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1、,大数据的实际应用,信息部 2014-9-12,大数据的理想应用,某比萨店的电话铃响了，客服人员拿起电话。客服：XXX比萨店。您好，请问有什么需要我为您服务 ？顾客：你好，我想要一份披萨客服：先生，烦请先把您的会员卡号告诉我。顾客：16846146*。客服：您好！您是住在泉州路一号12楼120x室，根据您的医疗记录，您的血压和胆固醇都偏高，您可以试试我们的低脂健康比萨，99元，这个足够您一家六口吃了。但您母亲应该少吃，她上个月刚刚做了心脏搭桥手术，还处在恢复期。顾客：那可以刷卡吗？客服：对不起。请您付现款，因为您的信用卡已经刷爆。
2、大数据时代下数据挖掘技术与应用【摘要】人类进入信息化时代以后，短短的数年时间，积累了大量的数据，步入了大数据时代，数据技术也就应运而生，成为了一种新的主流技术。而研究数据挖掘技术的理念、方法以及应用领域，将对我国各个领域的未来带来更多的机遇和挑战。本文就大数据时代下数据挖掘技术与应用进行探究。【关键词】大数据，数据挖掘，互联网数据挖掘是一门新兴的学科，它诞生于20世纪80年代，主要面向商业应用的人工只能研究领域。从技术角度来看，数据挖掘就是从大量的复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人。
3、第二章：大数据技术基础 大 数 据 分 析 及 应 用 实 践 大数据分析及应用实践 目录 CONTENTS 2.1基础架构支持 2.2云计算 2.3数据采集 2.4数据存储1.基础架构支持大数据分析及应用实践 2.1.1 Hadoop H。
4、大数据平台技术应用方案,淘宝数据分析挖掘实践及变革,百度大数据分析系统架构,京东大数据实时处理技术,物流大数据处理简介,1,2,3,4,目 录,你知晓大数据在哪些方面有应用？,3,1,3,2,架构化 1950-1970,数字化,1970-1990,网络化 1990-2010+,物联网 大数据 Something Big is Happening NOW,移动互联网 云计。
5、第四章 分布式数据库HBase,提纲,4.1概述4.2HBase访问接口4.3HBase数据模型4.4HBase的实现原理4.5HBase运行机制4.6 HBase应用方案4.7 HBase编程实践,4.1概述,4.1.1从BigTable说起4.1.2HBase简介4.1.3HBase与传统关系数据库的对比分析,Google云计算技术具体包括：Google分布式文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby分布式数据存储系统Bigtable等。,4.1.1从BigTable说起,需要存储的数据种类繁多：Google目前向公众开放的服务很多，需要处理的数据类型也非常多。包括URL、网页内容、用户的个性化设置在内的数据都是Go。
6、厦门大学计算机科学系研究生课程大数据技术原理与应用自学教程Hadoop 上的数据仓库 Hive初级实践教程(版本号：2016 年 1 月 13 日版本)主讲教师：林子雨厦门大学数据库实验室二零一六年一月（版权声明：厦门大学数据库实验室原创内容，请勿用于商业用途）目录目录一、 Hive 简介 .1二、 Hive 安装 .1三、 Hive 配置 .。
7、,BIG DATA,大数据技术与经验分享,2017.2.15,目录,05,大数据计算与分析研判,04,大数据存储与管理,06,大数据项目建设经验,02,大数据概述,01,现状与问题,03,大数据采集与处理,PPT模板：www.1ppt.com/moban/ PPT素材：www.1ppt.com/sucai/PPT背景：www.1ppt.com/beijing/ PPT图表：www.1ppt.com/tubiao/ PPT下载：www.1ppt.com/xiazai/ PPT教程： www.1ppt.com/powerpoint/ 资料下载：www.1ppt.com/ziliao/ 范文下载：www.1ppt.com/fanwen/ 试卷下载：www.1ppt.com/shiti/ 教案下载：www.1ppt.com/jiaoan/ 。
8、大数据技术与应用,目录,引言 电影点球成金,基于历史数据，利用数据建模定量分析不同球员特点，合理搭配，重新组队；,打破传统思维，通过分析比赛数据，寻找“性价比”最高球员，运用数据取得成功；,布拉德皮特主演的点球成金是一部美国奥斯卡获奖影片，所讲述的是皮特扮演的棒球队总经理利用计算机数据分析，对球队进行了翻天覆地的改造，让一家不起眼的小球队能够取得巨大的成功。,数据本质是生产资料和资产,仅供开采162年,仅供开采45年,仅供开采60年,不可再生资源VS数据,数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原。
9、第一章 大数据概论当移动通信和互联网给我们带来的生活方式、思维方式的巨大改变还没有消退的时候，大数据时代以排山倒海之势到来，什么是大数据？大数据能为人们带来哪里益处？大数据如何改变人们的生活、工作和学习？大数据下的政府、企业和过去有什么不同？这一系列的问题困扰着很多人，甚至连一些专家学者也对此迷惘。在人人都谈大数据的时代并不是每个人都真正理解大数据的精髓，因此本章给读者简单的介绍一下大数据的定义、原理、方法、应用及存在的问题。以后各章将介绍与大数据有关的技术、工具、商业模型及应用案例等，引导读者。
10、大数据关键技术大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等） 。一、大数据采集技术数据是指通过 RFID 射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化（或称之为弱结构化）及非结构化的海量数据，是大数据。
11、数据挖掘与大数据技术应用1目录一、大数据的来源二 、什么是大数据四、大数据的应用五、成功案例三、大数据的关键性技术2引言 电影 点球成金 基于历史数据，利用数据建模定量分析不同球员特点，合理搭配，重新组队；打破传统思维，通过分析比赛数据，寻找 “ 性价比 ” 最高球员，运用数据取得成功；2011年布 拉德 皮特主演的 点球成金 是一部美国奥斯卡获奖影片，所讲述的是皮特扮演的棒球队总经理利用计算机数据分析，对球队进行了翻天覆地的改造，让一家不起眼的小球队能够取得巨大的成功。 3数据本质是生产资料和资产仅供开采 162年仅。
12、Improvements to A-PrioriBloom FiltersPark-Chen-Yu AlgorithmMultistage AlgorithmApproximate AlgorithmsCompacting Results1Aside: Hash-Based FilteringuSimple problem: I have a set S of one billion strings of length 10.uI want to scan a larger file F of strings and output those that are in S.uI have 1GB of main memory.wSo I cant afford to store S in memory.2Solution (1)uCreate a bit array of 8 billion bits, initially all 0s.uChoose a hash function h with range 0, 8*109), and hash each 。
13、19 大数据技术综述 Abstract:We are entering into a “big data” era. Due to the bottlenecks, such as poor scalability, installation and maintenance difficulties, fault tolerance and low performance, in traditi。
14、大数据技术,张瑞芝计算机科学与技术16081200210009,Deep learning,Yann LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey HintonSupervised learning Backpropagation to train multilayer architectures Convolutional neural networks Image understanding with deep convolutional networks Distributed representations and language processing Recurrent neural networksThe future of deep learning,Supervised learning,监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，并使其达到所要求性能的过程，监督学习完成了从标记的训练数据来实现分类。
15、大数据大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的 4V 特点:Volume(大量)、 Velocity(高速 )、Variety(多样)、Value(价值 )。第一，数据体量巨大。从 TB 级别，跃升到 PB 级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1 秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不。
16、S,大数据技术,张博士 2015年5月,11/30/2020,目 录,大数据技术概论 云数据库技术 数据挖掘技术 商业智能,11/30/2020,Big Data名词由来,20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常提及Big Data,2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念,11/30/2020,。
