为会读到中间状态 持久性 事务完成以后,该事务对数据库所做的更改便持久的保存在数据库之中

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    【学习】深入浅出——谈数据挖掘

    本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述。作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。 一、数据挖掘的本质 一般来说,比较狭义的观点认为数据挖掘区别于常规数据分析的关键点在于:数据挖掘主要侧重解决四类问题:分类、聚类、关联、预测,而常规数据分析则侧重于解决除此之外的其他数据分析问题:如描述性统计 三、数据挖掘的应用领域 数据挖掘一开始就是面向应用而诞生的,前面说到数据挖掘主要解决四类的问题,如果把这些问题演绎到不同的行业,我们将看到数据挖掘的应用是非常广泛的。 以我们经常接触的移动通信行业来说,结合前面提到的四类问题,我们看看数据挖掘在通信行业都有哪些应用。 1、分类问题: 离网预测:预测用户在未来一段时间内离网的风险。 此外,分析工具对结果的影响较小,但是在功能、操作的便利性和效率方面差别也是相当的。SAS软件相比SPSS、SPLUS等软件来说在效率和功能方面有较大的优势。

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    深入浅出——大数据那些事

    现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。 这里给出一组样本数据的来源及类型,他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式: 网站分析 移动分析 设备/传感器数据 用户数据(CRM) 统一的企业数据(ERP) 社交数据 会计系统 销售点系统 销售体系 消费者数据(例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据) 公司内部电子表格 公司内部数据库 位置数据(空间位置、GPS定位的位置) 天气数据 但是针对无限的数据来源,不要去做太多事情。 把焦点放在相关的数据上,并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议,比如网站数据、消费者数据和CRM,这些会让你得到一些有价值的见解。 入门级大数据解决方案 目前有一批面向企业级的大数据解决方案,比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。

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    深入浅出数据库索引原理

    事实上我只是想说明,「数据库」和「数据库索引」这两个东西是在服务器端开发领域应用最为广泛的两个概念,熟练使用数据库和数据库索引是开发人员在行业内生存的必备技能,而整天和技术人员打交道的非技术人员们,由于耳濡目染久了 当然, 有的数据库也使用哈希桶作用索引的数据结构 , 然而, 主流的RDBMS都是把平衡树当做数据表默认的索引数据结构的。 假如一张表有一亿条数据 ,需要查找其中某一条数据,按照常规逻辑, 一条一条的去匹配的话, 最坏的情况下需要匹配一亿次才能得到结果,用O标记法就是O(n)最坏时间复杂度,这是无法接受的,而且这一亿条数据显然不能一次性读入内存供程序使用 如果把这张表转换成平衡树结构(一棵非常茂盛和节点非常多的树),假设这棵树有10层,那么只需要10次IO开销就能查找到所需要的数据, 速度以指数级别提升,用O标记法就是O(log n),n是记录总树,底数是树的分叉数 然而, 事物都是有两面的, 索引能让数据库查询数据的速度上升, 而使写入数据的速度下降,原因很简单的, 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改数据都会改变平衡树各节点中的索引数据内容,

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    深入浅出 Runtime(二):数据结构

    1. objc_object Objective-C的面向对象都是基于C/C++的数据结构——结构体实现的。 == 0 && buckets() == emptyBucketsForCapacity(capacity(), false); } 更多关于cache_t的内容,请查看: 深入浅出 将 64 位的内存数据分开来存储着很多的东西,其中的 33 位才是拿来存储class、meta-class对象的内存地址信息。

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    深入浅出 RunLoop(二):数据结构

    CFRunLoopObserverRef中的_activities用来保存RunLoop的活动状态。当RunLoop的状态发生改变时,通过回调_callout通...

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    腾讯云大学咖分享 | 深入浅出话智能语音识别

    近年来,随着互联网的发展,各种音频数据和文本数据得到不断积累和丰富,CPU、GPU硬件的发展,以及深度学习算法大规模的应用,语音识别技术的应用开始获得大规模的商业化拓展。 [5ptt343mxf.png] 此次我们整理了腾讯云大学咖直播课《智能语音技术解密》的回顾,帮助大家了解智能语音,以及智能语音背后的一些技术。 特征提取方面: 我们在拿到一段音频文件后,会先把这个文件进行转码变成PCM格式,然后把这个文件分成一片一片,也就是分帧,再对每一帧的数据进行采样。 语音识别过程提取了特征之后,一帧的数据变成一个单位的向量,多帧的数据变成了一个矩阵。 在DNN网络中,输入一帧数据,得到发音单元的分类结果。 腾讯云大学咖分享邀请行业技术咖,为你提供免费、专业、行业最新技术动态分享。

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    深入浅出数据:到底什么是Hadoop?

