浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

大数据时代下数据挖掘技术的应用

 大数据时代下,数据挖掘技术越来越受到人们的关注。本文介绍了数据挖掘技术的研究背景和研究现状,论述了决策树、支持向量机、神经网络等数据挖掘技术的相关算法,分析了数据挖掘技术在大数据中的相关应用及未来的发展趋势,探讨了在大数据时代数据挖掘技术面临的挑战。     

大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍，分析了大数据的概念，对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论，并给出了大数据开源实现平台的技术组件，最后对大数据的挑战给予了展望.     

数据挖掘流程中数据准备的探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.数据挖掘需要从庞大的数据集或数据库中提炼有用的信息, 因而就产生了一个问题, 如何为数据挖掘准备一个有效的数据集合, 以提高效率, 这是本文讨论的关键.     

大数据与云计算

大数据（Big Data）这个概念近年来在越来越多的场合、被越来越多的人提及,并且经常和云计算联系在一起,云计算与大数据之间到底是什么关系成为热点话题。本专题报告包含以下四个方面内容：1.大数据的价值;2.大数据带来的挑战;3.大数据研究成果;4.云计算是大数据挖掘的主流方式。通过本报告阐述我们对大数据的理解,以及对大数据的价值的认识,探讨大数据处理与挖掘技术,论述以下观点：没有互联网就没有云计算模式,没有云计算模式就没有大数据处理技术,也就没有大数据挖掘技术。     

供应链管理中的数据预处理技术

数据挖掘技术在供应链管理中起着非常重要的作用，由于数据常常出现噪声、缺失等情况，因此数据预处理成为数据挖掘过程中非常重要的一个步骤。结合供应链管理中的数据挖掘对各种数据预处理技术进行了介绍，并讨论了适合在供应链管理数据挖掘中应用的数据预处理技术。     

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.     

数据挖掘技术在金融行业中的应用

随着计算机信息技术的发展,信息共享使得人们能得到越来越多的数据。与此同时出现了分析这些海量数据的一门技术数据挖掘技术。首先介绍了数据挖掘技术的定义以及常用挖掘方法,然后介绍了数据挖掘技术在金融行业的典型应用。     

基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法.文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望.     

数据挖掘技术在金融行业中的应用

随着计算机信息技术的发展，信息共享使得人们能得到越来越多的数据。与此吲时出现了分析这些海量数据的一门技术数据挖掘技术。本文首先介绍了数据挖掘技术的定义以及常用挖掘方法，然后介绍了数据挖掘技术在金融行业的典型应用。     

云环境下的图书馆大数据处理模式研究

大数据是时代发展的潮流,它的采用将引起图书馆业务管理模式的全面改革,也将为整个信息社会的全面发展提供强有力的服务保障。阐述了大数据及云技术的发展与应用现状,并对大数据在图书馆的应用优势和存在问题进行了分析,以期对相关理论的发展有所贡献。     

深度学习在海洋大数据挖掘中的应用

 介绍了深度学习的关键发展节点和应用发展历程，分析了深度学习在国内外主要领域的发展现状；概述了多个深度学习的关键算法原理，分析了深度学习在海洋数据重构、分类识别和预测等海洋大数据挖掘中的相关应用；提出了深度学习未来可能面临的问题，并从加强顶层设计、信息安全和强化算法鲁棒性等方面，展望了深度学习在海洋大数据挖掘中的应用前景。     

大数据驱动下智慧城市建设的若干思考

 在当前的智慧城市建设中,随着互联网、物联网、通信网及大规模智能化应用服务的深入发展,产生了海量、异构、多源的城市时空大数据。在大数据时代,智慧城市的建设值得人们更深层次的思考。如何应对这些大规模、复杂的城市数据,尤其是对数据的感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算、可视化及高效的服务应用都面临着巨大挑战。本文主要从技术、立法、管理3个视角重点阐述了大数据对智慧城市发展驱动作用。在技术上从纵向和横向两个视角分析城市时空大数据的特征及应用;从数据资产的角度强调了立法在智慧城市中的作用;从政策管理、奖惩与市场机制等方面分析了管理在智慧城市建设中的重要性;从综合视角思考大数据驱动下智慧城市建设中的若干问题。     

多策略数据挖掘系统的分析与设计

为了满足数据规模的膨胀和分析需求的增长,在对数据挖掘系统的发展史进行回顾的基础上,分析了国内外典型数据挖掘系统的特点,设计了一个多策略的数据挖掘系统。并针对数据挖掘面临的大规模海量数据的处理问题,为系统引入和设计了算法插件思想、缓冲区处理技术、基于XML(Extensib le M arkup Lan-guage)语言的配置文件和相应的并行处理技术。最后讨论了系统今后开发过程中需要注意算法更新及评估的问题。     

日本大数据技术服务现状研究

本文通过对日本大数据技术服务市场应用现状和问题的探讨,为我国大数据技术服务产业敲响警钟。我国相关部门可以针对日本在大数据技术服务提供产业中所遇到的问题及早布局,减少某些尚未暴露或者已经暴露出的行业发展问题对行业发展潜在的威胁。本文的结论对于保障我国大数据技术服务产业健康发展,加快培育我国大数据技术服务提供企业的核心竞争力有较高的现实意义和参考价值。     

中国材料数据库与公共服务平台建设

 材料数据对于国家安全、工程服役安全、科技创新、智能制造等方面的重要性在数据时代越来越彰显出来,在2011 年美国提出的具有变革意义的材料基因组计划中,材料数据与材料计算模拟、材料实验表征一起,为材料发展全流程研究的三大基本工具,使材料研究者与生产管理者进一步充分认识材料数据对加速材料研发进程的推动作用。材料数据具有多样、获取过程复杂、数据间关联关系复杂、知识产权性强等特点,使数据的收集、存储、共享和应用更加复杂。本文就大数据时代下的材料数据的特点、分类、材料数据库的国内外现状对比、中国发展材料数据库与材料数据科学的意义、今后主要发展方向以及存在的问题等方面进行系统分析,提出建设国家材料数据研发与服务公共平台,加大材料数据的收集整合力度,构建国家民用材料数据库与军用材料数据库,开展材料数据及材料数据库相关标准规范建设、定制性专题数据库服务、数据推送服务,同时开展材料信息学、材料数据学等方面的研究,开创并构建材料数据科学这一材料领域新学科。     

浅谈大数据时代图书馆的服务创新与发展方向

在大数据时代,图书馆服务质量的提高离不开大数据的支持,大数据将对未来图书馆行业发展起到至关重要的作用,其中关键因素是对大数据分析技术的深入了解与发掘。在阐释大数据概念及特点的基础上,分析了大数据对图书馆产生的影响,探讨了大数据时代图书馆的服务创新与发展方向。     

日本大数据技术服务现状及对我国的启示

日本在大数据技术和应用方面的研究应该说着手早、起点高、保障充分,总体来说,目前其水平的确走在了世界的前列。但是,对于日本大数据技术服务来说,未来仍然有很多潜在的不确定性,为了保障大数据信息服务产业的健康发展,日本已经开始积极努力克服这些暴露出的问题。本文通过对日本大数据技术服务市场应用现状和问题的探讨,为我国大数据技术服务产业敲响警钟。我国相关部门可以针对日本在大数据技术服务提供产业中所遇到的问题及早布局,减少某些尚未暴露或者已经暴露出的行业发展问题及对行业发展潜在的威胁。本文的结论对于保障我国大数据技术服务产业健康发展,加快培育我国大数据技术服务提供企业的核心竞争力有较高的现实意义和参考价值。