【二、大数据环境篇】001、方法论

最新推荐文章于 2024-12-27 09:23:45 发布
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本文介绍了Apache基金会下多个重要的大数据框架及其用途，包括Hadoop、HBase、Hive、Mahout、Pig、Spark和ZooKeeper等。这些工具覆盖了从数据存储到处理、分析的各个环节。
1、官网的文档
无论是学习Hadoop的hdfs、hive，还是hbase等，都要非常看重官网的文档。
大数据的很多框架，都是Apache的顶级项目，各个组件框架的官网链接都可以从下面的链接进入：
  • Avro™: 序列化系统
  • HBase™: 分布式数据库
  • Hive™: 数据仓库
  • Mahout™: 机器学习与数据挖掘库
  • Pig™: 并行计算的高级数据流语言和执行框架.
  • Spark™: 快速和通用计算的Hadoop数据引擎。提供了一个简单而富有表现力的编程模型，支持多种应用，包括ETL、机器学习、数据流处理、图形计算.
  • ZooKeeper™: 分布式应用的高性能协调服务。
更多组件框架，不详。
【学习】数据分析-SEMMA步骤解析
zfh_0916的博客
06-10 1687
S：Sample（搜集数据） 基于需求，有针对性的搜集可以解决问题的数据。常用的搜集手段有： • 问卷调查 • 数据库查询 • 实验室试验 • 仪器设备的记录 例如：影响收入的因素有哪些？如何预测他的收入范围呢？ E：Explore（数据探索） 通过数据探索，以求对数据的进一步了解。常用的探索方向有： • 离散变量的分布比例 • 连续变量的分布形态 • 数据的异常和缺失 • 特征选择 例如：各变量的缺失状态？统计描述？数据分布形态？ M：Modify（数据修正） 数据修正，便于下一步的分析和建模。
数据挖掘方法论-SEMMA
lpxuan151009的专栏
01-31 8776
SAS研究所不仅有丰富的工具供你选用，而且在多年的数据处理研究工作中积累了一套行之有效的数据挖掘方法论──SEMMA，通过使用SAS技术进行数据挖掘，我们愿意和你分享这些经验：_  Sample──数据取样_  Explore──数据特征探索、分析和予处理_  Modify──问题明确化、数据调整和技术选择_  Model──模型的研发、知识的发现_  Assess──模型和知
大数据心得与方法论
a1234556667的博客
04-16 349
个人定位： 赛道 业务 职业 1.市场需求 ：离线数仓 2.灵魂：简历+话术 0-1模仿 再有自己的突破 特色 简历写得有情绪 不是读课文 3.业务理解（电商 商业模式 B2B B2C C2C ）（社交电商 短视频 细分赛道 ）业务流程（业务数据库的表)数仓的ODS层 +需求拆解+模型设计 4.思维：业务思维 （学习业务知识 积累业务经验 体现业务价值） 产品思维 （技术能给用户带来什么价值 有什么商业价值） 技术思维 （1-3研究技术深度 3-5研究技术的广度 基于技术的解决方案） 复盘
环境篇
Only的博客
05-15 248
环境篇位置预留
我的大数据方法论：求扔砖
栖客
04-18 1823
对于数据分析师而言，掌握一套方法论至关重要。搞数据挖掘，需要知道CRISP-DM，5A以及SEMMA三种过程模型或方法论。然而对于大数据，对于各位打算成为数据科学家的读者，是否想过总结一套适合自己的大数据方法论呢？这里抛出拙著，希望广泛讨论，不足之处，敬请赐教~ 整体构思： 有观点认为大数据本身是种方法论，对于此，我持保留观点。然而对很多想实现大数据，想发展成为大数据公司的企业而言，面对大
SEMMA步骤解析
baldicoot_的博客
04-24 1506
SEMMA步骤解析 1.Sample(搜集数据) 基于需求，有针对性的搜集可以解决问题的数据。 问卷调查 数据库查询 实验室实验 例如：影响收入的因素有哪些？如何预测收入范围等。 2.Explore(数据探索) 通过数据探索，以求对数据的进一步了解。常用的探索方向有： 离散变量的分布比例 连续变量的分布形态 数据的异常和缺失 例如：各变量的缺失状态？统计描述？数据分布形态？ 3.Modify(数据修正) 数据修正，便于下一步的分析和建模。常用的修正方法有： 数据类型的转换 数据的一致性处理 异常值
大数据环境下大学生学习方式变革的研究-论文.zip
08-18
总结，大数据环境下的大学生学习方式变革是一项涉及教育理念、教学方法和技术应用的综合性改革。通过理解大数据的潜力，教育者可以更好地利用这些工具，创新教学方式，促进学生全面发展。这篇论文的深入研究为这一...
2020年MathorCup大数据竞赛赛道A优秀论文11
08-03
总体而言，这篇论文通过对移动通信基站的深入分析，将大数据技术和移动通信技术相结合，为基站资源管理提供了新的视角和方法。论文所展示的模型和策略不仅在理论上有所突破，而且在实际应用中具备较强的可行性和适用...
