㈠ 什么是大数据时代
利用相关算法对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活。
大数据无处不在，社会各行各业都可以找到大数据的印记，在金融，餐饮，电信，体育，娱乐等领域都可以感受到大数据对各行各业的影响
1、更多，更乱，但内部有关系可循。
示例：
大约20年前，亚马逊刚成立时，杰夫·贝索斯让50个书评员来为他卖书，他意识到不仅仅可以请人来写书评，还可以用数据技术来提供图书推荐。起初他使用的是小数据，不是大数据，把客户进行分类，比如说有人对中国旅游或者是对园艺感兴趣，系统会自动提供推荐。他的同事告诉他，刚刚开始使用这个数据推荐时，使用体验并不好；在进一步分析后，亚马逊决定不对人进行分类，而是对用户的需求分类。这个做法做法非常成功，以至于到今天，推荐系统为亚马逊带去30%的销售收入。
这就是数据收集和再处理。亚马逊有交易数据，每买一本书就是一个交易，然后对这个数据进行分析。但今天我们已不再满足于交易数据了，转而收集起沟通数据。你看了某一个书评、某一个交流会给商家更多的信息和细节。
2、数据可以被重复使用（数据的产生和收集本身并没有直接产生服务，最具价值的部分在于：当这些数据在收集以后，会被用于不同的目的，数据被重新再次使用）
示例：
比方说这家公司实时车辆交通数据采集商Inrix，该公司目前有1亿个手机端用户。Inrix可以帮助你开车，避开堵车，为司机呈现路的热量图，红的就表面堵车。如果只提供数据，这个产品没什么特色，
但值得一提的是，Inrix并没有用交警的数据，这个软件的每位用户在使用过程中会给服务器发送实时数据，比如走的多快，走到哪里，这样每个客户都是探测器。
每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。你的想法和思路，是最重要的资产。
示例：
我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。
㈡ 求大数据分析技术
列一大堆没用的。。。
大数据分析技术两种理解： 一种是 大数据处理涉及到技术， 一种专是 数据挖掘技术
第一种就属是数据处理流程： 也就是 数据采集 数据清洗 数据存储 数据挖掘 结果可视化展示 技术。
第二种就是具体的数据挖掘算法： 主要是 回归 分类 关联规则 聚类 异常检测 这几种
看你需要哪种？
㈢ GraphX和Graphscope哪个算法更厉害
GraphScope的性能更优， GraphLab将数据抽象成Graph结构，非常的厉害
㈣ 国内有哪些图计算机构
【Giraph】Facebook旗下，基于hadoop，编程模型接近于Pregel，主要卖点是支持大图。
【GraphScope】阿里巴巴旗下，国内首个一站式服务的图计算平台，计算速度也比较快，代码现在在github上开源。
【GraphLab】基于C++。但是现在这家公司卖给苹果了，GraphLab维护状态堪忧。
【GraphX】基于Spark。好处是跟Spark的其它处理可以连起来，坏处是Spark那个RDD抽象导致GraphX非常费内存。
㈤ 哪个不是大数据的计算模式
1.批处理计算模式
针对大规模数据的批量处理。批处理系统将并行计算的实现进行封装，大大降低开发人员的并行程序设计难度。目前主要的批处理计算系统代表产品有MapRece、Spark等。
2.流计算
流计算是针对流数据的实时计算，需要对应用不断产生的数据实时进行处理，使数据不积压、不丢失，常用于处理电信、电力等行业应用以及互联网行业的访问日志等。
代表产品有Storm、Flume、Scribe、S4、Streams、Puma、DStream、Super Mario等。
3.图计算
图计算针对大规模图结构数据进行处理。社交网络、网页链接等包含具有复杂关系的图数据，这些图数据的规模巨大，可包含数十亿顶点和上百亿条边，图数据需要由专门的系统进行存储和计算。
常用的图计算系统有Google公司的Pregel、Pregel的开源版本Giraph、微软的Trinity、Berkeley AMPLab的GraphX以及高速图数据处理系统PowerGraph、Hama、GoldenOrb等。
4.内存计算
随着内存价格的不断下降和服务器可配置内存容量的不断增长，使用内存计算完成高速的大数据处理已成为大数据处理的重要发展方向。
目前常用的内存计算系统有分布式内存计算系统Spark、全内存式分布式数据库系统HANA、Google的可扩展交互式查询系统Dremel。
5.查询分析计算
对大规模数据的存储管理和实时或准实时查询分析。目前主要的数据查询分析计算系统代表产品有HBase、Hive、Dremel、Cassandra、Shark、Hana、Impala等。
6.迭代计算
针对MapRece不支持迭代计算的缺陷，人们对Hadoop的MapRece进行了大量改进，Haloop、iMapRe
㈥ 浅谈计算机与大数据的相关论文
在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!
