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《大数据导论》一导读

作 者 简 介 Thomas Erl Thomas Erl是IT畅销书作者,Arcitura教育公司的创始人,Prentice Hall出版社“Thomas Erl的服务技术丛书”的编辑。他的书发行量超过200 000册,成为国际畅销书,并且已经获得多个重要IT组织成员的正式认可,例如,IBM、Microsoft、Oracle、Intel、Accenture、IEEE、HL7、MITRE、SAP、CISCO、HP等。作为Arcitura公司的CEO,Thomas领导研发了国际公认的大数据科学专家认证(BDSCP)、云专家认证(CCP)与SOA专家认证(SOACP)的课程大纲,设立了一系列正式的、与厂商无关的工业认证,全球已有数千IT从业人员获得了这些认证。Thomas还作为演讲家与教育家,在20多个国家进行过巡回演讲。Thomas已经

《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》一1.3 数据挖掘和商业智能

本节书摘来异步社区《Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战》一书中的第1章,第1.3节,作者: 范东来 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.3 数据挖掘和商业智能 Hadoop海量数据处理:技术详解与项目实战和云计算、大数据的概念相比,数据挖掘和商业智能的概念早已被学术界和工业界所接受,但由于大数据的出现,又为它们注入了新的活力,“大数据时代的商业智能”的概念不断被业界所提及,那么它们究竟是什么呢? 1.3.1 数据挖掘的定义 先来看一个例子,Google的Flu Trends(流感趋势)使用特殊的搜索项作为流感活动的指示器。它发现了搜索流感相关信息的人数与实际具有流感症状的人数之间的紧密联系。当与流感相关的所有搜索聚集在一起时,一个模式就出现了。使用聚集的搜索数据,Google的Flu Trends可以比传统的系统早两周对流感活动做出评估。这个例子说明了数据挖掘如何把大型数据集转化为知识。现在,我们可以对数据挖掘做一个简短的定义,数据挖掘就是“数据→知识”。 带着这个概念,我们来一步一步分析数据挖掘的本质。数据挖掘可以看作是信息技术自然而然...

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