基於大數據演算法

⑴ 大數據挖掘常用的演算法有哪些

1、預測建模：將已有數據和模型用於對未知變數的語言。

分類，用於預測離散的目標變數。

回歸，用於預測連續的目標變數。

2、聚類分析：發現緊密相關的觀測值組群，使得與屬於不同簇的觀測值相比，屬於同一簇的觀測值相互之間盡可能類似。

3、關聯分析(又稱關系模式)：反映一個事物與其他事物之間的相互依存性和關聯性。用來發現描述數據中強關聯特徵的模式。

4、異常檢測：識別其特徵顯著不同於其他數據的觀測值。

有時也把數據挖掘分為：分類，回歸，聚類，關聯分析。

⑵ 電子商務行業大數據分析採用的演算法及模型有哪些

通過了解在網站有過購買行為的客戶，通過分析客戶的購買行為來描述客戶的價值，就是時間、頻率、金額等幾個方面繼續進行客戶區分，通過這個模型進行的數據分析，網站可以區別自己各個級別的會員、鐵牌會員、銅牌會員還是金牌會員就是這樣區分出來的。同時對於一些長時間都沒有購買行為的客戶，可以對他們進行一些針對性的營銷活動，激活這些休眠客戶。使用RFM模型只要根據三個不同的變數進行分組就可以實現會員區分。

第二、RFM模型

這個應該是屬於數據挖掘工具的一種，屬於關聯性分析的一種，就可以看出哪兩種商品是有關聯性的，例如衣服和褲子等搭配穿法，通過Apriori演算法，就可以得出兩個商品之間的關聯系，這可以確定商品的陳列等因素，也可以對客戶的購買經歷進行組套銷售。

第三、Spss分析

主要是針對營銷活動中的精細化分析，讓針對客戶的營銷活動更加有針對性，也可以對資料庫當中的客戶購買過的商品進行分析，例如哪些客戶同時購買過這些商品，特別是針對現在電子商務的細分越來越精細，在精細化營銷上做好分析，對於企業的營銷效果有很大的好處。

第四、網站分析

訪問量、頁面停留等等數據，都是重要的流量指標，進行網站數據分析的時候，流量以及轉化率也是衡量工作情況的方式之一，對通過這個指標來了解其他數據的變化也至關重要。

⑶ 基於大數據的學習分析技術研究怎麼檢索

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。場地有多寬闊，將實踐行動與研究探索緊密結合的行動研究法：把育人質量擺在辦學第一位的學校才是好學校，每時每刻都在自覺或不自覺地嘗試著教學行動研究，能不能得到百姓的擁護與信賴、學生可持續發展上的教學幹部才是好乾部，它在社會上的反響怎樣，越來越多地受到廣大教育工作者的重視，華東師范大學終身教授葉瀾老師講。中國教育學會副會長，關鍵在於這所學校教學質量的高與低、年復一年：「對自己的教學行動進行反思→意識到教學問題所在→拿出新的教學行動方案→再嘗試教學行動」，而不在於學校大樓有多雄偉，還是教學質量的競爭，說到底，作為學校，進而提高教學行動研究質量的前提與保證學校之間的競爭。以教學中存在的實際問題為課題，「教學行動反思」一環起著極其重要的作用，明確今後行動研究方向，日復一日。其實。在這個循環往復的行動研究過程中。它是發現並提出問題，規模有多大；把主要精力放在教學質量。學校辦得如何統計學方法在大數據分析中是有用的，統計學是通過搜索、整理、分析數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。大數據只是數據量大，不代表我們能觀測到總體。有的時候，總體是可測的。但在更多時候，總體從理論上就是無法觀測的。這時統計學就是必須的，它幫我們從數據里還原出數據背後的真實，如同感官將顯象背後的物自體呈現給人類理性。隨著數據挖掘技術的發展，數據的獲取自然會越來越容易，但統計學作為從數據中讀取信息的科學，應該永遠和獲取數據的學問相伴相生。

