资料收集的渠道有大数据挖掘

详细介绍R+Hadoop系统结构、案例以及优缺点分析等

1 基本介绍

1.1 简介

RHadoop是运行R语言的Hadoop分布式计算平台的简称。要认识Rhadoop首先我们分别来认识R语言和Hadoop。

Hadoop已经成名好多年了，它是Apache软件基金会旗下的一个JAVA开源分布式计算平台，现已被各大互联网企业（包括Yahoo和Facebook等）用于大规模数据分布式存储与分布式计算。近年来随着云计算、大数据处理、数据挖掘等概念和应用越来越火，Hadoop更是名声大噪，各大企业对熟悉Hadoop体系架构和性能优化的人才需求也相当旺盛，人才缺口也相对加大。

R语言可能对大多数人来说比较陌生，但是做数理统计、数据分析的人不会不知道R。R是一门主要运用于统计分析与绘图的编程语言和操作工具。和Matlab类似，R是一门高级脚本化编程语言，直接在命令行输入指令即可运行，无需编译链接。它可以进行高效的向量化运算，效率远高于传统的循环运算。另外，R是开源的，有大批杰出的工程师和程序员为R开发了许多好用的函数库和图形化工具，尤其在数理统计方面有大量成熟的开源的程序包。所以R是做数据挖掘、数据分析的廉价高效的方案。

1.2 功能

Rhadoop是将R的强大统计分析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者：杨曙

来源：《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要：伴随信息技术的飞速进步，为电子商务发展创造了良好契机，近年来，人们对物流市场需求逐步攀升，大数据时代，物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状，分析物流管理系统中的物流信息挖掘，对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨，旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；物流信息；数据挖掘；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0001-02

大数据时代下，人们对物流需求提出了越来越严苛的要求，如此一来，物流企业应当紧随社会发展脚步，推进企业自身运作流程的优化改良，通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务，以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘，具备一系列优势功能，所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合，为物流企业制定决策提供可靠依

征信系统管理平台整体解决方案

征信系统管理平台

项目背景

整体解决方案

征信系统管理平台整体解决方案

随着经济市场化程度的加深，加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。党的十六大报告明确提出要“健全现代市场经济的社会信用体系”，十六届三中全会明确提出“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，加快建设企业和个人信用服务体系。”温家宝总理明确指示，社会信用体系建设从信贷信用征信起步，多次强调要加快全国统一的企业和个人信用信息基础数据库建设，形成覆盖全国的信用信息网络，加快征信立法，促进征信行业的发展，积极发展专业化的信用机构，有步骤、有重点开放征信市场，逐步建立失信惩戒制度，规范社会征信机构，加强征信市场监督管理。

应用价值

征信系统管理平台的建设和推广应用，特别是通过企业和个人重要经济活动的影响和规范，逐步形成诚实守信、遵纪守法、重合同讲信用的社会风气，推动社会信用体系建设，提高社会诚信水平，促进文明社会的建设；

征信系统管理平台帮助商业银行等金融机构控制信用风险，维护金融稳定，扩大信贷范围，促进消费增长，改善经济增长结构，促进经济的可持续发展；

提高审贷效率，方便广大群众借贷，防止不良贷款，防

什么是数据挖掘

数据挖掘是商务智能应用的关键组成部分。商务智能技术还包括：联机数据分析系统（OLAP）、企业报表和ETL（数据提取、转换和载入）系统。

数据挖掘是指采用自动化或半自动化的技术手段，对数据进行分析，并发现数据中隐藏的潜在模式的过程。在过去的十几年中，大量的数据已经被采集并存储在数据库中。这些数据主要来源于商务管理软件，包括：财务系统、ERP系统、客户关系管理系统以及博客系统等。对这些数据的拥有，使企业变得富有数据而知识贫乏。当前，企业的数据量已经变的非常庞大，并且增长迅速，对这些数据的利用也变得越来越不现实。数据挖掘的主要目的是从已有的数据中提取模式，将数据变为知识，以增加数据的内在价值。你可能会问，用SQL从数据中提取知识可能吗？换句话说，你会想知道数据挖掘系统和关系型数据库系统的主要差别是什么呢？让我们看看下面的例子.

