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重磅!新加坡大数据经验

       大数据正成为推动企业效率提升和管理变革的强大力量,一些企业正利用互联网与物联网等带来的海量数据,通过挖掘、分析与业务应用,赢得优势。它正成为经济繁荣的催化剂,在美国,大数据已经被提到了国家战略的高度。

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大数据市场规模或达463亿:驱动智慧城市建设

 从城市交通到空气质量,从建筑设计到影视制作,大数据分析应用已经渗透到人们生活的方方面面。 近日,一份来自于MarketsandMarkets的研究报告显示,到2018年,全球大数据市场的年均复合增长率将达到26%,从148.7亿增至463.4亿美元。

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影视业里的大数据应用,是噱头?

虽然不是完全同意文中看法,但作为反向观点,供大家借鉴思考。    近几年,有很多关于大数据在影视方面的案例,Netflix 这个词估计让大家耳朵都听起茧了,另外英国的一家做剧本语义分析的公司Epagogix也成为一个小热词。

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包罗万象的大数据

泄密者爱德华·斯诺登(Edward Snowden)还在寻求容身之所的时候,美国国家安全局(NSA)全方位收集电话和电子邮件记录之事经过他的披露,已经引发了不安和愤怒。 奥巴马当局声称,监听数据带来了安全,然而左翼和右翼都在谴责这种窥探行为是对隐私的侵犯。

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Twitter在大数据时代与它有利可图的数据生意

  今天华尔街日报在其网站发表了署名为Elizabeth Dwoskin的文章这篇文章详细分析了Twitter数据业务对于其未来发展的关键性以及这些数据为什么是“有利可图”的它们与现实社会又有什么联系。

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如何使你手里的数据变成现金?

最近数据挖掘与分析讨论比较热的话题是“数据变现”,也就是所谓的数据挖掘在业务中进行了应用,并确实给业务带来更大的业务绩效收益。很多朋友都知道,有技术、熟悉业务是前提,但有了前提,也常常困惑于各种迷惑,数据到底被业务用了么,业务用了效果不好的话,问题出在哪里? 本文打算通过一些经验之谈,阐述“数据变现”基本准则(个人推荐),希望抛砖引玉,能引起更多人思考、讨论。

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大数据分析与处理方法介绍

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。

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数据挖掘在电子商务的应用:如何选择商品关键词

对平台上的卖家来说,如何给宝贝取标题、选择关键词投放对于获取站内站外的搜索流量来说都至关重要,而对于独立B2C来说,在显示搜索结果时,除了根据商品关键词进行匹配外,还可以向用户主动推荐关联商品。 在选择商品关键词时,卖家可以从四个途径下手:站外投放热词、站内搜索热词、商品属性以及行业数据。

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都错了!阿里要用新浪微博的数据干这个

自4月29日阿里入股新浪以来,外界开始揣摩马云花5.86亿美元要去干什么,一边倒的观点认为,马云是看中了新浪微博的数据。 但最关键的问题是,马云要用这些数据去干什么。是大多数人猜测的用来做简单的营销+导流吗?NO!阿里浪联姻最大的价值在于,需求预测模型的构建。

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牛奶搭配销售关联算法

       在数据挖掘过程中,由于数据存在分散性和偶然性,因而在底层的数据关联上很难准确挖掘出强关联规则,进而也很难为我们决策提供参考。通常的解决的方案通常是引入概念层次,在较高的层次上,我们就可以通过“支持度和置信度”的框架来挖掘多层关联规则。

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浅谈银行业中数据挖掘的应用

  一、引言  数据挖掘(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术,产生于20世纪80年代的美国,首先应用在金融、电信等领域,主要特点是对大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理,从中提取出有助于商业决策的关键性数据。

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数据挖掘过程中:数据预处理

 在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。

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大数据难落地的痛点是数据

   大数据已经是趋势,这一点毋庸置疑。然而,火爆的概念之下却难以看到大数据产品的真容,大数据因此被业内人士扣上“炒作”的莫须有罪名。难落地,已经成为大数据发展过程中的一个痛点,也是大数据最难的突破点。

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天气预报还能预测你将会买什么

 预测消费行为   美国气象频道(Weather Channel)知道圣路易斯周五下雨的概率,知道圣达非周六的酷热指数会达到多少,知道巴尔的摩周日会有多潮湿。它还知道你什么时候最有可能购买杀虫剂。

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2013年数据分析、数据挖掘、数据科学使用语言排行榜

 最受欢迎的语言仍然是R( KDnuggets 读者中有61%用户在用),python(39%),SQL(37%).SAS仍然稳定在20%之间。增长最快是:Pig/Hive/Hadoop为基础的语言、R、SQL,同时perl, C/C++, 与Unix 在下降。

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谷歌与Facebook的数据挖掘之战

科技博客AllthingsD对谷歌与Facebook的关系数据业务进行了分析,并指出关系数据(Affinity data)业务将是未来互联网巨头的又一块大蛋糕。作者认为谷歌在诸多方面都有着Facebook无法比拟的优势。

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