下面内容摘自互联网并作了整理。名词：BI(Business
Intelligence)：商业智能，DW(Data Warehouse)：数据仓库，详见正文Q1部分。OLTP(On-Line Transaction
Processing)：联机事务处理也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数...
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2014-06-07 05:32:53
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在数据挖掘中，K-Means是一种用来计算数据聚集的算法。具体来说，K-Means要解决的问题如下图所示
凭肉眼可以看出，大致可以分为4个点群。但是怎么通过计算机找出这几个点群呢？这就是K-Means要解决的问题。
普通的K-Means算法的步骤如下
（1）随机在图中取K个种子点
（2）对图中的每个点求到这K个点的距离，假设点距离种子点最近，那么属于点群...
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2014-06-05 07:39:11
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Explorer:menu selection and form filling缺点:when you
open a dataset, it immediately loads it all in. This means that the Explorer can
only be applied t...
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2014-05-29 21:03:09
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时间序列数据挖掘综述http://hi.baidu.com/superkiki1989/item/33d609ec4d936204560f1d14一、引言
时间序列是指按时间顺序排列的一组数据，是一类重要的复杂数据对象。作为数据库中的一种数据形式，它广泛存在于各种大型的商业、医学、工程和社会科学.....
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2014-05-27 00:11:44
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#includeusing namespace
std;///快排，百度数据挖掘，我面到终面///他们部门经理过来面我///数据挖掘的东西，兵来将挡，水来土掩////讲完项目于对互联网的理解///他说，最后写个快排吧~~~~////FUCK，我没写出来////嚓嚓嚓嚓嚓int
AdjustArray...
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2014-05-26 14:14:50
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K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。Mahout kmeans MapReduce实现的原理和上述的一致，值得注意的是，Mahout将数据存储在HDFS，用MapReduce做批量并行的计算。在做kmeans之前，需要将文本用Mahout向量化模块工具做向量化。计算过程主要分为三个步骤：初始中心选取，寻找簇中心，划分数...
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2014-05-26 06:00:31
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现在有越来越多的人热衷于做网络爬虫（网络蜘蛛），也有越来越多的地方需要网络爬虫，比如搜索引擎、资讯采集、舆情监测等等，诸如此类。网络爬虫涉及到的技术(算法/策略)广而复杂，如网页获取、网页跟踪、网页分析、网页搜索、网页评级和结构/非结构化数据抽取以及后期更细粒度的数据挖掘等方方面面，对于新手来说，不...
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2014-05-26 05:54:50
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概述这个时代被称之为大数据时代，各行各业生产的数据量呈现爆发性增长，并且基于这些爆发性增长的数据做深层次的数据挖掘、分析。因此，我们可以很容易的感觉到，在这样一个大数据的时代，我们很多做事情的方法正在发生了改变。例如，基于大数据分析可以做疾病预测控制；基于..
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2014-05-25 08:25:49
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在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。
为了方便下面的解释和举例，先设定我们要比较X个体和Y个体间的差异，它们都包含了N个维的特征，即X=（x1， x2， x3， ...
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2014-05-25 07:01:04
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星形模式是基于关系数据库的数据仓库中的一个著名概念，由于星形连接模式的设计思想能够满足人们从不同观察角度（维）分析数据的需求，所以在基于关系数据库的数据仓库的设计中广泛地使用了星形模式。本文主要介绍《广东省高速公路一张网资金结算情况分析系统》中的数据仓库技术。...
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2014-05-24 18:24:43
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