⑴ 數據挖掘中k中心演算法中的相似度度量是什麼意思

相似度是度量兩個數據點之間的距離，數據點距離有多種測度方法，須根據你的測度需求選定

⑵ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘哪家做的比較好

簡單來講，數據挖掘，就是把數據找出來，數據分析呢，就是針對挖掘出來的數據進行處理。數據中台是集數據挖掘和數據分析、數據呈現為一體，打破了傳統的數倉還有數據中心，並且在數倉模型的設計上也是一脈傳承，之所以我們現在處處推崇數據中台建設及應用，一個是因為數據中台確實有過人之處，另一個是這套模型在阿里體現了巨大的應用價值。數據中台策略中的幾個過人之處。
第一，數據匯聚，承上啟下
數據中台策略的基本理念是，將所有的數據匯聚到數據中台，以後的每個數據應用（無論是指標和分析類的，還是畫像類和大數據類的）統統從數據中台獲取數據，如果數據中台沒有，那麼數據中台就負責把數據找來，如果數據中台找不來，就說明當前真沒有這個數據，數據應用也就無從展開。相對而言，數據中台策略中更加強調數據的「全」以及數據中台組織與數據應用組織之間的協作關系，從設計、組織、建設、流程角度保障了模式的落地。
第二，縱觀大局，推動全局
數據業務在企業中應當是一個完整業務，是一個亟需提高定位的業務，是企業的戰略業務。所以數據中台策略應當對應企業的數據戰略，並提供更有力的支撐，而不是僅僅停留在是把數據找到，把數據清洗了，把數據算出來。
第三、技術升級、應用便捷
目前業內比較典型的就是阿里雲數加平台，數加平台基本讓數據開發者能夠像使用傳統資料庫一樣的使用大數據平台了，所有操作方式都是通過可視化界面進行，大部分的開發都是通過SQL語句來實現。數據中台在與數加產品功能對比上不分伯仲，同時又基於私有雲大數據應用的特點定製開發了諸多功能以及數據治理模塊用以推動企業整體數據化進程。
技術分享，歡迎交流~

⑶ 廈門大學軟體工程碩士各研究方向

建議學習 4. 電子政務與商務、5. 金融信息化，通工作還對口寫。

⑷ 大數據挖掘需要學習哪些技術大數據的工作

首先
我由各種編程語言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,網路編程等
我又一定的數學基礎——高數，線代，概率論，統計學等
我又一定的演算法基礎——經典演算法，神經網路，部分預測演算法，群智能演算法等
但這些目前來講都不那麼重要，但慢慢要用到

Step 1：大數據理論，方法和技術

  • 大數據理論——啥都不說，人家問你什麼是大數據時，你能夠講到別人知道什麼是大數據

  • 大數據方法——然後別人問你，那怎麼實現呢？嗯，繼續講：說的是方法（就好像歸並排序演算法：分，並）。到目前外行人理解無障礙

  • 大數據技術——多嘴的人繼續問：用的技術。

    • 這階段只是基礎，不涉及任何技術細節，慢慢看慢慢總結，積累對「大數據」這個詞的理解。

    Step 2：大數據思維
    Bang~這是繼Step 1量變發展而來的質變：學了那麼久「大數據」，把你扔到製造業，你怎麼辦？
    我想，這就是「學泛」的作用吧，並不是學到什麼具體東西，而是學到了對待事物的思維。

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    以下階段我還沒開始=_=，不好誤導大家
    Step 3：大數據技術基礎

    Step 4：大數據技術進階

    Step 5：打實戰

    Step 6：大融合

⑸ 你知道廈大計算機復試考什麼嗎

考試制度中的重要程序，特指分兩次進行的考試的第二次考試。如研究生考試，公務員考試等等，一般也包括筆試與面試兩種形式。從2006年開始，研究生招生加大了復試的權重，有的招生單位甚至把復試的權重加大為百分之五十，這就要求考生具有真才實學並具備更高的應變能力。

以下是計算機考研復試、面試回憶舉例：
復試的時候是第二組，進去先用英文自我介紹，事先備好的，約一分半，然後抽題，題目較簡單，我抽到的是：大學中你喜歡哪門課程，不喜歡哪門課程？為什麼？
然後老師問：
1、畢業學校，六級成績
2、對存儲的了解
3、如果讓你在嵌入式方面發展你願意嗎？
4、圖像什麼的說了一大堆，你感興趣嗎？
如實作答即可。
不同的組的抽題不一樣，有的組抽三個有的一個，老師都挺好的，這點不用擔心。
其他組別的面試題目：
1、8086的中斷方式，過程
2、int float double char 的長度，
3、你了解的那些編程語言，舉例說明
4、浮點數的大小怎麼比較

