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数据使用5种主要数据挖掘技术

数据挖掘涉及“处理数据和识别信息中模式和趋势”,根据IBM所说,“数据挖掘原理已经存在了许多年,但是随着大数据出现,它更为流行了。”...数据挖掘技术帮助专业人员了解可用数据集。这些技术可以为企业和其他组织提供描述性和预测性能力。 1 关联规则 关联规则使两个或多个项之间关联以确定它们之间模式。...3 聚类 聚类是将数据记录组合在一起方法,通常这样做是为了让最终用户对数据库中发生事情有一个高层次认识。 查看对象分组情况可以帮助市场细分领域企业。...将数据分成多个叶结点,所有叶结点数据记录数加和等于输入数据记录总数。例如,父结点中数据记录总数等于其两个子结点中包含记录总和。...如果你需要针对可能流失客户提供一份市场营销方案,则该模型非常易于使用。 5 序列模式 序列模式识别相似事件趋势或通常情况发生可能。这种数据挖掘技术经常被用来助于理解用户购买行为。

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浅谈大数据建模主要技术:维度建模

关系型数据数据仓库,其实都面临如下问题: 怎么组织数据仓库中数据?...维度建模理论和技术也是目前在数据仓库领域中使用最为广泛、也最得到认可和接纳一项技术。...今天我们就来深入探讨 Ralph Kimball 维度建模各项技术,涵盖其基本理论、一般过程、维度表设计和事实表设计等各个方面,也为我们后面讲Hadoop 数据仓库实战打下基础。...事实表通常和一个 企业业务过程 紧密相关,由于一个企业业务过程数据构成了其所有数据绝大部分,因此事实表也通常占用了数据仓库存储绝大部分。...即使是没有任何技术背景或者维度建模背景知识业务人员,也很容易理解,更何况目前存储成本极低,多出这份存储开销相比后续每次关联计算、用户使用和学习成本来说,是非常划算

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    容器技术主要机制

    容器技术主要机制 定义:包含相应应用程序组件服务实例即为容器(Container)。...在一个容器中运行程序无法看到容器外程序进程,包括那些直接运行在宿主机(host)上应用和其它容器中应用。 容器虚拟化是虚拟化操作系统。...在容器技术支持下,能够从现有硬件资源中获取更丰厚性能回报。用户可以在一个内核上运行基于不同库和环境应用,对计算衡量也可以采用不同单位,包括从一个物理或虚拟机到更细粒度更灵活容器实例等。...容器技术不是虚拟化替代方案,它还不能取代全系统服务器虚拟化技术,全虚拟化技术多数应用场景是面向高度复杂服务云基础设施,为其提供计算、存储、迁移等服务。...容器技术优缺点: 优点: (1)轻量级、易扩展:虚拟机自身是一个完备系统,拥有虚拟化硬件和特定资源,如果每个VM有2GB容量,则10个虚拟机就需要20GB;若采用容器,因为共享其操作系统内核,

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    学习技术先要理解主要概念

    笔者很喜欢技术,从移动端、后台、再到算法都有学过。学过了各种技术之后,觉得技术很多技术其实相通,有时候觉得这是对世界一个朴素理解。...学技术首先要要去理解技术中涉及一些英文名字,以及一些主要概念。如果把这些概念都理解了,有了主要脉络,再看细节就很容易了。 Android移动端技术主要有哪些呢 ?...应用层来说:Activity是如何启动,view如何绘制,如何把数据刷新与界面刷新分开;网络数据请求怎么刷新;本地数据存储是用provider,文件,还是sqlite;数据是否需要加密;远程配置如何实现...对于算法来说,这里说算法主要指的是机器学习算法和深度学习算法。...对于大数据来说,常用数据套件,hdfs,haase,spark,flink,hbase,clickhouse,kettle,数据湖等技术原理与实现。

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    主要看气质,十令人叹为观止数据中心

    提到数据中心,可能你会想到是冰冷设备。然而,并不是所有的数据中心都是冷冰冰,今天我们来看下全球十美的令你惊叹数据中心。...谷歌数据中心 谷歌允许任何人通过网页浏览来观看数据中心,但谷歌对实地建筑中心实施了严防保卫,对其数据中心电脑等都是保密,只是提到谷歌有很多服务器。 ?...西班牙赫罗纳教堂巴塞罗那超级计算中心 数据中心建在各种各样地方,但是建在教堂里面的数据中心还是第一次看到。...超级数据中心SuperNAP 它是一个数据中心生态城,也是近几年全球最成功数据中心商业案例之一,值得全球数据中心业界瞩目和学习。 ?...谷歌格鲁吉亚数据中心 做为谷歌数据大本营,公司创始人拉里·配奇和谢尔盖·布林曾经与其他工程师一起以连接低成本计算机服务器方式,帮助实现提供世界信息数字线路抱负。 ?

