㈠ 大数据挖掘技术涉及哪些内容
大数据挖掘技术涉及的主要内容有：模式跟踪，数据清理和准备，基于分类的数据挖掘技术，异常值检测，关联，聚类。
基于大环境下的数据特点，挖掘技术与对应：
1.数据来源多, 大数据挖掘的研究对象往往不只涉及一个业务系统, 肯定是多个系统的融合分析, 因此,需要强大的ETL技术, 将多个系统的数据整合到一起, 并且, 多个系统的数据可能标准不同, 需要清洗。
2.数据的维度高, 整合起来的数据就不只传统数据挖掘的那一些维度了, 可能成百上千维, 这需要降维技术了。
3.大数据量的计算, 在单台服务器上是计算不了的, 这就需要用分布式计算, 所以要掌握各种分布式计算框架, 像hadoop, spark之类, 需要掌握机器学习算法的分布式实现。
数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
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㈡ 大数据挖掘究竟是什么 能否有效监管
大数据挖掘究竟是什么 能否有效监管
《大数据时代》一书畅销之后的几年，大数据虽不再那么当红，但并未隐退，它的持续发展已成为人工智能得以实现的基础之一。那么，大数据挖掘究竟是怎样的技术？从诞生发展至今，那些埋头苦干的技术人员又让它长了哪些本领？面对大数据难以管理的问题，有没有技术手段加以控制？
用户画像：机器给人类贴标签
“通过打标签的方式建立用户画像，是数据挖掘常用的一种技术。”北京大学计算机科学技术研究所多媒体信息处理研究室主任彭宇新教授解释，建立用户画像就是利用社交网络的信息，根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息，抽象出一个标签化的用户模型，目标是使机器实现类似于人的“见信如面”的能力。社交网络数据是实现这一目标的基础，机器对人的“初相见”多是源自于对社交网络数据的挖掘。
标签，通常是通过对用户信息进行分析得到的高度精炼的特征标识，使得机器方便做信息提取、聚合分析等处理。标签本身无需再做过多文本分析等处理工作，这为利用机器提取标准化信息提供了便利。
“有了标签，计算机就能够自动处理与人相关的信息，能够通过算法、模型逐步‘理解’ 人。”彭宇新介绍，多个标签共同完成画像，整个过程可分三步走：一是采集数据，即基于文本的信息抓取，口语称为“爬数据”;二是用户行为建模，通过机器学习技术，形成算法模型，判断用户可能的一些行为;三是可视化展现，把机器运算出来的结果，通过能让人类理解的方式展现出来。这三步是多轮调整的，在实际应用中，根据结果的反馈，以及业务需求，可能进行二次建模等调整。
整个过程的影响参数是相对多元的，不同的行为类型，对于标签信息的权重影响也不同。以应用最广的商品营销为例，比如网售红酒，如果“购买”权重计为5，仅“浏览”计为1，加上浏览间隔、驻留时长、生活习惯等，通过复杂的算法最终呈现出一个标签的权重，再形成画像。
基于用户画像技术，大数据挖掘进行分类和关联规则计算等分析：例如喜欢红酒的用户有多少，喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌等等。
跨媒体智能识别：为计算机装上慧眼
“以前文本信息占主流，现在图像、视频等多媒体数据铺天盖地而来。”彭宇新说，后者目前占据大数据的80%以上。
数据类型发生的巨大变化，使得智能识别的任务更加艰巨。“管不住”和“用不好”的问题日益凸显。“机器只能读懂自己的语言。”彭宇新说，人类世界的所有语言都要转化为机器理解的语言才能被识别，以前只处理文本相对简单，而现在要加上复杂的图像、视频等数据。
“例如，世界上有数千种鸟类，很多种的差异非常细微，即使是有专业知识的人类也很难准确辨认，计算机自动识别的难度就更大了。”彭宇新说，图像、视频内容理解的难点在于如何进行语义自动识别，这也是他们团队多年攻关的课题之一，为此团队发明了基于注意力模型和深度增量学习的识别方法。
注意力模型，顾名思义是让计算机自动定位图像的显著性区域，以此提高检测精度;深度增量学习，是指计算机能够利用已经学到的知识加速对新知识的学习，同时通过动态扩容以支持新概念的检测。
新模型新算法的发力，帮助机器快速识别图像、视频的语义信息。彭宇新团队近年来六次参加国际权威评测TRECVID的视频样例搜索比赛均获第一名，并在与卡内基梅隆大学、牛津大学、IBMWatson研究中心等参赛队伍的较量中胜出。其中一个题目就是在464个小时的视频中快速准确地找出所有的伦敦地铁标志，彭宇新团队仅用了不到1秒就成功胜出，获得第一名。
单媒体信息的分析与识别之上，如何进一步让机器像人类一样能看、能理解呢?
