A. 需要掌握哪些大数据算法
数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。
1、C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。
2、2、k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。
3、支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。
4、Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。
5、最大期望（EM）算法。在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
7、Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。
8、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。
9、Naive Bayes。在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。
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B. 常用的大数据分析方法
1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
C. 大数据常用算法有哪些
made it," sai
D. 电子商务行业大数据分析采用的算法及模型有哪些
第一、RFM模型通过了解在网站有过购买行为的客户，通过分析客户的购买行为来描述客户的价值，就是时间、频率、金额等几个方面继续进行客户区分，通过这个模型进行的数据分析，网站可以区别自己各个级别的会员、铁牌会员、铜牌会员还是金牌会员就是这样区分出来的。同时对于一些长时间都没有购买行为的客户，可以对他们进行一些针对性的营销活动，激活这些休眠客户。使用RFM模型只要根据三个不同的变量进行分组就可以实现会员区分。
第二、RFM模型
这个应该是属于数据挖掘工具的一种，属于关联性分析的一种，就可以看出哪两种商品是有关联性的，例如衣服和裤子等搭配穿法，通过Apriori算法，就可以得出两个商品之间的关联系，这可以确定商品的陈列等因素，也可以对客户的购买经历进行组套销售。
第三、Spss分析
主要是针对营销活动中的精细化分析，让针对客户的营销活动更加有针对性，也可以对数据库当中的客户购买过的商品进行分析，例如哪些客户同时购买过这些商品，特别是针对现在电子商务的细分越来越精细，在精细化营销上做好分析，对于企业的营销效果有很大的好处。
第四、网站分析
访问量、页面停留等等数据，都是重要的流量指标，进行网站数据分析的时候，流量以及转化率也是衡量工作情况的方式之一，对通过这个指标来了解其他数据的变化也至关重要。
E. 大数据量最近的存储分表常见算法
大数据量最近的存储分表常见算法
当一个应用的数据量大的时候，我们用单表和单库来存储会严重影响操作速度，如mysql的myisam存储，我们经过测试，200w以下的时候，mysql的访问速度都很快，但是如果超过200w以上的数据，他的访问速度会急剧下降，影响到我们webapp的访问速度，而且数据量太大的话，如果用单表存储，就会使得系统相当的不稳定，mysql服务很容易挂掉。所以当数据量超过200w的时候，建议系统工程师还是考虑分表.
以下是几种常见的分表算法。
1.按自然时间来分表/分库;
如一个应用的数据在一年后数据量会达到200w左右，那么我们就可以考虑用一年的数据来做为一个表或者库来存储，例如，表名为app，那么2010年的数据就是app_2010，app_2011;如果数据量在一个月就达到了200w左右，那么我们就可以用月份来分，app_2010_01，app_2010_02.
2.按数字类型hash分表/分库;
如果我们要存储用户的信息，我们应用的注册量很大，我们用单表是不能满足存储需求的，那么我们就可以用用户的编号来进行hash，常见的是用取余操作，如果我们要分30张表来存储用户的信息，那么用户编号为1的用户1%30=1，那么我们就存在user_01表里，如用户的编号为500，那么500%30=20，那么我们就将此用户的信息存储在user_20的表里.
3.按md5值来分表/分库;
我们假设要存储用户上传的文件，如果上传量大的话，也会带来系统的瓶颈问题，我们做过试验，在一个文件夹下如果超过200个文件的话，文件的浏览效率会降低，当然，这个不属于我们本文讨论的范围，这块也要做散列操作.我们可以用文件的用户名来md5或者用文件的md5校验值来做，我们就可以用md5的前5位来做hash，这样最多我们就可以得到5^5=3125个表，每次在存储文件的时候，就可以用文件名的md5值的前5位来确定这个文件该存那张表.
4.实例:某微博的url加密算法和存储策略的猜想.
现在好多微博都用这样的url来访问，如果他们的域名为www.example.com，那么如果你发微博的时候，你会发现你所发的url都变成了http://t.cn/Mx4ja1，这样的形式，他们是怎么进行这样的转换呢?我猜想就是用到了我们上面讲的md5的存储和查找规则，用你发的url来进行md5，得到md5值之后，如我们例子来说，就会用前6位来进行分表.
5.分表所带来的问题.
分表也会带来一系列的问题，如分页的实现，统计的实现，如果我们要做一个所有数据的分页，那么我们得每张表都得遍历一遍，这样访问效率会很低下.之前我尝试过用mysql的代理来实现，最终用tcsql来实现了.