计算机与大数据的相关论文篇一
浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术
[摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。
[关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术
在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。
一、大数据时代信息及其传播特点
自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。
大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。
二、大数据时代的计算机信息处理技术
(一)数据收集和传播技术
现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。
(二)信息存储技术
在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。
(三)信息安全技术
大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。
(四)信息加工、传输技术
在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。
结语：
在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。
参考文献
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计算机与大数据的相关论文篇二
试谈计算机软件技术在大数据时代的应用
摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。
关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案
1 概述
自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。
大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。
2 大数据时代的数据整合应用
自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。
企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。
2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。
3 企业信息解决方案在大数据时代的应用
企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA：
3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。
3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。
3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。
3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。
3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。
在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。
如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。
在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。
4 结束语
在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。
参考文献：
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计算机与大数据的相关论文篇三
浅谈利用大数据推进计算机审计的策略
[摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。
[关键词]大数据 计算机审计 影响
前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。
一、初探大数据于CAT影响
1.1影响之机遇
大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。
1.2影响之挑战
大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。
二、探析依托于大数据良好推进CAT措施
2.1数据质量的有效保障
依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。
2.2公共数据平台的建立
依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。
2.3审计人员的强化培训
依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。
三、结论
综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。
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㈦ 想从零开始自学大数据，请问有哪些书籍推荐
在人人高呼的大数据时代，你是想继续做一个月薪6K+的码农，还是想要翻身学习成为炙手可热名企疯抢的大数据工程师呢？
随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘，也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模，所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外，本书从算法的角度来看待数据挖掘，即数据挖掘是将算法应用于数据，而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
㈧ 大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考
引言
空间数据挖掘（Spatial Data Mining，SDM）即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说，空间数据挖掘就是在海量空间数据集中，结合确定集、模糊集、仿生学等理论，利用人工智能、模式识别等科学技术，提取出令人相信的、潜在有用的知识，发现空间数据集背后隐藏的规律、联系，为空间决策提供理论技术上的依据[1]。
1.空间数据挖掘的一般步骤
空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤：
（1）空间数据准备：选择合适的多种数据来源，包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。
（2）空间数据预处理和特征提取：数据预处理目的是去除数据中的噪声，包括对数据的清洗、数据的转换、数据的集成等。特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。
（3）空间数据挖掘和知识评估：采用空间数据挖掘技术对空间数据进行分析处理和预测，从而发现数据背后的某种联系。然后结合具体的领域知识进行评估，看是否达到预期效果。
2.空间数据挖掘的方法研究
空间数据挖掘是一门综合型的交叉学科，结合了计算机科学、统计学、地理学等领域的很多特性，产生了大量处理空间数据的挖掘方法。
2.1 空间关联规则
关联规则挖掘是寻找数据项之间的联系，表达式形式是X→Y，其中X与Y是两种不相交的数据项集，即X∩Y=？覫。KOPERSKI K等人将关联规则与空间数据库相结合，提出了空间关联规则挖掘[2]。空间关联规则将数据项替换为了空间谓词，一般表达形式如下：