为达到跨媒体信息融合与一体化分析识别的目的，项目团队首先把数据按照不同媒体类型自动分发到对应的分析与识别模块。例如，对视频镜头进行分割、对关键帧进行提取，然后分发到镜头检索、片断检索、视频字幕识别等模块中，对单媒体分析结果进行跨媒体语义关联分析，实现跨媒体信息的语义协同。“一种常用的方法是构建第三方空间进行跨媒体关联。”彭宇新说，“计算机根据我们教它的模型分别为图像、视频、文本、音频抽取表征，再共同投射到一个第三方空间中，这样不同媒体的信息就可以对话了。”
技术的“抽丝剥茧”，让图像、视频中的信息可以如文本一般透明。“我们是瞄着应用去的，准确率、处理速度都经过多年的优化，已经可以进行实际应用了。”彭宇新介绍，这项技术不仅帮助新闻媒体等行业进行数据管理和检索，还在助力互联网管理部门对大数据进行分析与监测
㈢ 大数据挖掘商业价值的方法包括哪些
1、对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。
2、运内用大数据模拟实容境，发掘新的需求和提高投入的回报率。
3、提高大数据成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
4、进行商业模式，产品和服务的创新。
㈣ 大数据的核心 数据挖掘
大数据的核心：数据挖掘
大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？
总结的过程也是一个学习的过程，通过有章节的整理对目前正在的学习的内容做规整。在这个过程中我们会从具体的项目实施中去谈数据挖掘，中间会贯穿很多的概念，算法，业务转换，过程，建模等等。
我们列一下要谈论的话题：
1、什么是数据挖掘及为什么要进行数据挖掘？
2、数据挖掘在营销和CRM中的应用？
3、数据挖掘的过程
4、你应理解的统计学
5、数据描述与预测：剖析与预测建模
6、经典的数据挖掘技术
7、各类算法
8、数据仓库、OLAP、分析沙箱和数据挖掘
9、具体的案例分析
什么是数据挖掘？
是知识发现、商业智能、预测分析还是预测建模。其实都可以归为一类：数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式（pattern）和规则（rule）的业务流程。
这里谈到了发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。而我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好——你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。
而在上面的过程，最重要的一点就是：如何通过数据挖掘技术来维护与客户之间的关系，这就是客户关系管理，CRM。
专注于数据挖掘在营销和客户关系管理方面的应用——例如，为交叉销售和向上销售改进推荐，预测未来的用户级别，建模客户生存价值，根据用户行为对客户进行划分，为访问网站的客户选择最佳登录页面，确定适合列入营销活动的候选者，以及预测哪些客户处于停止使用软件包、服务或药物治疗的风险中。
两种关键技术：生存分析、统计算法。在加上文本挖掘和主成分分析。
经营有方的小店自然地形成与客户之间的学习关系。随着时间的推移，他们对客户的了解也会越来越多，从而可以利用这些知识为他们提供更好的服务。结果是：忠实的顾客和盈利的商店。
但是拥有数十万或数百万客户的大公司，则不能奢望与每个客户形成密切的私人关系。面临这样困境，他们必须要面对的是，学会充分利用所拥有的大量信息——几乎是每次与客户交互产生的数据。这就是如何将客户数据转换成客户知识的分析技术。
数据挖掘是一项与业务流程交互的业务流程。数据挖掘以数据作为开始，通过分析来启动或激励行为，这些行为反过来又将创建更多需要数据挖掘的数据。
因此，对于那些充分利用数据来改善业务的公司来说，不应仅仅把数据挖掘看作是细枝末节。
相反，在业务策略上必须包含：1、数据收集。2、为长期利益分析数据。3、针对分析结果做出分析。
CRM（客户关系管理系统）。在各行各业中，高瞻远瞩的公司的目标都是理解每个客户，并通过利用这种理解，使得客户与他们做生意更加容易。同样要学习分析每个客户的价值，清楚哪些客户值得投资和努力来保留，哪些准许流失。把一个产品为中心的企业转变成以客户为中心的企业的代价超过了数据挖掘。假设数据挖掘的结果是像一个用户推荐一个小首饰而不是一个小发明，但是如果经理的奖金取决于小发明的季度销售量而不是小首饰的销售量（即便后者更为有利可图或者收获长期盈利更多的客户），那么数据挖掘的结果就会被忽视，这就导致挖掘结果不能产生决策。
㈤ 大数据时代的数据怎么挖掘
3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。
众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
一、数据挖掘
在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。
不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：
1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。
2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。
综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket analysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。最后，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。
前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。
因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。
二、大数据的特征
大数据（bigdata）一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念，进而理解和认识大数据。
研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：
1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。
2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和社会价值。
上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：
5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。
6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。
7.Volatility（波动性）/Variance（差异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。
8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。
综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。
三、大数据时代下的数据挖掘
在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：
大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。