6.分表算法的选择.
首先，分表适合于没有大的列表的应用来使用，要不然，会为这部分做好多额外的工作，如果你的应用数据量不是特别大的话，最好别用分表。7.针对每秒插入数据500+的设想为什么要这个呢，因为很多数据库在数据上千万级别后，每秒插入数据的数度不是很快了，所以500/秒的速度够呛，解决方案设想：建立数据总表及两个缓冲表，结构完全相同，将数据先插入其中一个缓冲表中，等到一定时间(插入效率降低之前)，转向插入另一个缓冲表，同时启动一个后台进程将第
一个缓冲表的的数据转入总表，转入总表后删除第一个缓冲表中的数据; 再等到一定时间(还是插入效率降低之前)，转向插入第一个缓冲表，这时启动一个后台进程将第
二个缓冲表的的数据转入总表，转入总表后删除第二个缓冲表中的数据; 如此循环往复...
如果后台进程处理的时间超过两个缓冲表的循环周期的话，甚至可以考虑建立三个乃至四个缓冲表。
这仅仅是解决插入效率，查询什么的问题也大。
F. 求一种大数据分析的算法
//群体数据的排序与查找 //1.直接插入排序的算法实现： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍历整个序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp<arrForSort[j-1];j--) //将第i个元素插入到合适的位置 arrForSort[j]=arrForSort[j-1]; arrForSort[j]=temp; } } //2.直接选择排序的算法实现： 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++) //选出具有最小值的元素的下标标号 if(arrForSort[j]/第i个元素与具有最小值的元素进行交换 arrForSort[i]=arrForSort[min]; arrForSort[min]=temp; } } //3.起泡法排序的算法实现： void BubbleSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; i=nLength-1; while(i>0) { for(j=0;j<i;j++) //1次起泡的过程 { if(arrForSort[j+1]/逆序交换 {temp=arrForSort[j+1]; arrForSort[j+1]=arrForSort[j]; arrForSort[j]=temp;} } i--; //准备下一次起泡序列的长度 } } //4.希尔排序的算法实现： void ShellSort(int arrForSort[],int nLength) { int k,j,i,temp; k=nLength/2; //设置初始子序列的间隔 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; //重新设置子序列的间隔 } return; } //5.顺序查找的实现 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;i<nLength;i++) //遍历整个序列 if(arrForSearch[i]==nKey) return i; return -1; } //6.折半查找的算法实现 int MiddleSearch(int arrForSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int mid,top,bottom; bottom=0; //设置首末元素下标 top=nLength-1; while(bottom/取序列中间元素下标 if(arrForSearch[mid]==nKey) return mid; //如果找到该元素，返回其下标 else if(arrForSearch[mid]>nKey) top=mid-1; //在前半个序列中继续查找 else bottom=mid+1; } return -1; }
G. 数据挖掘的经典算法有哪些
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;
2) 在树构造过程中进行剪枝;
3) 能够完成对连续属性的离散化处理;
4) 能够对不完整数据进行处理。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。
3. Support vector machines
支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
4. The Apriori algorithm
Apriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
关于数据挖掘的经典算法有哪些，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
H. 大数据算法有哪些
大数据是一个很广的概念，并没有大数据算法这种东西，您估计想问的是大数据挖掘的算法：
1.朴素贝叶斯
超级简单，就像做一些数数的工作。如果条件独立假设成立的话，NB将比鉴别模型收敛的更快，所以你只需要少量的训练数据。即使条件独立假设不成立，NB在实际中仍然表现出惊人的好。
2. 回归
LR有很多方法来对模型正则化。比起NB的条件独立性假设，LR不需要考虑样本是否是相关的。与决策树与支持向量机不同，NB有很好的概率解释，且很容易利用新的训练数据来更新模型（使用在线梯度下降法）。
3.决策树
DT容易理解与解释。DT是非参数的，所以你不需要担心野点和数据是否线性可分的问题，此外，RF在很多分类问题中经常表现得最好，且速度快可扩展，也不像SVM那样需要调整大量的参数，所以最近RF是一个非常流行的算法。
4.支持向量机
很高的分类正确率，对过拟合有很好的理论保证，选取合适的核函数，面对特征线性不可分的问题也可以表现得很好。SVM在维数通常很高的文本分类中非常的流行。
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