大数据（11）
Hadoop大数据零基础高端实战培训系列配文本挖掘项目(七大亮点、十大目标)
课程讲师：迪伦
课程分类：大数据
适合人群：初级
课时数量：330课时
用到技术：部署Hadoop集群
涉及项目：京东商城、百度、阿里巴巴
双十一活动史上最低价，从未有的折扣，详情请咨询qq：
Hadoop视频教程免费下载：
Hadoop视频教程课程简介：
Hadoop视频教程全面覆盖了Hadoop2.0的内容及重要子项目的应用，包括当今最火热的YARN、Spark、Storm、Tez等大数据技术。
Hadoop视频教程就从最基础的Java语法、数据库、Linux讲起到深入Hadoop大数据技术所必须的所有知识，设计Hadoop生态圈所有常用组件，包括但不限于：Greenplum数据库、HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、Chukwa、Hadoop 2.0架构、部署以及YARN、Spark、Storm和Tez、MapReduce和HBase、Sqoop、Flume、Avro、Mahout的Hadoop重要子项目以及相关项目实战。
Hadoop视频教程讲师简介：
讲师迪伦，10年以上IT行业从业经验，某知名500强企业大数据平台架构师，资深大数据处理专家。熟练掌握和应用多种技术架构和数据库，包括UNIX，Greenplum、Hadoop、Oracle、Cognos等，以及熟悉数据仓库、ETL、报表、数据分析等领域的技术运用。
Hadoop视频教程大纲：
第一阶段：Hadoop基础篇（71课时）- 千里之行，始于足下（赠送课程）
课程一、基于Linux操作系统平台下的Java语言开发（20课时）
课程二、零基础实战Mysql数据库应用开发（30课时）
课程三、Linux系统管理教程（21课时）
第二阶段：Hadoop全面深入篇（96课时）- 十年寒窗苦，成名天下知
课程一、 Greenplum 分布式数据库开发入门到精通（41课时）
课程二、全面深入Greenplum Hadoop大数据分析平台（55课时）
第三阶段：Hadoop高阶应用篇（81课时）- 会当临绝顶，一览众山小
课程一：Hadoop2.0/YARN深入浅出（21课时）
课程二：MapReduce/Hbase进阶提升（29课时）
课程三：Hadoop Sqoop/Flume/Avro实战（14课时）
课程四：深入浅出Hadoop Mahout数据挖掘实战（17课时）
第四阶段：Hadoop实战教学（80课时） -- 是骡子是马，拉出来溜溜
本课程属于迪伦老师的Hadoop课程的升级课程，加入完全实战操作，从零开始搭建Hadoop大数据平台，包含了丰富的实例操作以及错误诊断的案例。
一、Hadoop大数据分析平台（实操部分）
二、Hadoop2.0实操部分
三、MapReduce&HBase高阶实操部分
四、Sqoop&Flume实操部分
Hadoop视频教程针对人群：
Hadoop视频教程对学员专业零基础，有一点java语言或数据库基础最佳，主要适合以下三类人员：
一、有专于进入IT领域，从事大数据开发方面的工作的学生朋友；
二、想转行，想换工作或寻求高薪职业的专业软件开发人员；
三、已经从事大数据开发，想进一步提升自己大数据相关专业技术水平的工作人员。
参考知识库
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排名：千里之外
原创：52篇
转载：20篇
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写给新人数据挖掘基础知识介绍
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评论: 0|来自: 大数据
摘要: 对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。基本概念 ...
对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。但是如何利用新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏呢？在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。基本概念数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。1、关联分析 association analysis　　关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。2、聚类分析 clustering聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚 类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。3、分类 classification分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这 种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。4、预测 predication预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。 预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。5、时序模式 time-series pattern时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。6、偏差分析 deviation在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。基本技术1、统计学统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。