A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bm（3）
令A=（A1，A2，…，An），B=（B1，B2，…，Bm），A和B分别表示Ai和Bj的谓词集合，A和B可以是空间谓词或非空间谓词，但是必须至少包含一个空间谓词且A∩B=？覫。SHEKHAR S和HUANG Y针对空间关联规则的特点提出了把关联规则的思想泛化成空间索引点集的空间同位规则的概念，在不违背空间相关性的同时用邻域替换掉了事务[3]。时空关联不仅涉及事件在空间中的关联，还考虑了空间位置和时间序列因素。国内的柴思跃、苏奋振和周成虎提出了基于周期表的时空关联规则挖掘方法[4]。
2.2 空间聚类
空间聚类分析是普通聚类分析的扩展，不能完全按照处理普通数据的聚类分析方法来处理空间数据。由于存在地理学第一定律，即空间对象之间都存在一定的相关性，因此在空间聚类分析中，对于簇内的定义，要考虑空间自相关这一因素。通过对空间数据进行自相关分析，可判断对象之间是否存在空间相关性，从而可合理判断出对象是否可以分为一簇。
基本的聚类挖掘算法有：
（1）划分聚类算法：存在n个数据对象，对于给定k个分组（k≤n），将n个对象通过基于一定目标划分规则，不停迭代、优化，直到将这n个对象分配到k个分组中，使得每组内部对象相似度大于组之间相似度。
（2）层次聚类算法：通过将数据不停地拆分与重组，最终把数据转为一棵符合一定标准的具有层次结构的聚类树。
（3）密度聚类算法：用低密度的区域对数据对象进行分割，最终将数据对象聚类成为若干高密度的区域。
（4）图聚类算法：用空间结点表示每个数据对象，然后基于一定标准形成若干子图，最后把所有子图聚类成一个包含所有空间对象的整图，子图则代表一个个空间簇。
（5）网格聚类算法：把空间区域分割成具有多重分辨率的和有网格结构特性的若干网格单元，在网格单元上对数据进行聚类。
（6）模型聚类算法：借助一定的数学模型，使用最佳拟合数据的数学模型来对数据进行聚类，每一个簇用一个概率分布表示。
仅采用一种算法通常无法达到令人满意的预期结果，王家耀、张雪萍、周海燕将遗传算法与K-均值算法结合提出了用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[5]。现实空间环境中，存在很多像道路、桥梁、河流的障碍物，张雪萍、杨腾飞等人把K-Medoids算法与量子粒子群算法结合进行带有空间障碍约束的聚类分析[6]。
2.3 空间分类
分类，简单地说是通过学习得到一定的分类模型，然后把数据对象按照分类模型划分至预先给定类的过程。空间分类时，不仅考虑数据对象的非空间属性，还要顾及邻近对象的非空间属性对其类别的影响，是一种监督式的分析方法。
空间分类挖掘方法有统计方法、机器学习的方法和神经网络方法等。贝叶斯分类器是基于统计学的方法，利用数据对象的先验概率和贝叶斯公式计算出其后验概率，选择较大后验概率的类作为该对象映射的类别。决策树分类器是机器学习的方法，采取从上到下的贪心策略，比较决策树内部节点的属性值来往下建立决策树的各分支，每个叶节点代表满足某个条件的属性值，从根节点到叶节点的路径表示一条合适的规则。支持向量机也是机器学习的方法，思路是使用非线性映射把训练数据集映射到较高维，然后寻找出最大边缘超平面，将数据对象分类。神经网络是一种模拟人神经的网络，由一组连接的输入和输出单元组成，赋予各个连接相应的权值，通过调节各连接的权值使得数据对象得到正确分类。
针对融入空间自相关性的空间分类挖掘，SHEKHAR S等人使用空间自回归模型和基于贝叶斯的马可夫随机场进行空间分类挖掘[7]，汪闽、骆剑承、周成虎等人将高斯马尔可夫随机场与支持向量机结合并将其用于遥感图像的信息提取[8]。
2.4 其他空间挖掘方法
空间数据挖掘的方法多种多样，其他还包括：空间分析的方法，即利用GIS的方法、技术和理论对空间数据进行加工处理，从而找出未知有用的信息模式；基于模糊集、粗糙集和云理论的方法可用来分析具有不确定性的空间数据；可视化方法是对空间数据对象的视觉表示，通过一定技术用图像的形式表达要分析的空间数据，从而得到其隐含的信息；国内张自嘉、岳邦珊、潘琦等人将蚁群算法与自适应滤波的模糊聚类算法相结合用以对图像进行分割[9]。
3.结论
空间数据挖掘作为数据挖掘的延伸，有很好的传统数据挖掘方法理论的基础，虽然取得了很大进步，然而其理论和方法仍需进一步的深入研究。伴随着大数据时代，面对越来越多的空间数据，提升数据挖掘的准确度和精度是一个有待研究的问题。同时现在流行的空间数据挖掘算法的时间复杂度仍停留在O（nlog（n））~O（n3）之间，处理大量的异构数据，数据挖掘算法的效率也需要进一步提高。数据挖掘在云环境下已经得到很好的应用[10]，对于处理空间数据的空间云计算是有待学者们研究的方向。大多数空间数据挖掘算法没有考虑含有障碍约束的情况，如何解决现实中障碍约束问题值得探讨。带有时间属性的空间数据呈现出了一种动态、可变的空间现象，时空数据挖掘将是未来研究的重点。
由于数据挖掘涉及多种学科，其基本理论与方法也已经比较成熟，针对空间数据挖掘，如何合理地利用和拓展这些理论方法以实现对空间数据的挖掘仍将是研究人员们需要长期努力的方向。
参考文献
[1] 李德仁，王树良，李德毅.空间数据挖掘理论与应用（第2版）[M].北京：科学出版社，2013.
[2] KOPERSKI K， HAN J W. Discovery of spatial association rules in geographic information databases[C]. Procedings of the 4th International Symposium on Advances in Spatial Databases， 1995： 47-66.
[3] SHEKHAR S， HUANG Y. Discovering spatial co-location patterns： a summary of results[C]. Procedings of the 7th International Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases， 2001：236-256.
[4] 柴思跃，苏奋振，周成虎．基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验[J]．地球信息科学学报，2011，13（4）：455-464.
[5] 王家耀，张雪萍，周海燕.一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[J].计算机工程，2006，32（3）：188-190.
[6] Zhang Xueping， Du Haohua， Yang Tengfei， et al. A novel spatial clustering with obstacles constraints based on PNPSO and K-medoids[C]. Advances in Swarm Intelligence， Lecture Notes in Computer Science （LNCS）， 2010： 476-483.
[7] SHEKHAR S， SCHRATER P R， VATSAVAI R R， et al．Spatial contextual classification and prediction models for mining geospatial data[J]． IEEE Transactions on Multimedia， 2002， 4（2）：174-187.
[8] 汪闽，骆剑承，周成虎，等.结合高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机在高分辨率遥感图像上提取道路网[J].遥感学报，2005，9（3）：271-275.
[9] 张自嘉，岳邦珊，潘琦，等.基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割[J].电子技术应用，2015，41（4）：144-147.
[10] 石杰.云计算环境下的数据挖掘应用[J].微型机与应用，2015，34（5）：13-15.
来源 | AET电子技术应用