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大数据分析的核心

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法,大数据可以概括为5个V, 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据作为时下最火热的IT行:语言界的终极Boss :服务器不二选择:大数据的中流砥柱;应用最广泛的大数据分析工具配套讲义+代码,加vx:boxueguu,免费领【比刷剧还爽!】Python量化交易+机器学习大数据全套教程,入门到精

K―平均算法K―平均算法是一种得到广泛应用的基于划分的聚类算法。其把M个对象分为N个簇,使得每个簇内具有较高的相似度。在应用该算法进行数据分析时,首先应输入包含M个对象的数据集A以及簇的数目N。从A中任意选择N个对象作为初始簇中心并且不断重复,随后计算出簇中对象的均值,将每个对象分配到最相似的簇并且不断更新簇均值,最后计算准则函数直到其不再发生变化为止。因为该算法的复杂度大约是0(nkt),所大数据分析的核心在于运用先进的统计方法和计算技术,从海量数据中提取有价值的信息。这些信息可以帮助企业更好地理解客户需求、优化产品、提高运营效

大数据的核心是整理、分析、预测、控制。大数据或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理