2、聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。除传统的基于多元统计分析的聚类方法外，近些年来模糊聚类和聚类方法也有了长足的发展。3、决策树分类技术决策树分类是根据不同的重要特征，以树型结构表示分类或决策集合，从而产生规则和发现规律。4、人工神经网络和遗传基因算法人工神经网络是一个迅速发展的前沿研究领域，对计算机科学 、认知科学以及信息技术等产生了重要而深远的影响，而它在数据挖掘中也扮演着非常重要的角色。人工神经网络可通过示例学习，形成描述复杂非线性系统的非线性函数，这实际上是得到了客观规律的定量描述，有了这个基础，预测的难题就会迎刃而解。目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络 不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。5、规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN …6、可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。实施步骤数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。包括数据描述，数据探索和数据质量验证等。3) 准备数据：将最初的原始数据构造成最终适合建模工具处理的数据集。包括表、记录和属性的选择，数据转换和数据清理等。4) 建模：选择和应用各种建模技术，并对其参数进行优化。5) 模型评估：对模型进行较为彻底的评价，并检查构建模型的每个步骤，确认其是否真正实现了预定的商业目的。6) 模型部署：创建完模型并不意味着项目的结束，即使模型的目的是为了增进对数据的了解，所获得的知识也要用一种用户可以使用的方式来组织和表示。通常要将活动模型应用到决策制订的过程中去。该阶段可以简单到只生成一份报告，也可以复杂到在企业内实施一个可重复的数据挖掘过程。控制得到普遍承认。应用现状人工智能研究领域的科学家普遍认为，下一个人工智能应用的重要课题之一，将是以算法为主要工具的大规模的数据库知识发现。尽管数据挖掘还是一个很新的研究课题，但它所固有的为企业创造巨大经济效益的潜力，已使其很快有了许多成功的应用，具有代表性的应用领域有市场预测、投资、制造业、银行、通讯等。英国广播公司(BBC)也应用数据挖掘技术来预测电视收视率，以便合理安排电视节目时刻表。信用卡公司Alllelicall KxT,ress自采用数据挖掘技术后，信用卡使用率增加了10％ 一15％。AT&T公司赁借数据挖掘技术技术侦探国际电话欺诈行为，可以尽快发现国际电话使用中的不正常现象。数据挖掘是一个新兴的边缘学科，它汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学、人工智能以及管理信息系统等各学科的成果。多学科的相互交融和相互促进，使得这一新学科得以蓬勃发展，而且已初具规模。至于数据挖掘的未来，让我们拭目以待。
刚表态过的朋友 ()
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Hadoop大数据零基础高端实战培训系列配文本挖掘项目
5个月前 (09-18)
来源：本站原创
北风网Hadoop下载，Hadoop大数据零基础高端实战培训系列配文本挖掘项目(挑战年薪50万)，330课时，现在免费给大家下载地址了，这套是全部视频，绝不是网上阉割版的，我诚意转售。
链接: /s/1jI0ioQy 密码: g8wg —–这个中有一些是exe加密过得
链接: /s/1bO4QAU 密码: 7jp7 最新版2016黑马Java基础视频教程
黑马JAVAEE+hadoop大数据(4-8月)
链接: /s/1mhTAhHQ 密码: ptqe
北风网的有些事exe应该加密了。我大体翻了下，黑马的没看到exe
大家选择性看吧
视频比较大
70G还是90G忘记了
特别是黑马的那个
如果想学习 还是看黑马的Hadoop
然后有必要就选择性的看一下北风网的
他们那个锁定机器码
所以我也解不了
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、Ruinx 评论文章 ：
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维绅嚜?衲么帅?帅德布耀 评论文章 ：
SINA 评论文章 ：
维绅嚜?衲么帅?帅德布耀 评论文章 ：
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高小柒 评论文章 ：
请叫我厂长 评论文章 ：
uel jurege 评论文章 ：
妞-給爺笑個 评论文章 ：
点击排行榜关于数据挖掘方面的研究，我原来也走过一些弯路。其实从数据挖掘的起源可以发现，它并不是一门崭新的科学，而是综合了统计分析、机器学习、人工智能、数据库等诸多方面的研究成果而成，同时与专家系统、知识管理等研究方向不同的是，数据挖掘更侧重于应用的层面。
因此来说，数据挖掘融合了相当多的内容，试图全面了解所有的细节会花费很长的时间。因此我建议你的第一步是用大概三个月的时间了解数据挖掘的几个常用技术：分类、聚类、预测、关联分析、孤立点分析等等。这种了解是比较粗的，目标是明白这些技术是用来干什么的，典型的算法大致是怎样的，以及在什么情况下应该选用什么样的技术和算法
经过初步了解之后，就要进入选题的阶段，选择自己感兴趣的某个具体方向，然后通读该方向的经典论文（综述、主要发展方向、应用成果）。选题阶段可能会花费较长的时间，比如一年。此时，要逐渐明确突破点，也就是将来你论文的创新点。创新对于研究来说非常重要，一方面该创新的确比原来的方法要好，另一方面该创新的确具有实用的价值。
