數據挖掘演算法組件

㈠ 一個典型的大數據解決方案,包含哪些組件

首先，一個典型的大數據解決方案，也就是大數據系統平台的構建，涉及到多個層次，數據採集和傳輸、數據存儲、數據計算、資源管理、任務調度等，每個流程階段當中，都有多個組件可選擇，關鍵是要能夠滿足實際的需求。
簡單舉例說明一下典型的一些組件：
文件存儲：Hadoop HDFS
離線計算：Hadoop MapRece、Spark
流式、實時計算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL資料庫：HBase、Redis、MongoDB
資源管理：YARN、Mesos
日誌收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系統：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查詢分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式協調服務：Zookeeper
集群管理與監控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
數據挖掘、機器學習：Mahout、Spark MLLib
數據同步：Sqoop
任務調度：Oozie

㈡ 如何利用數據挖掘技術為商業服務

個人建議如下：
第一階段：掌握數據挖掘的基本概念和方法。先對數據挖掘有一個概念的認識，並掌握基本的演算法，如分類演算法、聚類演算法、協同過濾演算法等。
參考書：《數據挖掘概念和技術》（第三版）范明，孟小峰 譯著。
第二階段：掌握大數據時代下的數據挖掘和分布式處理演算法。現在已經進入大數據時代，傳統的數據挖掘演算法已經不適用於
參考書：《大數據：互聯網大規模數據挖掘和分布式處理》 王斌 譯著。
第三階段：使用Hadoop進行大數據挖掘。Hadoop裡面有一個Mahout組件，幾乎包括了所有的數據挖掘演算法，包括分類、聚類、關聯規則等。
參考書：Hadoop實戰（第二版）.陸嘉恆 著。
另外，數據挖掘是資料庫技術、人工智慧技術、機器學習技術、統計學習理論、數據可視化等一系列技術的綜合，所以，要想學好數據挖掘，這些技術也得懂的呀。
推薦入門時先看浙江大學王燦老師的數據挖掘課程，網上搜下。
期待與你一起學習數據挖掘，共同揭開數據之美。望採納。

㈢ excel數據挖掘插件怎麼裝

第一步：下載SQLServer2005_DMAddin及SQL2008FULL_CHS.
第二步：配置本地伺服器，在電腦中安裝IIS，配置環境。（電腦-控制面板-添加/刪除程序-添加/刪除windows組件，選擇「internet信息服務IIS」）進行安裝。
第三步：安裝SQL2008FULL_CHS。再安裝SQLServer2005_DMAddin。SQLServer2005_DMAddin要在SQL2008FULL_CHS環境中才能運行。
第四步：重起電腦，打開Excel，在菜單欄中就可以看到「數據挖掘」。

㈣ 數據挖掘安裝缺少組件

我去，你不認識字嗎？看你的截圖

㈤ 大數據、數據挖掘各自的特色是什麼

數據挖掘是一門技術，是學問，更狹義一點就是對一類演算法研究的總稱，這些演算法的共同特點是從希望從真實世界的數據中識別出有用的pattern，進而獲取新的知識，最終落實到decision making。大數據，這個概念非常的虛，被賦予了太多的含義，缺乏實質的內涵。但是「大」是他們的共性。我更傾向於將其理解為近年來興起的一系列數據處理工具，其代表就是基於MapRece的Hadoop。他們大多基於分布式環境，以能夠處理海量數據或者實時性為賣點。

大數據和雲計算的關系：

1、從技術上來看，大數據和雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。

2、大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

3、雲時代的來臨，大數據的關注度也越來越高，分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。

4、大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

5、大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模的並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。