运维技术支持包括
实现对海量数据的存储和分布式计算,数据通过hadoop的集群处理后,得到结果。其中包括:数据优化、数据搭建、加节点、备份恢复、本地搭建hadoop集群等
主题数据库包括原数据维护管理,ETL工具(数据抽取、转换、加载),数据维护管理、数据分析工具和系统日志五个部分。该工具为多渠道来源的数据整合,数据存储,数据分析,为数据挖掘提供了高质?#24247;?#25968;据基础。

网络爬虫工具包括:管理工具、爬虫工具和爬虫数据库三个部分组成,该工具可用于舆情监控、市场分析、产品研发、风险预测等多种业务使用场景。

  • 灵活调度任务 海量数据抓取
  • 眼见即可采 全网适用
  • 获取数据 ?#36828;?#20998;词
  • 支持多种格式导出
数据采集包括:第三方数据采集、业务数据采集、本地数据库数据采集、网络爬虫数据采集、物联网数据采集等

原数据清洗/残缺处理:通过技术手段发现并纠正数据文件中可识别的错误,包括检查数据的?#24674;?#24615;,处理无效值和缺失值等,其中也包括不完整的数据和重复的数据。

数据挖掘:将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合,从大?#24247;摹?#19981;完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但?#36136;?#28508;在有用信息和知识的过程。

数据挖掘的任务主要分为4类:建模预测、关联分析、聚类分析、异常监测

数据分析包括数据的描述性分析、线性回归分析、方差分析、主成分分析、典型相关分析、判别分析、聚类分析、弹性分析、Bayes统?#21697;?#26512;等

云平台?#26680;?#26377;云/公有云
本地存储

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