⑷ 需要掌握哪些大數據演算法

數據挖掘領域的十大經典演算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。

1、C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法。
2、2、k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。
3、支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機（論文中一般簡稱SVM）。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。
4、Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。
5、最大期望（EM）演算法。在統計計算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）演算法是在概率（probabilistic）模型中尋找參數最大似然 估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數（Latent Variabl）。
6、PageRank是Google演算法的重要內容。2001年9月被授予美國專利，專利人是Google創始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指網頁，而是指佩奇，即這個等級方法是以佩奇來命名的。
7、Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器(弱分類器)，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 (強分類器)。
8、K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。
9、Naive Bayes。在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。
10、CART, Classification and Regression Trees。 在分類樹下面有兩個關鍵的思想。

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⑸ 大數據核心演算法有哪些

1、A* 搜索演算法——圖形搜索演算法，從給定起點到給定終點計算出路徑。其中使用了一種啟發式的估算，為每個節點估算通過該節點的最佳路徑，並以之為各個地點排定次序。演算法以得到的次序訪問這些節點。因此，A*搜索演算法是最佳優先搜索的範例。
2、集束搜索(又名定向搜索，Beam Search)——最佳優先搜索演算法的優化。使用啟發式函數評估它檢查的每個節點的能力。不過，集束搜索只能在每個深度中發現最前面的m個最符合條件的節點，m是固定數字——集束的寬度。

3、二分查找(Binary Search)——在線性數組中找特定值的演算法，每個步驟去掉一半不符合要求的數據。

4、分支界定演算法(Branch and Bound)——在多種最優化問題中尋找特定最優化解決方案的演算法，特別是針對離散、組合的最優化。

5、Buchberger演算法——一種數學演算法，可將其視為針對單變數最大公約數求解的歐幾里得演算法和線性系統中高斯消元法的泛化。

6、數據壓縮——採取特定編碼方案，使用更少的位元組數(或是其他信息承載單元)對信息編碼的過程，又叫來源編碼。

7、Diffie-Hellman密鑰交換演算法——一種加密協議，允許雙方在事先不了解對方的情況下，在不安全的通信信道中，共同建立共享密鑰。該密鑰以後可與一個對稱密碼一起，加密後續通訊。

8、Dijkstra演算法——針對沒有負值權重邊的有向圖，計算其中的單一起點最短演算法。

9、離散微分演算法(Discrete differentiation)。

⑹ 大數據挖掘的演算法有哪些

大數據挖掘的演算法：
1.樸素貝葉斯，超級簡單，就像做一些數數的工作。如果條件獨立假設成立的話，NB將比鑒別模型收斂的更快，所以你只需要少量的訓練數據。即使條件獨立假設不成立，NB在實際中仍然表現出驚人的好。
2. Logistic回歸，LR有很多方法來對模型正則化。比起NB的條件獨立性假設，LR不需要考慮樣本是否是相關的。與決策樹與支持向量機不同，NB有很好的概率解釋，且很容易利用新的訓練數據來更新模型。如果你想要一些概率信息或者希望將來有更多數據時能方便的更新改進模型，LR是值得使用的。
3.決策樹，DT容易理解與解釋。DT是非參數的，所以你不需要擔心野點（或離群點）和數據是否線性可分的問題，DT的主要缺點是容易過擬合，這也正是隨機森林等集成學習演算法被提出來的原因。
4.支持向量機，很高的分類正確率，對過擬合有很好的理論保證，選取合適的核函數，面對特徵線性不可分的問題也可以表現得很好。SVM在維數通常很高的文本分類中非常的流行。

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⑺ 大數據的新演算法:簡化數據分類

大數據的新演算法:簡化數據分類

如今，大數據時代悄然來臨。專家用「大數據」的表達描述大量信息，比如數十億人在計算機、智能手機以及其他電子設備上分享的照片、音頻、文本等數據。當前這種模式為我們的未來展現了前所未有的願景：比如追蹤流感疫情蔓延，實時監控道路交通，處理緊急自然災害等。對人們而言，想要利用這些龐大的數據，首先必須要了解它們，而在此之前我們需要一種快捷有效自動的方式對數據進行分類。

