大数据挖掘教程（大数据挖掘教程视频）

求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。

学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。

首先是要看数据挖掘的教材 然后 选择一个你想学习的软件 和软件教程，对着教程不断的联系，再就是坚持了，不要求个把月掌握，而是要坚持每天都要学习 最后就是 一定要抵制住诱惑，因为你可能会听到这个软件有用，那个软件更有价值，会导致半途又去学其他的软件。

直接数据挖掘目标是预言，估值，分类，预定义目标变量的特征行为 神经元网络；决策树 间接数据挖掘：没有目标变量被预言，目的是发现整个数据集的结构 聚集检测 自动聚集检测 方法 K-均值是讲整个数据集分为K个聚集的算法。

weka吧。weka可以用python，Java写，前者学起来简单，后者广泛应用，会Java的人多。R不大合适，高手还差不多。我看过Andrew Ng的机器学习公开课，他推荐MATLAB，对R不推崇。而且R需要很多第三方的软件包。weka本身则包含了多数基本的数据挖掘和机器学习算法。

可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术），执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。 viz_analysis。png 在数据科学全过程中的位置 数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。

大数据挖掘方法有哪些?

1、数据挖掘技术的主要方法：关联分析、聚类分析、分类与预测等。关联分析是数据挖掘中最常用的一种方法，用于发现大数据集合中项之间的有趣关系或关联规则。通过关联分析，可以发现不同产品间的销售趋势、顾客行为模式等信息。这种技术能够识别不同事件之间的关联性，有助于预测未来的趋势和结果。

2、方法可视化分析 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。

3、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

大数据是什么?如何挖掘

年前就在谈大数据时代了，数据是大数据时代的基础。怎么挖掘大数据是一个比较抽象的问题，首先你要有几个东西。

这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。

大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。个人无法查询。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据技术是指从各种各样海量类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。大数据具备以下4个特点：一是数据量巨大。