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    Docker容器技术主要带来好处

    容器消除了线上线下环境差异,保证了应用生命周期环境一致性标准化。...容器带来最大好处之一就是其适配性,越来越多云平台都支持容器,用户再也无需担心受到云平台捆绑,同时也让应用多平台混合部署成为可能。...容器在原有 Linux容器基础上进行大胆革新,为容器设定了一整套标准化配置方法,将应用及其依赖运行环境打包成镜像,真正实现了“构建次,到处运行”理念,大大提高了容器跨平台性。...Docker英文原意是处理集装箱码头工人,标志是鲸鱼运送一堆集装箱,集装箱就是容器,生动好记,易于理解。一个开发者可以在15分钟之内人门Docker并进行安装和部署,这是容器使用史上一次飞跃。...因为它易用性,有更多的人开始关注容器技术,加速了容器标准化步伐。 应用镜像仓库。 Docker官方构建了一个镜像仓库,组织和管理形式类似于 Github,其上已累积了成千上万镜像。

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    盘点:SQL on Hadoop中用到主要技术

    MR 最主要优势,中间结果不写磁盘(除非内存不够),一气呵成。...CBO通过收集表数据信息(比如字段基数,数据分布直方图等等)来对一些问题作出解答,其中最主要问题就是确定多表join顺序。...目前hadoop生态中有两列存储格式,一个是由Hortonworks和Microsoft开发ORCFile,另一个是由Cloudera和Twitter开发Parquet。...比如其他一些具有技术复杂度功能有: 多数据源查询:Presto支持从mysql,cassandra,甚至kafka中去读取数据,这就大大减少了数据整合时间,不需要放到HDFS里才能查询。...毕竟相比已经比较成熟关系数据库,分布式环境下需要解决问题更多,未来一定还会出现很多精彩技术实践,让我们在海量数据中更快更方便查到想要数据。 ——END——

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    目前主要加密技术有哪些?

    下面让我们先来看一下目前主要加密技术有哪些。 1、 透明加密   透明加密技术是近年来针对企业文件保密需求应运而生一种文件加密技术。所谓透明,是指对使用者来说是未知。...3、 磁盘加密技术   磁盘加密技术相对于文档加密技术,是在磁盘扇区级采用加密技术,一般来说,该技术与上层应用无关,只针对特点磁盘区域进行数据加密或者解密。...这种加密技术主要应用于大黄蜂视频加密领域,多用于教育培训机构,个人视频创作者。   选择加密软件首先要考虑哪种加密技术更适合自己。...目前受关注度比较高是透明加密技术主要针对文档信息安全,这也是因为办公自动化普及,企业内部信息往来及重要机密都是以文档方式来存储,因此透明加密方式更适合这种以文件安全防护为主用户,加密方式也更安全可靠...加密技术是信息安全核心技术,已经渗透到大部分安全产品之中。目前,加密软件主要有文件夹加密软件,U盘防拷贝软件,大黄蜂视频加密软件等加密软件,涵盖各个领域行业,满足不同客户需求。

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    dubbo SPI 主要配置技术解读

    dubbo SPI 不但实现了实现类动态加载,还实现了类似spring IOC,AOP功能 本文就上述功能讲下具体使用方法 基本SPI 配置 dubbo 源码包有些模块 META-INF/dubbo.../目录下 有以接口名命名文件,里面有是 name=类全面形式内容 比如 META-INF/dubbo/org.apache.dubbo.rpc.Protocol 文件内容有 dubbo=org.apache.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboProtocol...DubboProtocol实现类是dubbo默认调用协议实现 这样就可以在我们使用dubbo配置文件中,通过 name 指定我们用Protocol具体哪个实现 <dubbo:protocol...新一行 xxx=x.y.z.XXXProtocol 然后就可以在配置中使用了,这就是最基本SPI功能。...url中参数指定具体哪个实现类。

