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数据挖掘概念与技术的内容简介

本书全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上，第2版展示了该领域的最新研究成果，例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。

数据挖掘：概念与技术——这是一本由加拿大作者（加）韩家炜编著的专业书籍，它详细阐述了数据挖掘的核心理念和技术应用。这部作品于2006年4月由享有盛誉的机械工业出版社发行，具有独特的ISBN号码9787111188285，十位编号为7111188284。

数据挖掘概念与技术的第2版深入探讨了这一领域的核心知识和前沿创新。相较于第1版的详尽覆盖，新版本特别强调了对流数据、时序和序列数据挖掘，以及对时间空间、多媒体、文本和Web数据的深入挖掘。

这种前所未有的数据膨胀，促使我们急切地寻求新的技术和自动化工具，以将这些数据转化为有价值的信息和知识。作为一本备受推崇的数据挖掘著作，本书第二版延续了第一版的优秀品质，曾被KDnuggets读者评选为最受欢迎。它以其卓越的可读性和全面性，从数据库的角度深入剖析了数据挖掘的基础概念。

常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

大数据使用到的技术包括：云计算技术、分布式存储技术、数据挖掘技术、数据分析技术。云计算技术 云计算是大数据技术的重要支撑。大数据的存储和处理需要巨大的计算能力，云计算通过分布式计算、虚拟化等技术，将计算资源池化，按需为用户提供弹性的计算服务。

大数据分析技术包括改进现有数据挖掘和机器学习技术，开发新型数据挖掘技术，如网络挖掘、图挖掘等。需要突破的数据挖掘任务包括分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现等。

数据集合：这是大数据的核心部分，包括各种结构化和非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。 数据处理和分析技术：包括数据挖掘、机器学习、云计算等技术，用于从大数据中提取有价值的信息。 数据管理：涉及数据的收集、存储、安全和隐私保护等方面，确保数据的有效利用。

大数据需要的技术包括：数据存储技术、数据处理技术、数据分析和挖掘技术，以及数据安全和隐私保护技术。数据存储技术主要是用于高效地存储大量数据，以保证数据能够被快速地访问和持久地保存。大数据技术中所采用的数据存储技术包括分布式文件系统，如Hadoop HDFS等，还有数据库技术如NoSQL数据库等。

数据可视化技术：随着大数据的发展，数据可视化变得越来越重要。该技术可以将大量数据以图形化的方式展示给用户，使数据更易于理解和分析。常见的可视化工具包括Tableau、Power BI等，这些工具能帮助用户直观地了解数据的分布和趋势。云计算技术：云计算是大数据技术的核心基础设施之一。

学习数据挖掘需不需要学习spark

学习数据挖掘是需要学习spark的。学Spark是可以帮助数据挖掘十分有效的进行，同时出于任务管道承接的考虑，当产生多个Stage，需要基于底层文件系统来存储每一个Stage的输出结果，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，可以弥补MapReduce的不足。

数据挖掘偏重于算法，基础是要会 c语言，python 或 R 语言是必须会的， java 或者 C++ 最好也会， 还会涉及spark， hadoop ，所以数据挖掘对编程的要求高一点， 有些公司职位还要求会 sql，数据挖掘技术有：决策树技术；神经网络技术；回归分析技术；关联规则技术；聚类分析技术；贝叶斯分类技术。

数学基础：大数据处理和分析中经常涉及到复杂的数学运算和统计分析，因此数学基础是必须要学习的。这包括概率论、数理统计、线性代数等基础知识。这些数学知识能够帮助理解数据的分布、变化和关联性。 编程语言：处理大数据常用的编程语言包括Python和Java等。

机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架包含大量的机器学习算法和工具，支持深度学习和数据挖掘工作。 数据挖掘平台，如Apache Hadoop、Apache Spark等。这些平台具备大规模数据处理和分析的能力，常用于大规模数据挖掘项目。

做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。

下面是学习数据挖掘需要侧重的知识点。统计知识在做数据分析，统计的知识肯定是需要的， Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

我是学Java的,想尝试大数据和数据挖掘,该怎么规划学习

先学好基础，不管你是学什么的，如果想做一个合格的程序员，必须基础要好。

数据挖掘人员首先要充分理解事业部的需求，其次要从数据库提取相关数据，提取数据的工作有些时候是由DBA来完成，好了，现在你得到了历史数据，你的任务就是通过历史数据来建立模型，分析具备什么特征的申请者是有能力还贷、不拖欠的，然后用建立好的模型来预测我们刚刚得到的新的一批申请者。

数据存储与处理：我们将深入研究大数据存储和处理的关键技术，包括分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra）、批量处理框架（如MapReduce）和流式处理框架（如Spark Streaming）等。 大数据挖掘与分析：学员将学习使用各种数据挖掘和分析技术来从海量数据中发现有价值的信息。

分享大数据学习路线：第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。

基础小白从Java语言开始学习 因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；Java开发能力需要通过实际项目来锻炼 在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。

大数据挖掘工程师必备技能有哪些?

1、数据挖掘工程师。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

2、首先，阿里是个大公司，虽然很多部门都在招数据挖掘工程师，但是由于每个部门的需求不同，层次也不一样，因此对于人员的技术要求实在是说不清楚。我一直觉得我所在的部门一定是全阿里技术最菜的了，然而经过和其他部门的同学交流之后才发现原来还有更菜的存在。

3、因此建议想学习大数据的同学，可以选择专业全面的学习方式，可以从头带你学习大数据，还会结合项目实践更熟练的掌握大数据技能。首先，编码能力越强的程序员，越有可能成为，优秀的大数据工程师。

4、掌握专业技能 很多数据分析师需要有专业技能，这里说的专业技能有社会学技能、财物管理、统计学技能、以及心理学。统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。对于社会学技能来说，从社会化角度看，人都有社会性质，收到群体心理的影响。

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议

1、说明：认准目标，耐住性子，一步一步往前走。要把上面推荐的书籍硬着头皮读完，数据挖掘基本也就算是入门了。 上海户口问题 上海户口属于积分制，如果想要在校期间就拿到，那么唯一的方式就是参数每年的研究生数据建模比赛，并且获奖。获奖比例还是很高的。

2、其实在现在的社会上，你扶爷爷奶奶过马路，主动让座位，献一份爱心，或是做一个无名小英雄……这些都是学雷锋主要的基础，所以我们凡事都要从小事开始做起，做好了小事，长大才可以做大事。雷锋发扬了我党、我军艰苦奋斗的优良传统，在平凡的岗位上做出了伟大的贡献。

3、无论你从什么背景转到应用统计，通常的建议是找一本有趣的入门书，这个我觉得大多数国内引进的国外基础教材都不错，取一本而且只取一本学了就是。