图1.1显示了一个存有中学毕业生的关系型数据表。在数据表中存有性别、智商（IQ）、父母对孩子的鼓励程度、父母的收入、学生对读大学的意向。如果有人问你：是什么因素驱使一个中学毕业生选择读大学的呢？

你可能会写一个查询，得出有多少男生毕业后上了大学，以及有多少女生毕业后上了大学。

什么是数据挖掘

数据挖掘是商务智能应用的关键组成部分。商务智能技术还包括：联机数据分析系统（OLAP）、企业报表和ETL（数据提取、转换和载入）系统。

数据挖掘是指采用自动化或半自动化的技术手段，对数据进行分析，并发现数据中隐藏的潜在模式的过程。在过去的十几年中，大量的数据已经被采集并存储在数据库中。这些数据主要来源于商务管理软件，包括：财务系统、ERP系统、客户关系管理系统以及博客系统等。对这些数据的拥有，使企业变得富有数据而知识贫乏。当前，企业的数据量已经变的非常庞大，并且增长迅速，对这些数据的利用也变得越来越不现实。数据挖掘的主要目的是从已有的数据中提取模式，将数据变为知识，以增加数据的内在价值。你可能会问，用SQL从数据中提取知识可能吗？换句话说，你会想知道数据挖掘系统和关系型数据库系统的主要差别是什么呢？让我们看看下面的例子.

图1.1显示了一个存有中学毕业生的关系型数据表。在数据表中存有性别、智商（IQ）、父母对孩子的鼓励程度、父母的收入、学生对读大学的意向。如果有人问你：是什么因素驱使一个中学毕业生选择读大学的呢？

你可能会写一个查询，得出有多少男生毕业后上了大学，以及有多少女生毕业后上了大学。

征信系统管理平台整体解决方案

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随着经济市场化程度的加深，加快企业和个人征信体系建设已成为社会共识。党的十六大报告明确提出要“健全现代市场经济的社会信用体系”，十六届三中全会明确提出“按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，加快建设企业和个人信用服务体系。”温家宝总理明确指示，社会信用体系建设从信贷信用征信起步，多次强调要加快全国统一的企业和个人信用信息基础数据库建设，形成覆盖全国的信用信息网络，加快征信立法，促进征信行业的发展，积极发展专业化的信用机构，有步骤、有重点开放征信市场，逐步建立失信惩戒制度，规范社会征信机构，加强征信市场监督管理。

应用价值

征信系统管理平台的建设和推广应用，特别是通过企业和个人重要经济活动的影响和规范，逐步形成诚实守信、遵纪守法、重合同讲信用的社会风气，推动社会信用体系建设，提高社会诚信水平，促进文明社会的建设；

征信系统管理平台帮助商业银行等金融机构控制信用风险，维护金融稳定，扩大信贷范围，促进消费增长，改善经济增长结构，促进经济的可持续发展；

提高审贷效率，方便广大群众借贷，防止不良贷款，防

1 引言

在气象行业内部，气象数据的价值已经和正在被深入挖掘着。但是，不能将气象预报产品的社会化推广简单地认为就是“气象大数据的广泛应用”。

大数据实际上是一种混杂数据，气象大数据应该是指气象行业所拥有的以及锁接触到的全体数据，包括传统的气象数据和对外服务提供的影视音频资料、网页资料、预报文本以及地理位置相关数据、社会经济共享数据等等。

传统的”气象数据“，地面观测、气象卫星遥感、天气雷达和数值预报产品四类数据占数据总量的90%以上，基本的气象数据直接用途是气象业务、天气预报、气候预测以及气象服务。“大数据应用”与目前的气象服务有所不同，前者是气象数据的“深度应用”和“增值应用”，后者是既定业务数据加工产品的社会推广应用。

“大数据的核心就是预测”，这是《大数据时代》的作者舍恩伯格的名言。天气和气候系统是典型的非线性系统，无法通过运用简单的统计分析方法来对其进行准确的预报和预测。人们常说的南美丛林里一只蝴蝶扇动几下翅膀，会在几周后引发北美的一场暴风雪这一现象，形象地描绘了气象科学的复杂性。运用统计分析方法进行天气预报在数十年前便已被气象科学界否决了——也就是说，目前经典的大数据应用方法并不适用于天气预报业务。

现在，气象行业的公共服务职能越来