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    数据技术分享:十开源数据技术

    数据已然成为当今热门技术之一,开源让越来越多项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点受欢迎开源数据技术。 ?...1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你数据存储项目提供所需YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要数据服务和应用程序。...基于其工作流式编程理念,NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要特性是其强大用户界面和良好数据回溯工具。堪称大数据工具箱里瑞士军刀。 ?...它提供了一系列工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中大规模数据机制。...5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间最佳选择。

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    数据技术分享:十开源数据技术

    数据已然成为当今热门技术之一,开源让越来越多项目可以直接采用大数据技术,下面就来盘点受欢迎开源数据技术。 ?...1.Hadoop——高效、可靠、可伸缩,能够为你数据存储项目提供所需YARN、HDFS和基础架构,并且运行主要数据服务和应用程序。...基于其工作流式编程理念,NiFi非常易于使用、强大、可靠、高可配置。两个最重要特性是其强大用户界面和良好数据回溯工具。堪称大数据工具箱里瑞士军刀。 ?...它提供了一系列工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中大规模数据机制。...5.Kafka——Kafka是一种高吞吐量分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模网站中所有动作流数据。它已成为大数据系统在异步和分布式消息之间最佳选择。

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    抓住主要信息,线性降维技术——PCA

    CDA数据分析师 出品 作者:CDA教研组 编辑:JYD 随着通信技术、计算能力、数据采集等领域发展成熟,企业积累了大量数据,这里“大量”体现在数据条数多,海量数据,同时也体现在维度、字段上多...;另外一种降维技术是通过转换方式,不是纯粹挑选,是通过转换技术得到新特征,理解起来往往没那么容易,降维技术也有很多,如LDA、PCA,本文会介绍PCA,即主成分分析。...,比如我们是生活在三维空间,但是看我们自拍照(二维),我们还是可以知道那是我们自己(主要信息),那这个信息怎么去量化呢?...若是紧凑那有些点可能是重合,那无疑有些点损失了,这些信息没有体现在一维上,而这条直线就是图1所画红色直线,想象一下,这里点所组成椭圆形图像是不是可以抓住主要特征将其看成一条斜上直线,而这条红色直线能够解释数据变动...,这里设置让数据均值等于0,这里有读者会纠结样本点自由度应该是N-1问题,其实样本时候,是可以直接使用1/N; 也就是说,现在问题转换成求在满足最大方差情况下u是多少,根据拉格朗日乘子法

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    美国两主要石油和天然气甲烷数据

    甲烷排放是当前全球变暖一个重要因素,而这个数据集提供了有关新墨西哥州南部和得克萨斯州西部二叠纪特拉华分盆地以及犹他州乌因塔盆地高排放甲烷点源探测数据。...该数据集是通过使用MethaneAIR测量技术在2021年8月8日(研究飞行RF06)在二叠纪地区和2021年8月11日(RF08)在乌因塔地区获得。...通过分析这些数据,可以确定主要甲烷排放源,并制定相关控制和减排策略。例如,在石油和天然气开采过程中,可以采取技术措施来减少甲烷泄漏。在农业和废物管理领域,可以采用更可持续实践来减少甲烷排放。...总而言之,这个数据集为研究人员和政策制定者提供了重要数据资源,以深入了解新墨西哥州、得克萨斯州和犹他州这些地区高排放甲烷点源。...添加图片注释,不超过 140 字(可选)​​​更多遥感云计算内容请前往​:此星光明_GEE数据集专栏,GEE教程训练,Google Earth Engine-CSDN博客我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文

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    机器人主要技术参数

    由于机器人结构、用途和用户要求不同,机器人技术参数也不同。一般来说,机器人技术参数主要包括自由度、工作范围、工作速度、承载能力、精度、驱动方式、控制方式等。...产品说明书中一般提供了主要运动自由度最大稳定速度,但是在实际应用中仅考虑最大稳定速度是不够。这是因为运动循环包括加速启动、等速运行和减速制动三个过程。...一般低速运行时,承载能力,为安全考虑,规定在高速运行时所能抓起工件质量作为承载能力指标。 ?               ...定位精度、重复精度和分辨率并不一定相关,它们是根据机器人使用要求设计确定,取决于机器人机械精度与电气精度。 驱动方式 是指机器人动力源形式,主要有液压驱动、气压驱动和电力驱动等方式。...控制方式 指机器人用于控制轴方式,目前主要分为伺服控制和非伺服控制。