忘了是第幾組，我們那組也簡單，英語自我介紹，我抽中了——朋友對你的評價。另有人抽中了——對於未來的規劃及對現在計算機領域了解跟前景。
接下來，就開始與老師相互對話。先問：感興趣的有哪些、研究方向、為什麼讀研究生、我選了數據挖掘。然後就問大數據、數據挖掘的概念，老師們都很好，不會有太大的壓力。
再補充一下面試的內容：

英語口語沒有讓自我介紹，提了兩個問題：
1介紹你的大學
2.大學期間最喜歡的一門課？介紹一下。
專業課抽到的兩個問題：
1.C的結構體與C++類的區別？
2.簡述8086的中斷過程。

⑹ 關於數據挖掘專業研究生報考的幾個問題。

1、不能直接說哪個學校一流或者二流。你可以參考下廈大、南大、人大、北郵、中央財經、西南財經等等。有很多。
2、只要有機會還是全日制的吧，進入社會工作的敲門磚很重要的。
3、個人不談發展，自己覺得行、心情也不錯的話，就去吧。

⑺ 國內有哪些數據分析和數據挖掘的軟體

這就得推薦自家產品了！
市面上多數的工具，無論是BI還是其他，大多都圍繞數據分析和可視化的，整個數據分析的鏈路：數據收集/採集—數據清洗—挖掘分析—數據可視化—應用模板開發，需要多個系統和工具搭夥完成。
而億信ABI就是一款可快速實現從數據採集、數據整合、構建數據中心到數據可視化展現全過程的一站式數據分析平台，幫助企業有序的管理，持續挖掘企業的數據價值。與此同時，億信ABI在可視化分析能力上也是超能打，固定報表、Dashboard、大屏分析、移動分析、報告分析等樣樣在行，可謂是數據分析領域的集大成者。

⑻ 請教高手廈大數據挖掘與統計學哪個比較好

還是大數據比較好點，可以去大講台看看，站內有大數據培訓、雲計算、Web前端開發、Hadoop教程、Spark教程視頻，希望可以幫助到你

⑼ 如何有效地進行數據挖掘和分析，數據治理平台哪家好

可以利用數據中台有效進行數據挖掘和分析。數據中台建設的基礎其實還是數據倉庫和數據中心，但和傳統的數據倉庫和數據中心相比，確實有一些過人之處。此處以袋鼠雲數據中台為例，淺析數據中台策略的幾個過人之處：

1、 數據匯聚，承上啟下。區別於傳統的數據治理平台，數據中台策略的基本理念是，將所有的數據匯聚到數據中台，以後的每個數據應用（無論是指標和分析類的，還是畫像類和大數據類的）統統從數據中台獲取數據，如果數據中台沒有，那麼數據中台就負責把數據找來，如果數據中台找不來或者從外部購買，就說明當前真沒有這個數據，數據應用也就無從展開。

2、 縱觀大局，推動全局。數據業務在企業中應當是一個完整業務，是一個亟需提高定位的業務，是企業的戰略業務。所以數據中台策略應當對應企業的數據戰略，並提供更有力的支撐，而不是僅僅停留在把數據採集，把數據清洗，把數據算出來。所以，數據中台建設，需要詳實了解企業的數據情況，數據需求以及構建數據業務的推動藍圖。上述內容應當通過相互銜接的七個數據服務進行完整的構建以及推動。

3、 技術升級、應用便捷。大數據平台在很長一段時間，甚至直至現在都還是以開源產品為主流的狀況，開源產品使用費力，配置繁瑣，導致大數據開發門檻高，數據應用受到嚴重阻礙，甚至在很多地方一直把大數據技術平台和傳統的數倉做區別對待，認為大數據產品的特點是流式計算和處理非結構化數據。其實大數據產品如果能夠降低使用門檻的話，會迅速替代傳統數倉的技術產品。傳統數倉無論在海量數據處理能力，節點擴展能力，實時計算能力，軟體購買和維護成本等諸多方面都無法與當前的大數據平台進行抗衡。目前業內比較典型的就是阿里雲數加平台，數加平台基本讓數據開發者能夠像使用傳統資料庫一樣的使用大數據平台了，所有操作方式都是通過可視化界面進行，大部分的開發都是通過SQL語句來實現。

袋鼠雲數據中台建設與策略已經脫離了一個單純的產品概念范疇，更多的是關注於企業的整體數據化建設工作，這也是數據治理平台的趨勢所向。