大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)趨勢研究重點基礎(chǔ)知識點

大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)趨勢研究重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)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、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)特點：數(shù)據(jù)量大、類型多、速度快、價值密度低。c.大數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、教育、交通、能源等。2.a.大數(shù)據(jù)來源：互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器、社交媒體等。b.大數(shù)據(jù)存儲：分布式存儲、云存儲、大數(shù)據(jù)平臺等。c.大數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等。3.a.大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)預處理、特征工程、聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。b.大數(shù)據(jù)挖掘應用：預測分析、異常檢測、推薦系統(tǒng)等。c.大數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)隱私、計算效率等。二、智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)b.智能數(shù)據(jù)挖掘特點：自動化、智能化、高效性、準確性。c.智能數(shù)據(jù)挖掘應用領(lǐng)域：金融風控、醫(yī)療診斷、智能推薦等。2.a.智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：機器學習、深度學習、自然語言處理等。b.智能數(shù)據(jù)挖掘算法：決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。c.智能數(shù)據(jù)挖掘工具：Python、R、Spark等。3.a.智能數(shù)據(jù)挖掘流程：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、特征工程、模型訓練、模型評估、模型部署。b.智能數(shù)據(jù)挖掘挑戰(zhàn)：算法選擇、模型調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、計算效率等。c.智能數(shù)據(jù)挖掘發(fā)展趨勢：跨領(lǐng)域融合、個性化推薦、可解釋性等。三、大數(shù)據(jù)在智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)趨勢研究重點b.個性化推薦：基于用戶行為、興趣、歷史數(shù)據(jù)等，實現(xiàn)個性化推薦。c.可解釋性：提高模型的可解釋性，使決策過程更加透明。2.a.大數(shù)據(jù)預處理：優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等預處理步驟，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。b.特征工程：挖掘數(shù)據(jù)中的有效特征，提高模型性能。c.模型選擇與調(diào)優(yōu)：根據(jù)實際問題選擇合適的模型，并進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。3.a.深度學習在數(shù)據(jù)挖掘中的應用：利用深度學習技術(shù)，實現(xiàn)更復雜的特征提取和模型訓練。b.無監(jiān)督學習在數(shù)據(jù)挖掘中的應用：利用無監(jiān)督學習技術(shù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律。c.異常檢測與預測：利用大數(shù)據(jù)和智能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)異常檢測和預測。[1]，.大數(shù)據(jù)技術(shù)及其應用[M].北京：清華