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    NoSql数据主要模型

    KVP键值对模型 是一组两个关联数据项,非常简单,有很高灵活性和可扩展性 随着数据增加,KVP计算也自然增加,所以使用KVP模型数据库是指数型 典型代表:redis, riak Document...文档模型 有两种文档数据库, (1)全文档类型,可以称为存储库,例如word文档和完整网页 (2)存储文档组件,存储文档部分内容 文档模型使用JSON或BSON结构进行存储,存储和获取数据都非常便捷...典型代表:MongoDB, CouchDB Column列模型 以列结构存储数据,而不是行,当有大量多样数据时,非常适合列式存储,只需要简单加上列就可以了 典型代表:HBase 图模型 用图结构来存储和使用数据...,将结构化数据存储在图结构网中而不是表中,非常适合有大量互相联系数据场景 典型代表:Neo4j

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    最核心数据技术

    最核心数据技术数据技术有5个核心部分,分别是数据采集、数据存储、数据清洗、数据挖掘、数据可视化。关于这5个核心部分都有哪些核心技术? 一起来了解一下吧 ?...预测分析 预测分析是一种数据挖掘方案,可在结构化和非结构化数据中使用算法和技术,进行预测、预报和模拟。许多公司利用大数据技术来收集海量数据、训练模型并发布预测模型来提高业务水平或者避免风险。...随着web2.0兴起,传统关系数据库在应付超大规模和高并发SNS类型web2.0纯动态网站遇到很多问题,而NoSQL数据库解决了大规模数据集合多重数据种类带来挑战,对于解决大数据应用难题很有帮助...数据可视化 数据可视化是成为研究数据展示、数据处理、决策分析等一系列问题综合技术。目前正在飞速发展虚拟现实技术也是以图形图像可视化技术为依托数据可视化技术。...它包含信息分析,自然语言处理和机器学习领域大量技术创新,认知系统专门获取海量不同类型数据,根据信息进行推论,从自身与数据、与人们交互中学习。

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    【Pandas】pandas主要数据结构

    1. pandas入门篇 pandas是数据分析领域常用库,它被专门设计来处理表格和混杂数据,这样设计让它在数据清洗和分析工作上更有优势。...1. pandas数据结构 pandas数据结构主要为: Series和DataFrame 1.1 Series Series类似一维数组,它由一组数据和一组与之相关数据标签组成。...Series表现形式为索引在左值在右。没有制定索引时,自动创建一个0到N-1(N:数据长度)整数型索引。...pandasisnull和notnull可用于检测缺失数据。...DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成字典(共用同一个索引)。DataFrame中数据是以一个或多 个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。

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    HDR关键技术主要标准介绍

    HDR相关技术组织 本节对主要HDR技术规范进行总结。由于HDR技术本身基于UHDTV,因此在HDR技术中,除了对显示设备亮度范围进行了提升之外,对显示设备颜色范围也作了提升。...SMPTE SMPTE在HDR方面的标准主要集中在两方面:EOTF(电光转换函数)曲线标准以及元数据标准。...SMPTE Standard ST 2094:2016 [3]:该标准中对HDR技术中使用动态元数据进行了定义。 ITU ITU主要对HDR技术颜色范围进行了规定。...HDR元数据规范 HDR数据分为静态元数据与动态元数据两类。 静态元数据 SMPTE ST 2086标准中,对HDR技术静态元数据所应遵循标准进行了定义。...对于高动态范围显示设备以及低场景亮度,通常会使用指数值,例如1.6.而对于低动态范围显示设备与高场景亮度,通常会选择1.3左右指数值。

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    k8s主要概念梳理!

    k8s已经成为了绝对热门技术,一个上点规模公司,如果不搞k8s,都不好意思出去见人。安装k8s要突破种种网络阻碍,但更大阻碍还在后面......xjjdog之前写过两篇Docker原理文章,指出其中两个使用到底层技术,就是namespace和cgroup,k8s在使用多个容器时候,用到就是共享namespace,这样Pod里容器就可以通过...同理,Pod 可以挂载多个共享存储卷(Volume),这时内部各个容器就可以访问共享 Volume 进行数据读写。 ?...这是默认行为,就是一个coredns插件 NodePort 提供一个静态端口(NodePort)来暴露服务,主要使用技术是NAT LoadBalancer LoadBalancer主要用于做外部服务发现...层次越高,功能越抽象,依赖配置也越多。下面将挑主要进行介绍。

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