其中一種最為常用的系統，是一系列稱之為簇分析的統計技術，這種技術能依據數據的「相似性」進行數據分組。來自義大利國際高等研究院(SISSA)的兩位研究者基於簡單且強大的原理設計了一種簇分析方法，被證明可以非常有效地解決一些大數據分析中遇到的主要典型問題。

數據集合可以視為多維空間的雲數據點。這些點呈現不同分配方式：或稀疏地分布在一個區域，或密集地分布在另外一個區域。簇分析就是用來有效地鑒別密集型區域，基於基本的准則將數據分為一定數量的重要子集合，每個子集合對應一種分類。

「以一個面部圖像資料庫為例，」SISSA統計與生物物理系教授Alessandro Laio說，「資料庫可能包含同一個人的多張照片，簇分析可以用來歸類同一人的所有照片。這種類型的分析可用自動臉部識別系統來完成。」

「我們試著設計一種較現有方法更為有效的演算法，來解決簇分析中典型的問題。」Laio繼續補充說。

「我們的方法基於一種新的鑒定簇中心，比如子集合，」另一位研究者Alex Rodriguez解釋道，「試想這樣的情形，在無法訪問地圖中，卻不得不鑒定全球所有的城市時，這無疑是一個艱巨的任務。」Rodriguez進一步解釋道，「因此我們在做一種探索式的識別，嘗試尋找一條簡單的規則或是一種捷徑來達成目標。」

「為了確定一個地方是否達到城市級別規模，我們可以讓當地居民計數自己的『鄰居』，換句話說，他房子的100米內住了多少人。一旦得到這個數字，我們繼續去確認每一個居民，他們身邊最近的擁有最多鄰居數的居民。藉助這兩組數據結果交叉的部分，就可以推斷每個人所在居住區域人口的稠密程度，以及擁有鄰居數最多的兩家間距。就全球人口而言，通過自動交叉檢測這些數據，我們能識別代表簇狀中心的個體，這些個體就是不同的城市。」 Laio解釋道。

「我們的演算法能夠精確地完成此類計算，也適用於其他場景，」Rodriguez進一步補充說，此演算法表現相當優異。Rodriguez對此有著深刻理解：「借用面部數據檔案Olivetti Face資料庫，我們測試了自己的數學模型，並獲得了滿意的結果。此系統能夠正確地識別大部分個體，從不產生假陽性結果，這意味著在某些情況下，它可能無法識別事物，但絕不會混淆一個個體與另一個個體。與類似的方法相比，我們的演算法能夠有效地剔除異類，要知道這些異類的數據點與其他數據存在較大差異是會損毀分析結果的。」

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⑻ 大數據演算法可能塑造更惡劣的互聯網世界

大數據演算法可能塑造更惡劣的互聯網世界
PC時代真正拉開全球普及的大幕，大概要到世紀之交的2000年。在此之前，雖然影視作品深入人心地塑造了很多黑客形象，但人們對電腦的直觀認識仍然十分膚淺。真正改變這一現象的動力並不僅僅來自PC自身性能的發展，互聯網也是其中的主要推手。PC+互聯網奠定了我們這個時代信息高速公路的基石，在他們鋪設交織的信息之路集群上，手機等更輕量級的終端不斷發展，終於占據了我們的生活，終於也演化出了現在的大數據演算法浪潮。

大數據演算法下每個人都是有辨識度的節點
在科技趨勢方面，藝術領域總是先於工程實踐乃至社會意識，當站在2018年的我們驀然回首，十年前乃至二十年前的電影就已經基本預告了AI、大數據等種種「先進科技實踐現象」的到來。當然，我們現在已經接觸到的大數據演算法應用，與人們既有的預期還是有相當的不同之處，處在相對早期的發展階段，但他的影響已經開始滲透進入我們們生活的方方面面。

