大數(shù)據(jù)云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘工具評估重點(diǎn)基礎(chǔ)知識點(diǎn)

大數(shù)據(jù)云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘工具評估重點(diǎn)基礎(chǔ)知識點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)云計(jì)算概述1.a.大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價(jià)值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.云計(jì)算定義：云計(jì)算是一種通過網(wǎng)絡(luò)提供計(jì)算資源的服務(wù)模式。c.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系：大數(shù)據(jù)需要云計(jì)算提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲能力。2.a.大數(shù)據(jù)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量大、類型多樣、價(jià)值密度低、速度快。b.云計(jì)算特點(diǎn)：彈性、可擴(kuò)展、按需付費(fèi)、高可用性。c.大數(shù)據(jù)與云計(jì)算結(jié)合的優(yōu)勢：提高數(shù)據(jù)處理效率、降低成本、提高數(shù)據(jù)價(jià)值。二、數(shù)據(jù)挖掘概述1.a.數(shù)據(jù)挖掘定義：數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息的過程。b.數(shù)據(jù)挖掘過程：數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果評估。c.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、電商、物聯(lián)網(wǎng)等。2.a.數(shù)據(jù)挖掘方法：統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法。b.數(shù)據(jù)挖掘工具：Python、R、Spark、Hadoop等。c.數(shù)據(jù)挖掘流程：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇、模型訓(xùn)練、模型評估。三、數(shù)據(jù)挖掘工具評估重點(diǎn)1.a.功能性：評估工具是否具備所需的數(shù)據(jù)挖掘功能，如數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練等。b.性能：評估工具在處理大數(shù)據(jù)時(shí)的性能，如處理速度、內(nèi)存占用等。c.易用性：評估工具的用戶界面、操作流程、文檔支持等。2.a.數(shù)據(jù)預(yù)處理：評估工具是否支持多種數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等功能。b.特征工程：評估工具是否支持特征選擇、特征提取、特征組合等功能。c.模型訓(xùn)練：評估工具是否支持多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法、模型評估、模型優(yōu)化等功能。3.a.生態(tài)系統(tǒng)：評估工具是否與其他大數(shù)據(jù)技術(shù)（如Hadoop、Spark）兼容。b.社區(qū)支持：評估工具是否有活躍的社區(qū)，提供技術(shù)支持、文檔、教程等。c.開源與閉源：評估工具是否開源，開源工具的代碼質(zhì)量、更新頻率等。四、基礎(chǔ)知識點(diǎn)1.a.數(shù)據(jù)挖掘基本概念：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估。b.機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。c.深度學(xué)習(xí)基本概念：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對抗網(wǎng)絡(luò)。2.a.數(shù)據(jù)預(yù)處理方法：數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)歸一化。b.特征工程方法：特征選擇、特征提取、特征組合。c.模型訓(xùn)練方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。3.a.機(jī)器學(xué)習(xí)算法：線性回歸、邏輯回歸、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林、K最近鄰、Kmeans聚類。b.深度學(xué)習(xí)算法：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對抗網(wǎng)絡(luò)。c.數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例：金融風(fēng)控、醫(yī)療診斷、電商推薦、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析。1.《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，作者：涂子沛。2.《數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)》，作者：劉知遠(yuǎn)、張華平。3.《機(jī)器學(xué)習(xí)》，作者：周志華。4.《深度學(xué)習(xí)》，作者：IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville。5.《Hado