随后，就要来实现自己的想法。通常对于硕士论文来说，需要建立原型系统，进行试验，并用试验结果来支持自己的论文主题。原型系统就是对自己创新点的实现，需要很好地设计和开发。需要注意的是，原型系统的建立和开发商用系统不同，需要体现比较好的理论基础。也就是说，原型系统并不是简单地用于实现功能，而是将你的一整套理论付诸实现。这种理论基础也将会包含在你的论文中，以体现论文的理论高度。
原型系统的搭建以及产生令人信服试验结果，这个过程一般需要至少一年的时间。所以要集中精力于核心部分（体现论文创新点的部分），外围的界面等等不应投入太多的精力，以免进度失控。
最后是论文的整理和写作了。建议你在之前的阶段中逐步先写出一些篇幅较短的论文（用于发在期刊、会议上），比如综述、体系框架、算法内核、应用等等。这样在最后写毕业论文时就有了足够多的内容，会写得更好更快一些。
以上只是泛泛而谈。其实我觉得其中的关键点在于选题，而选题的好坏取决于你对数据挖掘研究现状的了解、你的兴趣和专长、以及该方向在应用上的意义。建议你和导师、同行多交流，能够让自己的方向更清晰。
至于数据挖掘领域的就业，应该来说还是前景不错的。如果你对研究有兴趣，象微软研究院、Google、高校研究所都是不错的地方；如果你对实际应用有兴趣，很多大的公司包括IBM、Accenture、亚信等等都有相应的人力需求，当然一些甲方的单位比如证券、保险、金融等等单位也都需要分析人才。
关于论文如何创新
“创新”是个很尖锐的问题。以前我帮导师审论文时，给论文评分包括几个要素，分别是理论基础是否坚实、研究问题的重要性、研究成果的创新性等。
所谓创新，就是你解决问题的方法是否和其他人的解决方法有所不同，而这种不同又是否更有利于解决问题。因此，要发现创新点，实际上需要充分的准备和深入的研究。
①充分的准备：既然创新是找出解决问题的更好方法，那么首先你就要发现问题，而且要发现有价值的问题。当找到这种问题时，再去查找有没有人提出了解决这个问题的方法，他们的方法是怎样的，还存在什么不足之处。这个阶段需要做大量的调查搜集的工作，也是做研究的准备阶段，常常需要通读相关研究领域的经典文献以及最新进展，写读书笔记予以总结。
②深入的研究：当你发现了值得研究的问题，并且知道在这个问题上还没有很好的解决方法时，你就有了创新的机会。找出现有解决方法的不足之处，提出自己的解决思路，并予以验证，通过试验或者推理证明你的方法是有效的，创新点也就产生了。说起来容易做起来难，就象酝酿一个新发明一样，常常会需要大量的试验和周密的思考，而且也有可能忙了很久而一无所获。
希望说到这里没有让你心生惧怕，但我见过的一些认真做研究的人的确投入了很多的时间和精力才有所成就。当然对于国内的研究生来说，我倒是觉得在硕士阶段去追求显著的创新是不切实际的（个人的一管之见），其实把第一步做好已经不错了。如果没有做好第一步，打好基础，就急于找些创新点，那么这些所谓的创新点常常是毫无意义的，写出来的论文最终避免不了被扔到垃圾桶的命运（我以前写的一些论文也是如此）。大家常常说国内的研究论文质量很差，很大程度上也是源于我们现在的教育制度，要求研究生毕业前必须在SCI、EI或核心期刊上发表若干篇论文，重量而不重质，造就了现在的核心期刊完全变成了完成毕业任务的自留地。
话题扯远了，回到你关心的问题－如何找创新点。必要的文献阅读是不可缺的，了解研究现状和背景，才可能发现创新点。如果你想这个阶段快一些的话，也有些捷径，比如你可以到一些研究单位或学者的站点上，察看他们目前的研究动态，一般来说他们正在研究的内容常常是目前还未解决的，这样你可以尽快找到创新点的主攻方向。
1 数据挖掘人员从事的工作内容，是不是开发数据挖掘平台、为别的企业单位量身制作DM、DW系统？除了这些还能有些什么？
答：数据挖掘人员从事的工作和你所说的差不多，我认识的一些朋友大多在IT公司，为甲方实施DM、DW和BI等项目； 还有一些是在甲方做分析人员，利用所掌握的数据挖掘知识来解决一些业务问题。
2 读博深造的必要性 现在只是无指导的自学状态，能否在硕士毕业后胜任数据挖掘方面的工作呢？考取名校的博士进一步深入学习的必要性大不大？
答：就以上的工作内容来说，我觉得硕士已经足以胜任，当然最重要的不是学位，而是运用你学到的知识来解决问题的能力。如果希望在理论研究上进一步发展，读博也不错，但发展方向会有所不同。
3 自学时的大方向：文本、Web等，读博时肯定就某种具体方向深入研究，现在是否应该也自己重点专注于一种方向，而不是仅泛泛的熟悉 各个方面？
答：在硕士阶段，我觉得还是全面了解会更好一些。当然，因为数据挖掘涉及的内容较多，还是应该在一些方面有所侧 重，比如那些得到广泛应用的算法及其应用上，包括决策树、聚类、回归、神经网络等等。这样即便你以后不去读博， 对找工作也会有所帮助。
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大家首先需要知道分析师是做什么的，招聘要求是什么。
我们假设，微信 是你们公司的产品，假设唯品会是你们公司的。你作为首席分析师，你怎么分析，如果他们首席分析师离职，让你上，你这么做？
当然做到这个水平也不是一般人可以做到了，打字 麻烦，大家先直接看一个 视频就明白了。
/course/144488&&视频只讲了 pc互联网的电商，没有讲移动互联网的app。
你看看 你把下面这张图的知识点 有没有掌握！做数据分析师很难，没有基础和沉淀，有不愿意学习。只能做枯燥的，数据统计员！
20:30:43 上传
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购买后，论坛将把您花费的资金全部奖励给楼主，以表示您对TA发好贴的支持
载入中......
我以为大家都很需要，其实不需要啊
感谢楼主，是否有相关资源可以分享给我们？如果有就更好了
水天一色DIY 发表于
感谢楼主，是否有相关资源可以分享给我们？如果有就更好了比如哪方面的资源？
dmer数据分析 发表于
比如哪方面的资源？比如：学习资料？学习心得？
水天一色DIY 发表于
比如：学习资料？学习心得？你g 看看 这个 公开课&&/course/144488
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