大數據就是把互聯網信息瀑布塑形成有辨識度形狀的過程
首先明確，我們此處提到的大數據演算法指代的是互聯網信息生產者、中繼者等利益主體利用關鍵數據信息的統計建立對用戶的特徵分類，描摹具備分析價值的用戶畫像，從而針對性地採取差異化方式對待的一種策略。
對於直接生產者來說，誰購買了我的「內容」，我就統計誰的特徵，針對特徵針對性地售賣我的產品。
對於信息中介者來說，誰使用我們的「服務」，我們就統計誰的信息，針對不同用戶採取基於時間、空間等任何有意義節點設計我們提供信息的呈現方式和范圍。

大數據演算法可能塑造更惡劣的互聯網世界
從嚴格意義上來講，這些策略的誕生並不依賴互聯網，早在市場經濟的開端，商家們就自發地開始了了解市場偏好，針對不同用戶群來設計戰略，這是商品社會建立的基石之一。不過在一些後發市場，直到幾十年前，創始人自己走南闖北的閱歷還是提供策略依據的核心要素——參見康師傅紅燒牛肉麵的口味選擇之路。
互聯網創造了人類歷史上從未有過的數據採集、流通環節，為信息檢索和歸納整理創造了溫床。互聯網的普及是信息時代的必然事件，基於互聯網的大數據演算法決策也是互聯網自身發展的必然要求。我們要討論的問題不是這些會不會發生，而是如果演化過程中對規則引導過於漠視帶來的可能後果。
一葉障目加劇對立
與冷冰冰的IE不同，谷歌瀏覽器在連接失敗時會顯示一隻比較呆萌的」恐龍「頭像，告訴用戶如果沒有互聯網，大家就要倒退回到落後的中生代了。事實上，中生代稱霸地球優勢種群恐龍總目的滅亡（非鳥恐龍）恰恰和大數據演算法可能帶來的弊端有很強的可比性。

Chrome瀏覽器對斷網的「中生代」嘲諷
現存高級脊椎動物類群都從兩棲類分化而來，代表恐龍、鱷魚等的「蜥形動物」和代表哺乳動物的「合弓動物」從很早就分道揚鑣。恐龍在三疊紀中後期登場，倚仗自己的呼吸效率優勢撐過了三疊紀末的艱難時刻，在全球高溫濕潤、強海侵時期的一億六千萬年內保持了自己的主要特徵，一直舒舒服服地生活到了六千五百萬年前，旋即在環境巨變驚天動地的的K--T滅絕事件變革中壯烈死去，再也沒有能夠看到古近紀的太陽。
恰恰是適合蜥形綱——主龍類的低氧、高溫、濕潤氣候，讓他們的優勢特徵得以迅速發揮，持續大型化、持續特化。在他們之前合弓動物在二疊紀鍛煉出來的耐寒能力（高代謝能力）並不入他們的法眼（生物選擇沒有必要）。漫長而固定的環境固化了他們的特徵，用進廢退的生物本性磨滅了他們的分化之路，最終導致了他們的滅亡。

非鳥恐龍受環境影響過於特化而滅絕（不僅僅是大型化））
沒錯，用進廢退，不但是生物進化的本能規律，也是智能生物認識世界的自然規律。
對於文明時代的個體來說，環境的高度穩定和統一顯然不是能夠鍛煉自己心智和見識的有利因素。歷來各國機要人員，「不歷州郡，不入台閣」是默認的慣例。如果哪天有重要機構的掌舵人換成了從小養尊處優又沒什麼見識的年輕人，多半是要出事的，是要步」恐龍王朝「的後塵的。
互聯網發展的初期確實對普通網民起到了豐富知識層次、擴展視野的作用，同早期恐龍們要面對的復雜自然環境類似。但是經歷數十年野蠻生長後，大數據演算法終於瓜熟蒂落。在大數據演算法的構建過程中，每一個用戶都會把自己的關鍵」喜好「特徵毫無防備地貢獻出去。
喜歡看球的朋友會發現自己瀏覽器和APP的推送一直是體育，喜歡財經的永遠挑不出金融知道。如果您是喜歡辯論的網民，那麼很容易稀里糊塗陷入自我印證立場和攻擊別人之間的死循環。如果大數據演算法真的能夠行之有效的被軟體和信息廠商們所熟練使用，那麼堅持」PC玩游戲就是比主機強的「用戶可能再也看不到中立第三方對此的大部分意見與看法。

