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大数据服务平台是什么?

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标签: 大数据 大数据服务平台
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大数据服务平台则是一个集数据接入、数据处理、数据存储、查询检索、分析挖掘等、应用接口等为一体的平台,然后通过在线的方式来提供数据资源、数据能力等来驱动业务发展的服务。

计算机俗称电脑,是一种用于高速计算的电子计算机器,可以进行数值计算,又可以进行逻辑计算,还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行,自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。由硬件系统和软件系统所组成,没有安装任何软件的计算机称为裸机。

可分为超级计算机、工业控制计算机、网络计算机、个人计算机、嵌入式计算机五类,较先进的计算机有生物计算机、光子计算机、量子计算机、神经网络计算机。蛋白质计算机等。

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    1.Rapid Miner

    Rapid Miner,原名YALE又一个学习环境,是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境,用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问,这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写,通过基于模板的框架提供高级分析。

    它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成,这些操作符在XML文件中是详细的,并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许多模板和其他工具,让我们可以轻松地分析数据。

    2. IBM SPSS Modeler

    IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目,其可视化界面非常有价值。 它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。 它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。

    3.Oracle Data Mining

    Oracle。 作为“高级分析数据库”选项的一部分,Oracle数据挖掘功能允许其用户发现洞察力,进行预测并利用其Oracle数据。您可以构建模型来发现客户行为目标客户和开发概要文件。

    Oracle Data Miner GUI使数据分析师、业务分析师和数据科学家能够使用相当优雅的拖放解决方案处理数据库内的数据。 它还可以为整个企业的自动化、调度和部署创建SQL和PL / SQL脚本。

    数据挖掘中实用分析方法有哪些?
    刘老师 数据分析师

    1.基于历史的MBR分析

    基于历史(Memory-Based Reasoning)的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较。

    MBR中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function)。距离函数的用意在找出最相似的案例;结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用。

    MBR的优点是它容许各种型态的数据,这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力,它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据,有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时,不易发现最佳的距离函数与结合函数。其可应用的范围包括欺骗行为的侦测、客户反应预测、医学诊疗、反应的归类等方面。

    2.购物篮分析

    购物篮分析(Market Basket Analysis)最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起商业上的应用在藉由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品, 找出相关的联想(association)规则,企业藉由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说,零售店可藉由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。

    购物篮分析基本运作过程包含下列三点:

    选择正确的品项:这里所指的正确乃是针对企业体而言,必须要在数以百计、千计品项中选择出真正有用的品项出来。

    经由对共同发生矩阵(co-occurrence matrix)的探讨挖掘出联想规则。

    克服实际上的限制:所选择的品项愈多,计算所耗费的资源与时间愈久(呈现指数递增),此时必须运用一些技术以降低资源与时间的损耗。

    购物篮分析技术可以应用在下列问题上:针对信用卡购物,能够预测未来顾客可能购买什么。对于电信与金融服务业而言,经由购物篮分析能够设计不同的服务组合以扩大利润。保险业能藉由购物篮分析侦测出可能不寻常的投保组合并作预防。对病人而言,在疗程的组合上,购物篮分析能作为是否这些疗程组合会导致并发症的判断依据。

    3.决策树

    决策树(Decision Trees)在解决归类与预测上有着极强的能力,它以法则的方式表达,而这些法则则以一连串的问题表示出来,经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根,底部有许多的树叶,它将纪录分解成不同的子集,每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外,决策树可能有着不同的外型,例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。

    4.遗传算法

    遗传算法(Genetic Algorithm)学习细胞演化的过程,细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似,它必须预先建立好一个模式,再经由一连串类似产生新细胞过程的运作,利用适合函数(fitness function)决定所产生的后代是否与这个模式吻合,最后仅有最吻合的结果能够存活,这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 (cluster)问题上有不错的表现,一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。

    5.聚类分析

    聚类分析(Cluster Detection)这个技术涵盖范围相当广泛,包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体,在许许多多的分析中,刚开始都运用到群集侦测技术,以作为研究的开端。

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