大数据精选

OLAP&SQL在大数据时代也有用武之地，也可以满足海量数据的分析需求！

不断创造新高的销售成绩后面其实是强大的数据处理能力！

机器学习中存在各种不同的分类模型，如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。评估不同分类模型性能的方法是相通的。

其实，每个工作都需要用头脑去分析，理性思考，接触事物不同、知识水平差别，才形成不同的思维，而数据分析师也是有一个不同的思维方式去处理数据。那么，数据分析师的思维到底是怎么形成的呢？

聚类作为一种数据挖掘工具，在生物学，商务智能以及Web搜索等方面有着广泛的应用。

如何做好支付的数据分析呢?以下梳理出数据分析的8步流程，以及常见的7种分析思路。新手在启动数据分析前，最好跟主管或数据经验较丰富的童鞋确认每一步的分析流程。

你的组织是否在考虑分析数据的最佳方式?以下是在你采用大数据分析之前，需要注意的有关大数据的6个误区。

主成分分析是一种经典的降维方法，但如果你只把主成分分析作为一种降维手段，那么你就太OUT了。

“预测”就是根据已知的输入和输出进行学习，并依照给定的新输入给出我们自己的判断。

一般来说，大家都不太愿意直接看数据，更希望通过图表来进行呈现。今天，我们讨论图表化数据的问题。

对于不平衡数据集，一般的分类算法都倾向于将样本划分到多数类，体现在模型整体的准确率很高。

“长路漫漫，曲折求索。因此，我们不能总是像盯着后视镜开车一样只依赖过去的经验。盯着以往最佳示例的做法只适用于单一平坦的道路。”

这里为大家分享Hadoop集群设置中经常出现的一些问题。

关于美国总统大选，在 11 月 8 日就将出现白宫新主人。不过，向来民调领先的民主党候选人希拉里（Hillary），近期因联邦调查局重启电邮门旧案，使得民调结果与共和党候选人特朗普（Trump）差距缩小，甚至有被超越的可能。

SVM目前的应用主要在模式识别领域中的文本识别、中文文本分类、人脸识别等，同时也在许多的工程技术和信息过滤等方面有着重要作用。