大数据教程

恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧! 在新浪微博、人人网等社交网站上，为了使用户在网络上认识更多的朋友，社交网站往往提供类似“你可能感兴趣的人”、“间接关注推荐”等好友推荐的功能。一直很好奇这个功能是怎么实现的。 其实，社交网站上的各个用户以及用户之间的相互关注可以抽象为一个图。以下图为例：   顶点A、B、C到I分别是社交网站的用户，两顶点之间的边表示两顶点代表的用户之间相互关注。那么如何根据用户之间相互关注所构成的图， … 继续阅读“Hadoop实例：二度人脉与好友推荐的讲解”

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ 谁拥有大数据? 那些拥有稳定、丰富数据源的公司，淘宝、百度、腾讯是绝对自有数据源的公司。艾瑞咨询技术副总裁郝欣诚同意这一说法，认为一些淘宝店铺不能称为有稳定丰富数据源的公司。 因为他们的视角往往停留在本身的店铺内，当在他们店铺中没有出现某种人，便认为某种人是不存在的。但淘宝的视角会更高，更容易看到全局，他们拥有海量的数据，只要某种人在一家店铺出现，便能判断这种人是存在的。 如果单纯停留在自身数据中，往往容易出现盲人摸象的尴尬，用片 … 继续阅读“电子商务企业把握大数据”

   恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧!Quorum是由Jonathan Marks和Alex Wirth两位哈佛毕业生创立的大数据服务公司，公司的宗旨是希望利用公开访问的数据，帮助**和各类组织机构制定相关政策和立法。Quorum能从网络媒体和出版刊物中获取数据，分析国会议员之间的关系，从而推动**相关法规的建立。oracle视频在Quorum推出服务的6个月之后，就引起了类似联合国基金会和通用汽车公司等大型机构的关注。Quorum的创始人之一Jonath … 继续阅读“初创公司是怎样利用大数据推动美国政府立法的讲解”

　　1.算法(Algorithms)的崛起 　　大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。 　　2016年，人们更加关注对已接触数据采取什么行动。算法将大行其道。算法能够定义行为，它们是非常专业的软件，能够很好地执行专业的指令，远比人类做的要好。例如，当你访问一个网站时，根据你手上的资料，快速确定最合适的广告。或者在大量的交易数据中找出异常值来甄别欺诈行为。 　　这些算 … 继续阅读“大数据在2016年里将发展的七大趋势”

　　据课课家了解，最近，人力资源专家、人力资源技术会议之父—Bill Kutik写了一篇文章《预测分析炒作》。在这篇文章中，他引用星座研究分析师Holger Mueller的说辞“这归结于当应用于大量有着不同数据视野的顾客时，这些模型是否真的有用。” 　　因此，当许多人力资源软件供应商光说说要预测“雇员离职风险”时，他们有多少人可以证明他们能说到做到以及他们的预测真的有用，你怎么能确保一个供应商所宣称的可以预测员工留任风险是有效的?你应 … 继续阅读“预测性劳动力分析真的有用么？”

　　我们认为，所有的营销都应该是结果至上的，但是实际上数据表明，90%以上企业营销，全靠老板独力施为，或策划部门封闭制造。如此的营销怎么会有效?我们给我们所有的合作伙伴分享了几个问题，现在看来依然很有价值。 　　许多客户合作伙伴经常给我们反应，公司老板现在也开始重视营销了，花了大力气招兵买马、打造团队，甚至和外部的第三方营销公司合作，结果总是营销毫无起色，现在我们不打算和第三方公司合作了。我问的第一个问题是“为什么你的营销毫无起色?”。 　　合作伙伴往往很诧异，是的为什么 … 继续阅读“进入大营销时代,你的营销为何还在原地踏步”

　　随着云时代的到来，大数据正以不可阻挡的磅礴气势迅速揭开新世纪的序幕。 　　大数据(bigdata,megadata)，亦被称为巨量资料，是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 　　在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Va … 继续阅读“为什么要了解大数据以及大数据的作用”

　 数据挖掘(英语：Data mining)，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。本篇文章让您轻松自学成为数据挖掘的大神，当然其中有许多的小细节，大家可千万不能忽略哦~快认真阅读本篇文章吧~      基础篇： 　　1. 实现经典算法。有几个部分： 　　a. 关联规则挖掘 (Apriori, F … 继续阅读“如何自己学习，成为数据挖掘的大神”

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ R中的数据结构主要面向《线性代数》中的一些概念，如向量、矩阵等。值得注意的是，R中其实没有简单数据（数值型、逻辑型、字符型等），对于简单类型会自动看做长度为1的向量。比如： > b=5  > length(b) [1] 1  > typeof(b) [1] “double”  >&nb … 继续阅读“R语言学习：数据类型和数据结构”

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！ 1. Hadoopcommon：为其他项目提供基础设施 2. HDFS 分布式的文件系 统 3. MapReduce ： A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters 。一个 简化分布式编程的框架。 4. 其他工程包含： Avro( 序列化系 统 ) ，Cassandra( 数据 库项目 ) 等 &nbs … 继续阅读“Hadoop集群配置详细教程的讲解”