大数据处理的常用算法

Ⅰ 大数据挖掘常用的方法有哪些

1、分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。
它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
2、回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
3、聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。
它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。
4、关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
5、特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
6、变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

Ⅱ 大数据挖掘方法有哪些

数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。下面说下我们在挖掘大数据的时候，都会用到的几种方法：
方法1.(可视化分析)无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。
方法2.(数据挖掘算法)如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。
方法3.(预测分析能力)数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。
方法4.(语义引擎)由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。
方法5.(数据质量和主数据管理)数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。

想要了解更多有关大数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。真正给企业提出可行性的价值方案和价值业务结果。点击预约免费试听课。

Ⅲ 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

关于如何进行大数据处理，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。

Ⅳ 统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同

以每24小时作为一份时间（而非自然日），根据用户的配置有两种工作模式：带状模式中，用户仅定义开始日期时，从开始日期（含）开始，每份时间1个分片地无限增加下去；环状模式中，用户定义了开始日期和结束日期时，以结束日期（含）和开始日期（含）之间的时间份数作为分片总数（分片数量固定），以类似取模的方式路由到这些分片里。

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的 sBeginDate 来确定起始时间
2. 读取用户在 rule.xml 配置的 sPartionDay 来确定每个 MySQL 分片承载多少天内的数据
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 dateFormat 来确定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 java 内部的时间类型
5. 然后求分片索引值与起始时间的差，除以 MySQL 分片承载的天数，确定所属分片

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的起始时间 sBeginDate、终止时间 sEndDate 和每个 MySQL 分片承载多少天数据 sPartionDay
2. 根据用户设置，建立起以 sBeginDate 开始，每 sPartionDay 天一个分片，直到 sEndDate 为止的一个环，把分片串联串联起来
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的日期类型
5. 然后求分片索引值与起始日期的差：如果分片索引值不早于 sBeginDate（哪怕晚于 sEndDate），就以 MySQL 分片承载的天数为模数，对分片索引值求模得到所属分片；如果分片索引值早于 sBeginDate，就会被放到 defaultNode 分片上

与MyCat的类似分片算法对比

中间件
DBLE
MyCat

分片算法种类 date 分区算法 按日期（天）分片
两种中间件的取模范围分片算法使用上无差别

开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基于用户指定的 dateFormat 来转换成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供带状模式和环状模式两种模式
【分片索引】3. 带状模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，理论上分片数量可以无限增长，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 环状模式以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的时间长度除以单个分片长度得到恒定的分片数量，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 无论哪种模式，分片索引字段的格式化字符串 dateFormat 由用户指定
【分片索引】6. 无论哪种模式，划分不是以日历时间为准，无法对应自然月和自然年，且会受闰秒问题影响

运维注意点
【扩容】1. 带状模式中，随着 sBeginDate 之后的数据出现，分片数量的增加无需再平衡
【扩容】2. 带状模式没有自动增添分片的能力，需要运维手工提前增加分片；如果路由策略计算出的分片并不存在时，会导致失败
【扩容】3. 环状模式中，如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间有重叠，需要进行部分数据迁移；如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间没有重叠，需要数据再平衡

配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 规范的字符串，用于告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置项】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串

【配置项】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串；配置了该项使用的是环状模式，若没有配置该项则使用的是带状模式

【配置项】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非负整数，该分片策略以 86400000 毫秒（24 小时整）作为一份，而 sPartionDay 告诉 DBLE 把每多少份放在同一个分片

【配置项】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 标签，非必须配置项，不配置该项的话，用户的分片索引值没落在 mapFile 定义

Ⅳ 数据分析包括哪些算法

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)

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们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。

Ⅵ 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。

关于大数据算法的相关问题推荐CDA数据分析师的相关课程，课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。要求学生具备从数据治理根源出发的思维，通过数字化工作方法来探查业务问题，通过近因分析、宏观根因分析等手段，再选择业务流程优化工具还是算法工具，而非“遇到问题调算法包”点击预约免费试听课。

Ⅶ 大数据分析常见的手段有哪几种

【导读】众所周知，伴随着大数据时代的到来，大数据分析也逐渐出现，扩展开来，大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。随着大数据的日常化，为了防止大数据泛滥，所以我们必须要及时采取数据分析，提出有用数据，那大数据分析常见的手段有哪几种呢?

一、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，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果。

二、数据挖掘算法

数据挖掘又称数据库中的知识发现人工智能机式别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。

那么说可视化是把数据以直观的形式展现给人看的，数据挖掘就可以说是给机器看的。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。

三、预测性分析能力

预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特设统计分析、预测性建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助企业发现数据中的模式，并超越当前所发生的情况预测未来进展。

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。

四、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。

五、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。

关于“大数据分析常见的手段有哪几种?”的内容就给大家介绍到这里了，更多关于大数据分析的相关内容，关注小编，持续更新。

Ⅷ 大数据挖掘常用的方法有哪些

1.基于历史的MBR分析
基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute)，通常找寻最相似的案例来做比较。
MBR中有两个主要的要素，分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来，以供预测之用。
MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能借由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。
2.购物篮分析
购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起?商业上的应用在借由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品， 找出相关的联想(association)规则，企业借由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可借由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
购物篮分析基本运作过程包含下列三点：
1. 选择正确的品项：这里所指的正确乃是针对企业体而言，必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。
2. 经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。
3. 克服实际上的限制：所选择的品项愈多，计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增)，此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。
购物篮分析技术可以应用在下列问题上：针对信用卡购物，能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言，经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能借由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言，在疗程的组合上，购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。
3.决策树
决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4.遗传算法
遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5.聚类分析
聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6.连接分析
连接分析(Link Analysis)是以数学中之图形理论(graph theory)为基础，借由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7.OLAP分析
严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8.神经网络
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9.判别分析
当所遭遇问题它的因变量为定性(categorical)，而自变量(预测变量)为定量(metric)时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 (Two-Group Discriminant Analysis);若由多个群体构成，则称之为多元判别分析(Multiple Discriminant Analysis;MDA)。
a. 找出预测变量的线性组合，使组间变异相对于组内变异的比值为最大，而每一个线性组合与先前已经获得的线性组合均不相关。
b. 检定各组的重心是否有差异。
c. 找出哪些预测变量具有最大的区别能力。
d. 根据新受试者的预测变量数值，将该受试者指派到某一群体。
10.逻辑回归分析
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，逻辑回归分析是一个很好的替代方法。逻辑回归分析并非预测事件(event)是否发生，而是预测该事件的机率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零;当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

Ⅸ 大数据挖掘有哪些方法

方法1.可视化分析

无论是日志数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让听众看到结果。

方法2.数据挖掘算法

如果说可视化用于人们观看，那么数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大量数据，还必须尽量缩减处理大数据的速度。

方法3.预测分析能力

数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则使分析师可以根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

方法4.语义引擎

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新挑战，因此需要一系列工具来解析，提取和分析数据。需要将语义引擎设计成从“文档”中智能地提取信息。

方法5.数据质量和主数据管理

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化流程和工具处理数据可确保获得预定义的高质量分析结果。