雲端大數據挖礦
1. 現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台
現在市面上用得最多的數據挖掘工具要數思邁特軟體Smartbi Mining。它是是思邁特軟體Smartbi旗下的產品。思邁特軟體Smartbi Mining通過深度數據建模，可以為你提供預測能力，支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨 機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能。
還包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。
數據挖掘中通常涉及到四種任務:
分類:將熟悉的結構概括為新數據的任務
聚類:在數據中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數據中使用已注意的結構。
關聯規則學習:查找變數之間的關系
回歸:旨在找到一個函數，用最小的錯誤來模擬數據。
思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」。
思邁特軟體Smartbi也是「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借Eagle自助分析平台入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。
數據挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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2. 大數據,數據挖掘與雲計算的關系是什麼
大數據,數據挖掘與雲計算的關系是：
大數據與雲計算經常聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十數百或甚至數千的伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術。
包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據一般日處理PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能性商業板塊。
從理論角度來看，二者屬於不同層次的事情，雲計算研究的是計算問題，大數據研究的是巨量數據處理問題，而巨量數據處理依然屬於計算問題的研究范圍，因此，從這個角度來看，大數據是雲計算的一個子領域。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理。
分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。從應用角度來看，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。綜上，大數據與雲計算既有不同又有聯系，但在現實中，由於大數據處理時為了獲得良好的效率和質量，常常採用雲計算技術，因此，大數據與雲計算便常常同時出現於人們的眼前。
從而造成了人們的困惑。大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬體架構與應用。大數據方向需要有一定的數學基礎，如果數學不是很好，這個學習起來比較吃力。雲計算需要計算機技術能力較強。
兩個方向應該來說都需要良好的數學基礎和編程基礎。大數據和雲計算各有不同的關注點，但是在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。總結，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。
3. 大數據和傳統的數據挖掘的本質區別是什麼大數據和雲計算的關系是什麼
大數據的本質就是利用計算機集群來處理大批量的數據，大數據的技術關注點在於如何將數據分發給不同的計算機進行存儲和處理。雲計算的技術關注點在於如何在一套軟硬體環境中，為不同的用戶提供服務，使得不同的用戶彼此不可見，並進行資源隔離，保障每個用戶的服務質量。在大數據和雲計算的關繫上，兩者都關注對資源的調度。大數據處理可以基於雲計算平台。大數據處理也可以作為一種雲計算的服務雲計算改變了 IT，而大數據則改變了業務；雲計算是大數據的 IT 基礎，大數據須有雲計算作為基礎架構才能高效運行；通過大數據的業務需求，為雲計算的落地找到實際應用。
