A. 需要掌握哪些大數據演算法
數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。
1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。
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B. 常用的大數據分析方法
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎）
由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
C. 大數據常用演算法有哪些
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D. 電子商務行業大數據分析採用的演算法及模型有哪些
第一、RFM模型通過了解在網站有過購買行為的客戶，通過分析客戶的購買行為來描述客戶的價值，就是時間、頻率、金額等幾個方面繼續進行客戶區分，通過這個模型進行的數據分析，網站可以區別自己各個級別的會員、鐵牌會員、銅牌會員還是金牌會員就是這樣區分出來的。同時對於一些長時間都沒有購買行為的客戶，可以對他們進行一些針對性的營銷活動，激活這些休眠客戶。使用RFM模型只要根據三個不同的變數進行分組就可以實現會員區分。
第二、RFM模型
這個應該是屬於數據挖掘工具的一種，屬於關聯性分析的一種，就可以看出哪兩種商品是有關聯性的，例如衣服和褲子等搭配穿法，通過Apriori演算法，就可以得出兩個商品之間的關聯系，這可以確定商品的陳列等因素，也可以對客戶的購買經歷進行組套銷售。
第三、Spss分析
主要是針對營銷活動中的精細化分析，讓針對客戶的營銷活動更加有針對性，也可以對資料庫當中的客戶購買過的商品進行分析，例如哪些客戶同時購買過這些商品，特別是針對現在電子商務的細分越來越精細，在精細化營銷上做好分析，對於企業的營銷效果有很大的好處。
第四、網站分析
訪問量、頁面停留等等數據，都是重要的流量指標，進行網站數據分析的時候，流量以及轉化率也是衡量工作情況的方式之一，對通過這個指標來了解其他數據的變化也至關重要。
E. 大數據量最近的存儲分表常見演算法
大數據量最近的存儲分表常見演算法
當一個應用的數據量大的時候，我們用單表和單庫來存儲會嚴重影響操作速度，如mysql的myisam存儲，我們經過測試，200w以下的時候，mysql的訪問速度都很快，但是如果超過200w以上的數據，他的訪問速度會急劇下降，影響到我們webapp的訪問速度，而且數據量太大的話，如果用單表存儲，就會使得系統相當的不穩定，mysql服務很容易掛掉。所以當數據量超過200w的時候，建議系統工程師還是考慮分表.
以下是幾種常見的分表演算法。
1.按自然時間來分表/分庫;
如一個應用的數據在一年後數據量會達到200w左右，那麼我們就可以考慮用一年的數據來做為一個表或者庫來存儲，例如，表名為app，那麼2010年的數據就是app_2010，app_2011;如果數據量在一個月就達到了200w左右，那麼我們就可以用月份來分，app_2010_01，app_2010_02.
2.按數字類型hash分表/分庫;
如果我們要存儲用戶的信息，我們應用的注冊量很大，我們用單表是不能滿足存儲需求的，那麼我們就可以用用戶的編號來進行hash，常見的是用取余操作，如果我們要分30張表來存儲用戶的信息，那麼用戶編號為1的用戶1%30=1，那麼我們就存在user_01表裡，如用戶的編號為500，那麼500%30=20，那麼我們就將此用戶的信息存儲在user_20的表裡.
3.按md5值來分表/分庫;
我們假設要存儲用戶上傳的文件，如果上傳量大的話，也會帶來系統的瓶頸問題，我們做過試驗，在一個文件夾下如果超過200個文件的話，文件的瀏覽效率會降低，當然，這個不屬於我們本文討論的范圍，這塊也要做散列操作.我們可以用文件的用戶名來md5或者用文件的md5校驗值來做，我們就可以用md5的前5位來做hash，這樣最多我們就可以得到5^5=3125個表，每次在存儲文件的時候，就可以用文件名的md5值的前5位來確定這個文件該存那張表.
4.實例:某微博的url加密演算法和存儲策略的猜想.
現在好多微博都用這樣的url來訪問，如果他們的域名為www.example.com，那麼如果你發微博的時候，你會發現你所發的url都變成了http://t.cn/Mx4ja1，這樣的形式，他們是怎麼進行這樣的轉換呢?我猜想就是用到了我們上面講的md5的存儲和查找規則，用你發的url來進行md5，得到md5值之後，如我們例子來說，就會用前6位來進行分表.
