云计算 数据挖掘 案例,运用云计算数据挖掘以及模糊识别

1。对计算计算机编程能力的要求不一样。一个对编程和打代码一无所知的人，可以成为一个优秀的数据分析师。数据分析经常使用成型分析工具，如Excel、SPSS、SAS等。这些工具已经可以满足most 数据分析的要求。和数据 挖掘需要一定的编程基础。做数据仓库搭建、分析系统开发、挖掘算法设计等工作时。，往往需要工作人员从ETL开始处理原始的数据所以对计算 machine级别的要求更高，也更多

2.重点解决不同的问题数据分析的主要重点是通过观察对历史进行统计分析数据通过观察；而数据 挖掘通过从数据中发现“知识规律”来预测未来的一些可能性，更注重数据之间的内在联系。3.对专业知识的要求与分析师数据不同，分析师必须对所从事的行业有更深入的了解，需要将数据与自己的业务紧密结合。当然，除了了解行业，还应该了解统计学、市场营销、社会学、心理学、经济学等方面的知识。

云技术是群联网计算机大数据 It是数据量大数据 -1/It是分析大学/12344。找到感兴趣的隐含信息。机器学习就是机器有自动学习的能力，也就是计算机器也可以做一些人做的事情，但是要用数据来学习模式识别，也就是机器可以识别一些东西。比如文字，图片，面孔，指纹...一组联网的计算计算机穿过云端计算主模式识别数据进度-3挖掘。

当然，如果要大规模商业化，这里还存在一些问题，尤其是隐私保护。Big 数据:说白了就是数据太多了。今天的万亿数据也是20年前的大数据。但是现在的大数据有什么特别的？现在的问题是数据实在是太多了，已经超过了传统的计算计算机的处理能力(与quantum 计算计算机的区别)，所以我们不得不对大的数据(例如/)使用一些折中的方法。也就是说，不需要对所有数据进行精确管理。其实有效的数据非常有限。就用-3挖掘的方法把这些有限的知识提炼出来。

数据挖掘成功应用的两个关键因素是:一个大而全的数据 pool，以及一个可以根据用户和行为拆分这个数据pool的系统。平时买酸奶的顾客也会用手买两包面包。数据 挖掘目前在国内并不流行，就像屠龙一样；数据 挖掘本身结合了统计学、数据数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是什么新技术。

数据 挖掘申请理由大数据和云计算。比如阿尔法狗后台有上千台计算运行神经网络算法的计算机。数据初始准备，也称为数据仓库。通常占整个-3挖掘项目工作量的70%左右。前期需要做大量的数据清扫和场地拓展。数据 挖掘、报告呈现只占30%左右；数据 挖掘技术更适合业务人员学习(比技术人员学习业务效率更高)。

introduction space数据挖掘(空间数据挖掘，SDM)是找出起初未知但隐藏在空间中的潜在的、有价值的规律的过程数据。具体来说，Space数据挖掘是一个海量的space 数据 set，它融合了定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取可信的、潜在有用的知识，发现space/11。为空间决策提供理论和技术依据。1.大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据的集合。它是一种海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式来拥有更强的决策、洞察和流程优化能力。2.大型数据无法由单台计算计算机处理，必须采用分布式计算体系结构。其特点在于海量数据 挖掘，但必须依赖于cloud 计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云的特性计算: 1。虚拟化技术。必须强调的是，虚拟化突破了时间和空间的界限，这是Cloud 计算最显著的特点。虚拟化技术包括应用虚拟化和资源虚拟化。众所周知，物理平台与应用部署的环境无关。是通过虚拟平台完成相应的终端操作数据备份、迁移、扩展。2.动态可扩展。

云技术与这两者无关，OLTP和OLAP能否部署在云环境中也无关紧要。分布式存储仍然适用于分析和处理，事务处理仍然是适合行操作的关系数据库。如果需要整合数据再挖掘，肯定是需要集中的平台数据，集成的数据可以是应用数据的一部分，应用系统可以从集中的数据平台数据中提取。最后，OLAP对应于云中的技术，我认为，只要OLAP可以部署在云环境中，它就可以。7、大 数据和云 计算的关系

Cloud 计算和Da 数据是相辅相成的，Big 数据 挖掘处理需要cloud 计算作为一个平台，Big 数据所涵盖的价值和规律可以让cloud 计算更好的与行业应用结合，发挥更大的作用。云计算以计算资源为服务支撑数据 挖掘，大数据的发展趋势是海量实时交互，云计算和大数据 1的区别。目的不同:Big 数据是发掘信息的价值，Cloud 计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。