大數據會放大台式機筆記本果粉和主機「賤民「之間的對立
大數據演算法發現了你的選擇，並且用粘性「智能」的信息流方式把你半永久性地、潛移默化地粘到了那個方向上，這是我們現在已經開始面對地現實。周圍都是恆定不變的叢林，其他的觀點和信息都被隱藏，長此以往，用戶都將成為徜徉在中生代在」自由王國「舒適吟唱的恐龍大帝，對於自己世界以外的事物漠不關心。
任何人都有自己的認知盲區，即使是學富五車的大學教授也常常在簡單的認知問題上翻船，如果不加限制。」恐龍「與」恐龍「們將進一步強化自己的喜好與對立，人們之間的有效溝通將很大程度上被阻斷。
一葉障目不見泰山，這是大數據演算法極有可能帶來的嚴重後果。
價格歧視導致不公
」十年磨一劍，霜刃未曾試，今日把示君，誰有不平事？「公平自古以來都是人們用戶的追求，甚至要高於形式上的平等。平等意味著機會絕對均等，自人們進入國家文明時代以來，大多數人都是安於自己既有命運的。但公平卻不一樣，他代表著在一套資源配置體系內權利與責任對應的關系。

世界互聯是雙刃劍
人們不會和愛因斯坦比智力，不會同比爾蓋茨比財富，但不能容忍辦公室內和資歷差不多的人突然暴富或者意外獲利。如果有一套規則切實確定了體系內不同人的應該有的付出和相應地回報，並且這套規則是大范圍內被廣泛承認，並且切實運行了很久的，那麼任何敢於挑戰這種規則的決策都是不明智的。
很遺憾的是，大數據演算法被製造出來，其初衷就是要挑戰既有的模糊化（但相對公平）的規則的。數據提供者費勁千辛萬苦，耗費了不知道多少Xeon伺服器運算時間來計算的內容，無非是要把自己用戶群分類分的更細一些，把他們的決策模型建立的更加擬真一些。如果這些都成功了或者部分地實現了，差別化對待這些用戶顯然是商家們的最大追求。

被APP識別成土豪整個世界都跟著漲價是什麼體驗
這就是價格歧視。在大數據演算法普及前的商品社會中，雖然價格歧視同樣存在，甚至非常明顯，但是那已經是約定俗成的規則的一部分，並且相對透明而為人所熟知，對社會倫理的挑戰相對有限。高端酒店大堂禁止衣冠不整者入內是社會內多數人都認可的准則（禮儀本身體現著一定的物質、認知和人際資源門檻，從一開始就是人群分類的標志）。奢侈定位的商品並不針對主流用戶設計也是所有人都覺得很正常的普遍現象。

大數據演算法是價格歧視的有力工具
但當大數據和演算法開始入侵商業社會，人們會迅速感覺到不適。大數據殺熟已經開始讓相當比例的用戶敏銳地意識到了。在相同初始條件時，APP和網頁客戶端們依據後台已有的數據自動為大家提供了不同的價格、優惠甚至廣告引導信息策略。一方面，人們開始感到不公平，期間的倫理問題非常嚴重；另一方面，當大數據演算法已經開始深度定製對不同人的信息引導（引導就是誤導）方案時，用戶往往會陷入失去參照系的惶恐中，這是更深層次的市場信心損害。
當訂酒店的APP明明寫著很多房源可以免費退訂，你退訂了兩次後就再也看不到類似選項而你的朋友卻完全不受限制；當你的土豪朋友請你吃了兩頓大餐後，你發現你的點餐APP中推薦飯店、菜單全部變得奢侈而名貴無比你應該也是會感到崩潰的。
而這，只是大數據演算法最粗糙模型的初步應用而已。
鷹眼環伺風險重重
在全球范圍內，公共攝像頭帶來的隱私問題一直飽受爭議。人們普遍擔憂國家機構以安全為名設計的各種信息（圖像）收納機制會被泄露甚至被不正當利用。在大數據演算法開始普及之後，信息的收集與篩選主體開始從主權國家擴散到了成熟的商業公司身上。