5.分表所帶來的問題.
分表也會帶來一系列的問題，如分頁的實現，統計的實現，如果我們要做一個所有數據的分頁，那麼我們得每張表都得遍歷一遍，這樣訪問效率會很低下.之前我嘗試過用mysql的代理來實現，最終用tcsql來實現了.
6.分表演算法的選擇.
首先，分表適合於沒有大的列表的應用來使用，要不然，會為這部分做好多額外的工作，如果你的應用數據量不是特別大的話，最好別用分表。7.針對每秒插入數據500+的設想為什麼要這個呢，因為很多資料庫在數據上千萬級別後，每秒插入數據的數度不是很快了，所以500/秒的速度夠嗆，解決方案設想：建立數據總表及兩個緩沖表，結構完全相同，將數據先插入其中一個緩沖表中，等到一定時間(插入效率降低之前)，轉向插入另一個緩沖表，同時啟動一個後台進程將第
一個緩沖表的的數據轉入總表，轉入總表後刪除第一個緩沖表中的數據; 再等到一定時間(還是插入效率降低之前)，轉向插入第一個緩沖表，這時啟動一個後台進程將第
二個緩沖表的的數據轉入總表，轉入總表後刪除第二個緩沖表中的數據; 如此循環往復...
如果後台進程處理的時間超過兩個緩沖表的循環周期的話，甚至可以考慮建立三個乃至四個緩沖表。
這僅僅是解決插入效率，查詢什麼的問題也大。
F. 求一種大數據分析的演算法
//群體數據的排序與查找 //1.直接插入排序的演算法實現： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍歷整個序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp<arrForSort[j-1];j--) //將第i個元素插入到合適的位置 arrForSort[j]=arrForSort[j-1]; arrForSort[j]=temp; } } //2.直接選擇排序的演算法實現： void SelectSort(int arrForSort[],int nLength) { int min,temp, i,j; for(i=0;i<nLength-1;i++) { min=i; for(j=i+1;j<nLength;j++) //選出具有最小值的元素的下標標號 if(arrForSort[j]/第i個元素與具有最小值的元素進行交換 arrForSort[i]=arrForSort[min]; arrForSort[min]=temp; } } //3.起泡法排序的演算法實現： void BubbleSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; i=nLength-1; while(i>0) { for(j=0;j<i;j++) //1次起泡的過程 { if(arrForSort[j+1]/逆序交換 {temp=arrForSort[j+1]; arrForSort[j+1]=arrForSort[j]; arrForSort[j]=temp;} } i--; //准備下一次起泡序列的長度 } } //4.希爾排序的演算法實現： void ShellSort(int arrForSort[],int nLength) { int k,j,i,temp; k=nLength/2; //設置初始子序列的間隔 while(k>0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新設置子序列的間隔 } return; } //5.順序查找的實現 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;i<nLength;i++) //遍歷整個序列 if(arrForSearch[i]==nKey) return i; return -1; } //6.折半查找的演算法實現 int MiddleSearch(int arrForSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int mid,top,bottom; bottom=0; //設置首末元素下標 top=nLength-1; while(bottom/取序列中間元素下標 if(arrForSearch[mid]==nKey) return mid; //如果找到該元素，返回其下標 else if(arrForSearch[mid]>nKey) top=mid-1; //在前半個序列中繼續查找 else bottom=mid+1; } return -1; }
G. 數據挖掘的經典演算法有哪些
1. C4.5
C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：
1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足;
2) 在樹構造過程中進行剪枝;
3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理;
4) 能夠對不完整數據進行處理。
2. The k-means algorithm 即K-Means演算法
k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。
3. Support vector machines
支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機(論文中一般簡稱SVM)。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。
4. The Apriori algorithm
Apriori演算法，它是一種最具影響力的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。它的演算法核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。
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H. 大數據演算法有哪些
大數據是一個很廣的概念，並沒有大數據演算法這種東西，您估計想問的是大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯
超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. 回歸
LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型（使用在線梯度下降法）。
3.決策樹
DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點和數據是否線性可分的問題，此外，RF在很多分類問題中經常表現得最好，且速度快可擴展，也不像SVM那樣需要調整大量的參數，所以最近RF是一個非常流行的演算法。
4.支持向量機
很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。
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