    这是一种分布式数据存储系统,一种用来处理海量数据的非关系型数据库。 Doug Cutting当然没有放过,在自己的hadoop系统里面,引入了BigTable,并命名为HBase。 ? 7 第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。 8 第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。 9 如果某一个块的所有数据都已写入,就会向NameNode反馈已完成。 Hive:是一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 Sqoop:用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。 Mahout:一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。 再上一张图,可能看得更直观一点: ? 这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能,适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。

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    深入浅出数据:到底什么是Hadoop?

    这是一种分布式数据存储系统,一种用来处理海量数据的非关系型数据库。 Doug Cutting当然没有放过,在自己的hadoop系统里面,引入了BigTable,并命名为HBase。 ? 7 第一个DataNode将数据复制给第二个DataNode。 8 第二个DataNode将数据复制给第三个DataNode。 9 如果某一个块的所有数据都已写入,就会向NameNode反馈已完成。 Hive:是一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。 Sqoop:用于在Hadoop与传统的数据库间进行数据的传递。 Mahout:一个可扩展的机器学习和数据挖掘库。 再上一张图,可能看得更直观一点: ? 这使得Spark能够为多个不同数据源的数据提供近乎实时的处理性能,适用于需要多次操作特定数据集的应用场景。

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    深入浅出谈「大数据」| MTdata小讲堂

    欢迎来到 MTData 小讲堂,第一期 MT 酱跟大家聊聊大数据本身 首先来看维基百科是怎么解释的: Big data is data sets that are so big and complex 提炼出来就是庞大且复杂又不知道咋处理的数据 背概念太烦 我们通过边边角角来逐步了解吧 先看看大数据有什么特点 ? 介绍完 MT 酱脑海里出现了这个画面 ? 我们要在这堆虫里找到最肥的那几只!!! 言归正传 接下来说说大数据都有哪些技术手段 ? 有了这些技术却依然需要面临种种挑战 海量数据存储系统要有相应等级的扩展能力 由大数据应用拓展的安全问题 「」意味着成本代价不菲 ......

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    数据机遇还是忽悠?

    持反方观点,为技术时代的到来欢呼的,一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌,另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”,即科学家们研究所需的数据,最好用一台电脑就能装下,否则数据处理会过于繁琐,无助于解决问题。他结合自身经验说,随着数据量的增大,研究的准确性一开始会随之上升,但很快就会趋平。 这有三个原因:一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来,目前还只是数据“孤岛”;二是完整的生态产业链还未形成,尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好,但从供应到购买的链条还没建成;三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方,说,你们认为大数据过于庞杂纷繁,反而解决不了问题,那是不是说,当处理数据的计算工具变得足够好时,大数据就会变得有用? 正如Howard在发表“失败感言”时所说,“我们并非反对数据,只是反对大而无当的数据数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据,或许不论我们接受与否,大数据时代都已到来。

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    深入浅出FaaS应用场景之数据编排

    通过上一篇深入浅出FaaS的两种进程模型了解到FaaS 的进程模型有两种:常驻进程型和用完即毁型。 未经加工的数据,我们称为元数据 Raw Data,对于普通用户来说元数据几乎不可读。所以我们需要将有用的数据组合起来,并且加工数据,让数据具备价值。对于数据的组合和加工,我们称之为数据编排。 前端的一个数据请求过来,函数触发器触发我们的函数服务;我们的函数启动后,调用后端提供的元数据接口,并将返回的元数据加工成前端需要的数据格式;我们的 FaaS 函数完全就可以休息了。具体如下图所示。 另外,除了我们自己的后端应用数据接口,互联网上还有大量的数据供我们使用。 编排后端接口,编排互联网上的数据,这俩场景我想你也很容易想到。不过,我觉得,编排云服务商的各种服务才能让你真正体会到那种触电的感觉! 深入浅出FaaS的两种进程模型 2020-09-27 ?