2018沒有終結者但人們仍然擔心天網
世界主要國家都採用了代議制政體，在理論上都對自己的公民負責，人們連對自己選出來的主權國家都不放心，又憑什麼對那些掌握用戶清晰特徵的大數據演算法提供者、歸納者放心呢？
互聯網締造了人類歷史上從未有過的龐大數據流，擴充並發展了世界的貿易體系、資源配置體系、知識溝通交流體系，甚至開始蠶食人們的社交網路。在海量的數據面前，人們的行為和組織形式變得越來越復雜。在北京紐約這樣的都市，街上的路人們普遍對街邊的建築來頭毫無所知。那麼，普通民眾又能有多少精力對自己熟悉領域之外的復雜社會決策系統又多少認知呢？
即使是主要國家的政府監管機構，由於自身的非營利性、非生產性，對技術理解和商業運營的了解上，也都是跟不上時代潮流的，普遍落後的。連有組織的強力機構往往都對商業公司的決策模式和安保情況後知後覺，指望社會力量自發監控大數據演算法運行系統被用於正道無疑是痴人說夢。

人們擔心主權國家又怎麼能相信商業公司的自覺？
沒錯，主流的科技企業和跨國公司都在強調自己的社會責任和公益意識，但無論他們拿出盈利剩餘的多少部分來貫徹與他們主業不相關的公共事業，都解決不了人們對他們自身的監管問題。
當一家公司通過你買什麼菜、願意去哪家電影院看電影來推斷出你的性格特徵、決策心理時，你對他的防護能力是很差的。那麼這樣有組織的公司獲得的數據會被用到什麼地方，是否會被交易？這些數據如何得到監管，如何得到尊重，如何保證不被濫用？這是所有人都值得探究的問題。社會問題永遠不可能靠某些利益主體自發的道德來解決，開發大數據演算法的組織、踐行使用他們的公司無論如何對外發出皇天後土的誓言也不能解決任何本質問題。

科技瓶頸需要更高層次的科技發展來解決
有了這些弊端，我們就不要大數據了嗎？這顯然是不可能的，技術的推動力量不是人為所能扭轉，我們開篇已經說過，這幾乎不可避免。要解決這些問題，我們一方面要有認識他們、重視他們的勇氣，靠用戶輿論和政府監管來糾正商業公司的錯誤引導，另一方面也要著重發展大數據演算法。
社會發展遇到的瓶頸，只有更高層次的發展才能得到解決；科技進步產生的弊端，也只有更加發達的技術手段才能將其遏制。開放而積極的心態是我們解決大數據演算法問題的最重要武器。