因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。
挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。
总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：
应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。
数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。
算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。
平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。
综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。
四、大数据挖掘系统的开发
1.背景目标
大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
2.相关产品
现有的数据挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。
流行的数据挖掘算法库
如Mahout、MLC++和MILK，这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。
最近出现的一些集成的数据挖掘产品
如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。
3.FIU-Miner
为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。
与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：
A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。
B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。
C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和服务器等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。
D.有效的程序调度和执行。
应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。
FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。
制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。
在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。
总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。
㈥ 大数据挖掘的算法有哪些
数据挖掘本质还是机器学习算法
具体可以参见《数据挖掘十大常见算法》
常用的就是：SVM，决策树，朴素贝叶斯，逻辑斯蒂回归等
主要解决分类和回归问题
㈦ “大数据时代”的数据挖掘
“大数据时代”的数据挖掘
大数据是什么？有何神奇之处？
大数据是指一切都数据化了，我们平常上网浏览的数据，我们的医疗、交通、购物数据，统统都被记录下来，这就是大数据的起源。在这个时候，我们每个人都成了一个数据产生者，数据贡献者。大数据的神奇之处在哪里？从某种意义上来讲，你们可能只是安装了一个游戏并允许它提取你的GPS位置，但这就把你是不是一个同性恋，是不是一个高消费者，之类的信息暴露给了研究机构。通过大数据的分析，我们甚至能够在很大层次上精确地知道你是谁。
您之前也提到了大数据时代已经到来，所以企业、商家对数据的挖掘也在深化。那么什么样程度的数据挖掘才不算是过度挖掘呢？
其实没有什么办法能够防止数据的过度挖掘。任何一个企业都需要挖掘到更多的内容。我们能做的，只是通过政府和行业的监管，使得但凡侵犯用户隐私，并且给用户造成恶意伤害的企业，受到很严重的惩罚。要求一个用户，用自己的方法去保护自己的隐私，是不现实也是不公平的。
您现在另一个身份是百分点科技的首席科学家，那能不能谈谈百分点网是怎样挖掘数据的呢？
百分点科技把用户在电子商务网站上的浏览、购买、收藏数据，以及在资讯网站上的浏览数据聚合在一起。分析用户自身的喜好，预测用户的意图，再利用这些喜好和意图，对用户进行更精准的资讯或者购物的推荐。
很多人现在听到数据挖掘就觉得很害怕，怕自己的隐私会泄露出去，那么有没有方法可以防止自己的个人数据被人挖掘呢？
就像我们没有办法利用自己的能力去鉴别假食品、假商品一样，我们不需要要求用户去保护自己的隐私。因为这种东西实际上是无能为力的。比如说你带着你的手机，我们通过传感器就能知道你在哪里。你没办法回避这个事实。所以，这就要回到刚才的那个回答，我们只能够通过去惩罚那些恶意使用个人隐私数据，谋取不正当利益的公司，来回避这个问题。
什么样的方式属于恶意使用个人隐私呢？能否举例说明？
销售一个人的手机号码、一个人的家庭地址，或者在网上通过一些不正当的公开数据使得一个人的隐私——比如你上了什么网站、买了什么东西、上了什么交友网站、看过什么图片等等，被其他人得知。这些都属于不正当的使用。
那么是否有一些切实可行的方法可以避免自己的隐私被恶意使用呢？
表面上用户在上网的时候不停地清除cookie，可以避免自己的隐私泄露，但实际上很多后台的软件还是可以获取你上网的记录。尤其是一些防病毒的软件，它本质上既可以在某种意义上保护你的隐私，也拿到你更全面的隐私数据。从技术层面上来讲，用户保护自己的隐私还是很困难的，并且用户体验很差——我们的注意力要从提高用户水平转移到严厉要求企业上面。
现在智能手机普及，很多人手机里有黑名单，可以把推销的短信、电话都加进去防止骚扰，这算不算是一种隐私保护呢？
如果你觉得一个电话是恶意的，那只能说明它的定位不太精准。我估计可能只是你（的电话）出现在某个名单中，而对方的客服挨个儿地打电话。但它的确会对你的生活产生一些干扰。我们现在没有什么办法可以完全防止这些干扰，虽然也可以通过很多手段去除掉一些垃圾短信。
㈧ 大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作
首先
我由各种编程语言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,网络编程等
我又一定的数学基础——高数，线代，概率论，统计学等
我又一定的算法基础——经典算法，神经网络，部分预测算法，群智能算法等
但这些目前来讲都不那么重要，但慢慢要用到
Step 1：大数据理论，方法和技术
大数据理论——啥都不说，人家问你什么是大数据时，你能够讲到别人知道什么是大数据
大数据方法——然后别人问你，那怎么实现呢？嗯，继续讲：说的是方法（就好像归并排序算法：分，并）。到目前外行人理解无障碍
大数据技术——多嘴的人继续问：用的技术。
这阶段只是基础，不涉及任何技术细节，慢慢看慢慢总结，积累对“大数据”这个词的理解。
Step 2：大数据思维
Bang~这是继Step 1量变发展而来的质变：学了那么久“大数据”，把你扔到制造业，你怎么办？
我想，这就是“学泛”的作用吧，并不是学到什么具体东西，而是学到了对待事物的思维。
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以下阶段我还没开始=_=，不好误导大家
Step 3：大数据技术基础
Step 4：大数据技术进阶
Step 5：打实战
Step 6：大融合