Dove_1234的博客

本文目录一览：所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博

1.数据挖掘一般流程1.1 业务需求分析业务需求分析是机器学习算法工程的第一步，是整个项目的基础，也是整个流程当中最重要的环节，主要体现在以下几个方面：业务是否适合用机器学习算法来解决。业务目标是否明确，是否单一，是否有其他关联目标。业务目标的主次关系，因果关系，流程关系。业务承担对象。1.2 获取数据获取数据：获取业务相关数据，用于机器学习项目建模，训练，调参，优化等。本地存储数据html页面数据爬虫数据数据库数据集群数据各类数据格式数据1.3 数据预处理数据预处

了解什么是数据挖掘什么是数据挖掘？数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、潜在的、有价值的信息的过程。数据挖掘又称为数据库中的知识发现（KDD：Knowledge Discovery inDatabase），实际上数据挖掘是知识发现过程的一个基本步骤。知识发现[外链图片转存失败,源站可能有防盗在这里插入!链机制,建描述]议将图片上https://传(imblogLdnimg.cn/20200731tJsV155546101