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    :UBER数据迁徙

    数据迁移的日期定为万圣节(10月31日),而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是:我们仍然依赖于单一的PostgreSQL (数据库管理系统)来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的: ? 我们评估了各种NoSQL(不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称)的具有上述特点风格的数据库。 追加(无更新)数据模型:它仅支持一个只追加数据模型中,一旦它被写入后,就不能进行修改。这对于存储交易数据,并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型,修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始迁移之前,第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移,因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。

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    深入浅出MATLAB数据处理之文件读写

    过冷水之前的工作中就有判断文件数据储存数据顺序类型。所以该参数具有较强的实用性。 存储顺序 :存储顺序是指存储在计算机内存中的地址顺序。 例如,一个四字节整形数据0x0A0B0C0D,高字节数据(0x0A)存储在高地址,低字节数据(0x0D)存储在低地址。 高地址、低地址的概念不能在拓展了,入局太深出不来。 Little Endian 与 Big Endian 从字面讲,Little Endian就是说小数据(此处的小为阅读顺序中的低字节数据:0x0D)存储在前端(内存中的低地址)。 Big Endian就是说大数据(此处的大为阅读顺序中的高字节数据:0x0A)存储在前端(内存中的低地址)。 这里要 主要是储存数据的先后顺序和打开数据的先后顺序要匹配,不然就会报错。 ? encodingIn:具体编码形式。咱不太懂,咱也不能乱讲。告诉大家有哪些编码形式就行了。 ?

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    深入浅出数据中心网络的SDN技术

    SDN之所以能迅速崛起,主要的驱动力来自于数据中心,更准确的说,是来自于数据中心的网络虚拟化,如果没有网络虚拟化,数据中心跟其它网络对SDN而言没啥区别。 ? 调整后设计方案后再下发,这样经过反复的修改最终设计出最适合自己数据中心业务应用的网络。 数据中心虚拟化技术已经实现了异地数据中心之间的业务迁移,处于北京和美国纽约的两个数据中心网络可能共同来完成SDN发出的网络设计方案,网络人员不用关心到底自己设计的业务跑在哪里,处于异地的两个数据中心完全融合为网络人员提供了一个网络硬件平台 SDN除了为网络设计带来了极大便利,也便于对数据中心网络进行管理,可以说SDN就是升级版的网络管理软件。 通过网管软件可以对所有的网络设备进行管理,现有的数据中心网管具有网络监控,管理,业务异常告警等功能。SDN除了具备这些网管的功能之外,还可以对网络故障进行自愈。

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    桑文锋:深入浅出数据分析(PPT)

    导读 在DTCC 2016中国数据库技术大会“大数据创业”专场,Sensors Data CEO 桑文锋分享了主题为《深入浅出数据分析》的演讲,作为一名资深大数据牛人,从大数据思维讲起,深入浅出剖析数据驱动的理念 ,常用的数据分析方法,推荐的思路,多维数据分析技术等。 名片 桑文锋,Sensors Data CEO,前百度大数据部技术经理。从2008年开始从事数据方向,从零构建了百度的用户日志大数据处理平台。 2015年4月从百度离职,创建Sensors Data,帮助客户实现数据驱动。 以下为PPT全文: ---- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。

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    数据价值机遇大变革

    数据价值机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT,字体比较大,留白比较多,大量图片,全彩印刷。 概括起来有下面这些要点: 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点:存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。 制造业应用:给挖掘机安装GPS和数据上传系统,统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据,来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用:反诈骗系统。 数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。 相对稳定:数据一旦进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化:不只是反映企业当前的状态,而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。

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    迪B课堂 | 深入浅出解读MySQL数据行溢出

    相信对于这类报错大家一定遇到过很多次,“数据”也是生产过程中绕不开的一个话题。 这里的数据”,远不止存储空间占用多,其中也包括了单个(表)字段存储多、数据留存时间长,数据冗余多,冷热数据不明显导致的体量大,访问峰值随着热点变化明显,逻辑处理复杂导致数据存储压力放大等等。 那么现在第一个想到的就是,max_allowed_packet这个参数,是不是调小了,是的单个请求超过大小被拒绝了,查了下配置的值(如下图),配置的大小1G,sql的数据长度远没有这么,这个原因也排除了 但是如果是短小行长的随机读取和写入,则不适合使用这么的页面,这会导致IO效率下降,IO只能读取到小部分。 2. 关于Row_format Innodb存储引擎保存记录,是以行的形式存放的。 可以避免compact那样把太多的列值放到 B-tree Node,因为dynamic格式认为,只要列值有部分数据放在off-page,那把整个值放入都放入off-page更有效。

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