地理大数据与人工智能课程论文.docx
最新发布
01-04
在地理大数据与人工智能的交叉领域，众多研究项目和应用正在开展，其中《基于GEE的郑州市生态环境质量时空演变研究》是一篇具有代表性的工作。在这项研究中，作者田锦铭采用了谷歌地球引擎（Google Earth Engine，...
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这是一篇绝无任何套路的产品规划方法论
01-27
产品规划是企业中至关重要的一个环节，它不仅仅是产品经理的职责，而是整个团队共同参与的过程。在制定产品规划时，必须...正确的产品规划方法论，能够帮助企业和团队避免陷入僵化，确保每个决策都能带来实质性的进步。
大数据高手速成指南：论文集锦41-70篇
这包括传统的数据挖掘算法、聚类分析、分类、回归分析等，也包括更高级的算法，如深度学习、神经网络、强化学习等，以及它们是如何优化和适应大数据环境的。 ### 知识点三：大数据存储解决方案 在处理大数据时，一...
数据分析流程semma
m0_66244637的博客
09-02 768
数据分析流程可以用一个称为"SEMMA"的模型来描述，这是由SPSS公司提出的一个缩写，代表五个关键步骤：**S**ample（抽样）、**E**xplore（探索）、**M**odify（修改）、**M**odel（建模）和**A**ssess（评估）。此外，虽然SEMMA是一个有用的框架，但实际的数据分析项目可能还需要其他步骤，如数据可视化、报告撰写和决策支持等。- 评估模型的性能，使用适当的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。- 选择和应用适当的数据挖掘技术，如分类、聚类、回归、关联规则等。
CRISP-DM与SEMMA的区别：
我的DW之路
02-20 6361
CRISP-DM是从一个数据挖掘项目执行的角度谈方法论,SEMMA 则是从对具体某个数据集的一次探测和挖掘的角度来谈方法论, CRISP- DM的考虑的范围比SEMMA 要大。CRISP-DM关注商业目标、数据的获取和管理, 以及模型在商业背景下的有效性。         CRISP- DM认为数据挖掘是由商业目标驱动的,同时重视数据的获取、净化和管理; SEMMA 不否认商业目标,但更强调数据
数据分析 - 数据挖掘 之 第一章：数据挖掘原理 - 第二节：数据挖掘过程
开码河粉
07-18 1106
1.SEMMA数据挖掘过程 著名的SAS数据挖掘项目方法论中，将数据挖掘项目整体过程定义为：定义业务问题、系统环境评估、数据准备、挖掘数据SEMMA、模型实施、回顾与评价，其中挖掘数据SEMMA是核心过程，包括抽样Sample、探索Explore、修整Modify、建模Mode以及评估Assess几个阶段，如下图。 (1)抽样 从数据集中抽取有代表性的样本,样本应该大到不丢失重要的信息,小到能够便于操作。 创建三个数据子集:①训练数据,用于拟合各种模型；②验证数据,用于评估各模型并进行模型...
数据分析方法论、流程和框架？
CDA_Happy的博客
12-27 2575
数据分析方法论是指一套系统的、科学的方法和步骤，用于从数据中提取有用信息和洞见。一个好的方法论不仅能够提高分析的准确性和效率，还能确保结果的可解释性和可重复性。数据分析框架是一套系统化的工具和流程，用于指导和规范数据分析的各个环节。一个好的框架可以帮助团队高效地协作，确保分析结果的质量和一致性。
【数据分析师3级】 数据挖掘方法论
qq1021091799qq的博客
07-10 626
数据分析方法论能让你拿到一个选题或者项目时，有正确的思路，对数据进行处理挖掘
机器学习算法概览
youngair的博客
05-28 609
机器学习算法概览1、 监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机制：在这个算法中，没有任何目标变量或结果
数据挖掘如何html,SAS数据挖掘方法论 ─ SEMMA
weixin_42298164的博客
06-04 324
Sample ─数据取样Explore ─数据特征探索、分析和予处理Modify ─问题明确化、数据调整和技术选择Model─模型的研发、知识的发现Assess ─模型和知识的综合解释和评价Sample──数据取样当进行数据挖掘时，首先要从企业大量数据中取出一个与你要探索问题相关的样板数据子集，而不是动用全部企业数据。这就象在对开采出来矿石首先要进行选矿一样。通过数据样本的精选，不仅能减少数据处理...
dataframe pandas 取得当前时间段的后一个时间点数据
a5601564的博客
09-28 2914
数据从星期一到星期五的日线数据形成周线数据，然后想定位到所对应的周线数据的情况，就可以通过 backfill参数实现。 data_day_df.index.get_loc(current_kline.open_time, method='backfill') open_time为当前的日线级数据。运算后得到周线数据。 ...
大数据高手养成：百篇精选论文及综述
4. 数据存储和管理：大数据环境下，传统的数据存储和管理技术往往不足以应对数据量大和更新速度快的特点。因此，出现了新型的数据存储架构，比如分布式文件系统、列式数据库、数据仓库等。 5. 大数据与商业智能（BI...
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