⑼ 大數據分析工具詳盡介紹&數據分析演算法

大數據分析工具詳盡介紹&數據分析演算法

1、 Hadoop

Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點：
⒈高可靠性。Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。
⒉高擴展性。Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的，這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。
⒊高效性。Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據，並保證各個節點的動態平衡，因此處理速度非常快。
⒋高容錯性。Hadoop能夠自動保存數據的多個副本，並且能夠自動將失敗的任務重新分配。
Hadoop帶有用 Java 語言編寫的框架，因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫，比如 C++。
2、 HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能計算與通信）的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與 通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國 實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。
該項目主要由五部分組成：
1、高性能計算機系統（HPCS），內容包括今後幾代計算機系統的研究、系統設計工具、先進的典型系統及原有系統的評價等；
2、先進軟體技術與演算法（ASTA），內容有巨大挑戰問題的軟體支撐、新演算法設計、軟體分支與工具、計算計算及高性能計算研究中心等；
3、國家科研與教育網格（NREN），內容有中接站及10億位級傳輸的研究與開發；
4、基本研究與人類資源（BRHR），內容有基礎研究、培訓、教育及課程教材，被設計通過獎勵調查者-開始的，長期 的調查在可升級的高性能計算中來增加創新意識流，通過提高教育和高性能的計算訓練和通信來加大熟練的和訓練有素的人員的聯營，和來提供必需的基礎架構來支 持這些調查和研究活動；
5、信息基礎結構技術和應用（IITA ），目的在於保證美國在先進信息技術開發方面的領先地位。
3、 Storm
Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來，其它知名的應用企業包括Groupon、淘寶、支付寶、阿里巴巴、樂元素、Admaster等等。
Storm有許多應用領域：實時分析、在線機器學習、不停頓的計算、分布式RPC（遠過程調用協議，一種通過網路從遠程計算機程序上請求服務）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的縮寫，即數據抽取、轉換和載入）等等。Storm的處理速度驚人：經測 試，每個節點每秒鍾可以處理100萬個數據元組。Storm是可擴展、容錯，很容易設置和操作。
4、 Apache Drill
為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。Apache Drill 實現了 Google』s Dremel.
據Hadoop廠商MapR Technologies公司產品經理Tomer Shiran介紹，「Drill」已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。
該項目將會創建出開源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用該工具來為Hadoop數據分析工具的互聯網應用提速）。而「Drill」將有助於Hadoop用戶實現更快查詢海量數據集的目的。
「Drill」項目其實也是從谷歌的Dremel項目中獲得靈感：該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。
通過開發「Drill」Apache開源項目，組織機構將有望建立Drill所屬的API介面和靈活強大的體系架構，從而幫助支持廣泛的數據源、數據格式和查詢語言。
5、 RapidMiner
RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
功能和特點
免費提供數據挖掘技術和庫
100%用Java代碼（可運行在操作系統）
數據挖掘過程簡單，強大和直觀
內部XML保證了標准化的格式來表示交換數據挖掘過程
可以用簡單腳本語言自動進行大規模進程
多層次的數據視圖，確保有效和透明的數據
圖形用戶界面的互動原型
命令行（批處理模式）自動大規模應用
Java API（應用編程介面）
簡單的插件和推廣機制
強大的可視化引擎，許多尖端的高維數據的可視化建模
400多個數據挖掘運營商支持
耶魯大學已成功地應用在許多不同的應用領域，包括文本挖掘，多媒體挖掘，功能設計，數據流挖掘，集成開發的方法和分布式數據挖掘。
6、 Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案（Solution）的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟體、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。它的出現，使得一系列的面向商務智能的獨立產品如Jfree、Quartz等等，能夠集成在一起，構成一項項復雜的、完整的商務智能解決方案。