4. 雲計算，大數據，數據挖掘，機器學習，模式識別。這些概念之間的關系是怎麼樣的
給你解釋一下這些術語：
雲計算：就是個炒得很熱的商業概念，其實說白了就是將計算任務轉移到伺服器端，用戶只需要個顯示器就行了，不過伺服器的計算資源可以轉包。當然，要想大規模商業化，這里還有些問題，特別是隱私保護問題。
大數據：說白了就是數據太多了。如今幾兆的數據在20年前也是大數據。但如今所說的大數據特殊在哪呢？如今的問題是數據實在是太多了，這已經超過了傳統計算機的處理能力（區別與量子計算機），所以對於大數據我們不得不用一些折衷的辦法（比如數據挖掘），就是說沒必要所有數據都需要精確管理，實際上有效數據很有限，用數據挖掘的方法把這些有限的知識提取出來就行了。·此外，數據抽樣，數據壓縮也是解決大數據問題的一些策略。
數據挖掘：從數據中提取潛在知識，這些知識可以描述或者預測數據的特性。有代表性的數據挖掘任務包括關聯規則分析、數據分類、數據聚類等，這些你在任一本數據挖掘教材都可以了解。下面我說說和大數據的區別：數據挖掘只是大數據處理的一個方法。馬雲所說的大數據，或者如今商業領域所說的大數據，實際上指的就是數據挖掘，其實真正所謂大數據，或者Science雜志中提到的大數據，或者奧巴馬提出的大數據發展戰略，我的理解是，這些都遠遠大於數據挖掘的范疇，當然數據挖掘是其中很重要的一個方法。真正目的是如何將大數據進行有效管理。
機器學習：這個詞很虛，泛指了一大類計算機演算法。重點是學習這個詞，如果想讓計算機有效學習，目前絕大多數方法都採用了迭代的方法。所以在科研界，只要是採用了這種迭代並不斷逼近的策略，一般都可以歸到機器學習的范疇。此外，所謂學習，肯定要知道學什麼，這就是所謂訓練集，從訓練集數據中計算機要學到其中的某個一般規律，然後用一些別的數據（即測試集）來看看學得好不好，之後才能用於實際應用。所以，選取合適的訓練集也是個學問。
模式識別：意思就是模式的識別。模式多種多樣，可以是語言，可以是圖像，可以是事物一些有意義的模塊，這些都算。所以總體來說，模式識別這個詞我是覺得有點虛，倒是具體的人臉圖像識別、聲音識別等，這些倒是挺實在的。也許是我不太了解吧。
另外說說你的其他問題。
傳統分析方法不包括數據挖掘。對於數據分析這塊我不是很了解，不過可以肯定的是，傳統分析都有一定的分析方向，比如我就想知道這兩個商品的關聯情況，那我查查資料庫就行了。數據挖掘雖說有些歷史，不過也挺時髦的，它是自動將那些關聯程度大的商品告訴你，這期間不需要用戶指定數據分析的具體對象。
如果想應對大數據時代，數據挖掘這門課是少不了的。此外對資料庫，特別是並行資料庫、分布式資料庫，最好了解點。至於機器學習和模式識別，這些總的來說和數據挖掘關系不太大，除了一些特殊的領域外。
總之，概念挺熱，但大數據還很不成熟，無論從研究上還是商業化上。我目前在作大數據背景下的演算法研究，說實話，目前基本沒有拓展性非常強的演算法，所以未來大數據的發展方向，我也挺迷茫。
PS：將數據挖掘應用於商業，最最重要的就是如何確定挖掘角度，這需要你對具體應用的領域知識非常了解，需要你有非常敏銳的眼光。至於數據挖掘的具體演算法，這些就交給我們專門搞研究的吧！（對演算法的理解也很重要，這可以把演算法拓展到你的應用領域）
5. 雲計算和大數據是什麼關系
大數據和雲計算在技術體系結構上，都是以分布式存儲和分布式計算為基礎，所以二者之間的聯系也比較緊密。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
從應用角度來看，大數據是雲計算的應用案例之一，雲計算是大數據的實現工具之一。
雲計算的特點
1、虛擬化技術。
必須強調的是，虛擬化突破了時間、空間的界限，是雲計算最為顯著的特點，虛擬化技術包括應用虛擬和資源虛擬兩種。眾所周知，物理平台與應用部署的環境在空間上是沒有任何聯系的，正是通過虛擬平台對相應終端操作完成數據備份、遷移和擴展等。
2、動態可擴展。
雲計算具有高效的運算能力，在原有伺服器基礎上增加雲計算功能能夠使計算速度迅速提高，最終實現動態擴展虛擬化的層次達到對應用進行擴展的目的。
3、按需部署。
計算機包含了許多應用、程序軟體等，不同的應用對應的數據資源庫不同，所以用戶運行不同的應用需要較強的計算能力對資源進行部署，而雲計算平台能夠根據用戶的需求快速配備計算能力及資源。
4、靈活性高。
目前市場上大多數IT資源、軟、硬體都支持虛擬化，比如存儲網路、操作系統和開發軟、硬體等。虛擬化要素統一放在雲系統資源虛擬池當中進行管理，可見雲計算的兼容性非常強，不僅可以兼容低配置機器、不同廠商的硬體產品，還能夠外設獲得更高性能計算。