数据挖掘算法组件

㈠ 一个典型的大数据解决方案,包含哪些组件

首先，一个典型的大数据解决方案，也就是大数据系统平台的构建，涉及到多个层次，数据采集和传输、数据存储、数据计算、资源管理、任务调度等，每个流程阶段当中，都有多个组件可选择，关键是要能够满足实际的需求。
简单举例说明一下典型的一些组件：
文件存储：Hadoop HDFS
离线计算：Hadoop MapRece、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana
消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
查询分析：Hive、Impala、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Kylin、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie

㈡ 如何利用数据挖掘技术为商业服务

个人建议如下：
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 译着。
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。现在已经进入大数据时代，传统的数据挖掘算法已经不适用于
参考书：《大数据：互联网大规模数据挖掘和分布式处理》 王斌 译着。
第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。Hadoop里面有一个Mahout组件，几乎包括了所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。
参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒 着。
另外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以，要想学好数据挖掘，这些技术也得懂的呀。
推荐入门时先看浙江大学王灿老师的数据挖掘课程，网上搜下。
期待与你一起学习数据挖掘，共同揭开数据之美。望采纳。

㈢ excel数据挖掘插件怎么装

第一步：下载SQLServer2005_DMAddin及SQL2008FULL_CHS.
第二步：配置本地服务器，在电脑中安装IIS，配置环境。（电脑-控制面板-添加/删除程序-添加/删除windows组件，选择“internet信息服务IIS”）进行安装。
第三步：安装SQL2008FULL_CHS。再安装SQLServer2005_DMAddin。SQLServer2005_DMAddin要在SQL2008FULL_CHS环境中才能运行。
第四步：重起电脑，打开Excel，在菜单栏中就可以看到“数据挖掘”。

㈣ 数据挖掘安装缺少组件

我去，你不认识字吗？看你的截图

㈤ 大数据、数据挖掘各自的特色是什么

数据挖掘是一门技术，是学问，更狭义一点就是对一类算法研究的总称，这些算法的共同特点是从希望从真实世界的数据中识别出有用的pattern，进而获取新的知识，最终落实到decision making。大数据，这个概念非常的虚，被赋予了太多的含义，缺乏实质的内涵。但是“大”是他们的共性。我更倾向于将其理解为近年来兴起的一系列数据处理工具，其代表就是基于MapRece的Hadoop。他们大多基于分布式环境，以能够处理海量数据或者实时性为卖点。

大数据和云计算的关系：

1、从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。

2、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。

3、云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。

4、大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

5、大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。