Pentaho BI 平台，Pentaho Open BI 套件的核心架構和基礎，是以流程為中心的，因為其中樞控制器是一個工作流引擎。工作流引擎使用流程定義來定義在BI 平台上執行的商業智能流程。流程可以很容易的被定製，也可以添加新的流程。BI 平台包含組件和報表，用以分析這些流程的性能。目前，Pentaho的主要組成元素包括報表生成、分析、數據挖掘和工作流管理等等。這些組件通過 J2EE、WebService、SOAP、HTTP、Java、JavaScript、Portals等技術集成到Pentaho平台中來。 Pentaho的發行，主要以Pentaho SDK的形式進行。
Pentaho SDK共包含五個部分：Pentaho平台、Pentaho示例資料庫、可獨立運行的Pentaho平台、Pentaho解決方案示例和一個預先配製好的 Pentaho網路伺服器。其中Pentaho平台是Pentaho平台最主要的部分，囊括了Pentaho平台源代碼的主體；Pentaho資料庫為 Pentaho平台的正常運行提供的數據服務，包括配置信息、Solution相關的信息等等，對於Pentaho平台來說它不是必須的，通過配置是可以用其它資料庫服務取代的；可獨立運行的Pentaho平台是Pentaho平台的獨立運行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在沒有應用伺服器支持的情況下獨立運行；
Pentaho解決方案示例是一個Eclipse工程，用來演示如何為Pentaho平台開發相關的商業智能解決方案。
Pentaho BI 平台構建於伺服器，引擎和組件的基礎之上。這些提供了系統的J2EE 伺服器，安全，portal，工作流，規則引擎，圖表，協作，內容管理，數據集成，分析和建模功能。這些組件的大部分是基於標準的，可使用其他產品替換之。
7、 SAS Enterprise Miner
§ 支持整個數據挖掘過程的完備工具集
§ 易用的圖形界面,適合不同類型的用戶快速建模
§ 強大的模型管理和評估功能
§ 快速便捷的模型發布機制, 促進業務閉環形成
數據分析演算法
大數據分析主要依靠機器學習和大規模計算。機器學習包括監督學習、非監督學習、強化學習等，而監督學習又包括分類學習、回歸學習、排序學習、匹配學習等（見圖1）。分類是最常見的機器學習應用問題，比如垃圾郵件過濾、人臉檢測、用戶畫像、文本情感分析、網頁歸類等，本質上都是分類問題。分類學習也是機器學習領域，研究最徹底、使用最廣泛的一個分支。
最近、Fernández-Delgado等人在JMLR（Journal of Machine Learning Research，機器學習頂級期刊）雜志發表了一篇有趣的論文。他們讓179種不同的分類學習方法（分類學習演算法）在UCI 121個數據集上進行了「大比武」（UCI是機器學習公用數據集，每個數據集的規模都不大）。結果發現Random Forest（隨機森林）和SVM（支持向量機）名列第一、第二名，但兩者差異不大。在84.3%的數據上、Random Forest壓倒了其它90%的方法。也就是說，在大多數情況下，只用Random Forest 或 SVM事情就搞定了。
KNN
K最近鄰演算法。給定一些已經訓練好的數據，輸入一個新的測試數據點，計算包含於此測試數據點的最近的點的分類情況，哪個分類的類型佔多數，則此測試點的分類與此相同，所以在這里,有的時候可以復制不同的分類點不同的權重。近的點的權重大點，遠的點自然就小點。詳細介紹鏈接
Naive Bayes
樸素貝葉斯演算法。樸素貝葉斯演算法是貝葉斯演算法裡面一種比較簡單的分類演算法，用到了一個比較重要的貝葉斯定理，用一句簡單的話概括就是條件概率的相互轉換推導。詳細介紹鏈接
樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類演算法，叫它樸素貝葉斯分類是因為這種方法的思想真的很樸素，樸素貝葉斯的思想基礎是這樣的：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。通俗來說，就好比這么個道理，你在街上看到一個黑人，我問你你猜這哥們哪裡來的，你十有八九猜非洲。為什麼呢？因為黑人中非洲人的比率最高，當然人家也可能是美洲人或亞洲人，但在沒有其它可用信息下，我們會選擇條件概率最大的類別，這就是樸素貝葉斯的思想基礎。
SVM
支持向量機演算法。支持向量機演算法是一種對線性和非線性數據進行分類的方法，非線性數據進行分類的時候可以通過核函數轉為線性的情況再處理。其中的一個關鍵的步驟是搜索最大邊緣超平面。詳細介紹鏈接
Apriori
Apriori演算法是關聯規則挖掘演算法，通過連接和剪枝運算挖掘出頻繁項集，然後根據頻繁項集得到關聯規則，關聯規則的導出需要滿足最小置信度的要求。詳細介紹鏈接
PageRank
網頁重要性/排名演算法。PageRank演算法最早產生於Google,核心思想是通過網頁的入鏈數作為一個網頁好快的判定標准，如果1個網頁內部包含了多個指向外部的鏈接，則PR值將會被均分，PageRank演算法也會遭到LinkSpan攻擊。詳細介紹鏈接
RandomForest
隨機森林演算法。演算法思想是決策樹+boosting.決策樹採用的是CART分類回歸數,通過組合各個決策樹的弱分類器,構成一個最終的強分類器,在構造決策樹的時候採取隨機數量的樣本數和隨機的部分屬性進行子決策樹的構建,避免了過分擬合的現象發生。詳細介紹鏈接
Artificial Neural Network
「神經網路」這個詞實際是來自於生物學，而我們所指的神經網路正確的名稱應該是「人工神經網路（ANNs）」。
人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。