⑴ 数据挖掘中k中心算法中的相似度度量是什么意思

相似度是度量两个数据点之间的距离，数据点距离有多种测度方法，须根据你的测度需求选定

⑵ 数据分析和数据挖掘的区别是什么如何做好数据挖掘哪家做的比较好

简单来讲，数据挖掘，就是把数据找出来，数据分析呢，就是针对挖掘出来的数据进行处理。数据中台是集数据挖掘和数据分析、数据呈现为一体，打破了传统的数仓还有数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承，之所以我们现在处处推崇数据中台建设及应用，一个是因为数据中台确实有过人之处，另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。数据中台策略中的几个过人之处。
第一，数据汇聚，承上启下
数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。相对而言，数据中台策略中更加强调数据的“全”以及数据中台组织与数据应用组织之间的协作关系，从设计、组织、建设、流程角度保障了模式的落地。
第二，纵观大局，推动全局
数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在是把数据找到，把数据清洗了，把数据算出来。
第三、技术升级、应用便捷
目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。数据中台在与数加产品功能对比上不分伯仲，同时又基于私有云大数据应用的特点定制开发了诸多功能以及数据治理模块用以推动企业整体数据化进程。
技术分享，欢迎交流~

⑶ 厦门大学软件工程硕士各研究方向

建议学习 4. 电子政务与商务、5. 金融信息化，通工作还对口写。

⑷ 大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作

首先
我由各种编程语言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,网络编程等
我又一定的数学基础——高数，线代，概率论，统计学等
我又一定的算法基础——经典算法，神经网络，部分预测算法，群智能算法等
但这些目前来讲都不那么重要，但慢慢要用到

Step 1：大数据理论，方法和技术

  • 大数据理论——啥都不说，人家问你什么是大数据时，你能够讲到别人知道什么是大数据

  • 大数据方法——然后别人问你，那怎么实现呢？嗯，继续讲：说的是方法（就好像归并排序算法：分，并）。到目前外行人理解无障碍

  • 大数据技术——多嘴的人继续问：用的技术。

    • 这阶段只是基础，不涉及任何技术细节，慢慢看慢慢总结，积累对“大数据”这个词的理解。

    Step 2：大数据思维
    Bang~这是继Step 1量变发展而来的质变：学了那么久“大数据”，把你扔到制造业，你怎么办？
    我想，这就是“学泛”的作用吧，并不是学到什么具体东西，而是学到了对待事物的思维。

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    以下阶段我还没开始=_=，不好误导大家
    Step 3：大数据技术基础

    Step 4：大数据技术进阶

    Step 5：打实战

    Step 6：大融合

⑸ 你知道厦大计算机复试考什么吗

考试制度中的重要程序，特指分两次进行的考试的第二次考试。如研究生考试，公务员考试等等，一般也包括笔试与面试两种形式。从2006年开始，研究生招生加大了复试的权重，有的招生单位甚至把复试的权重加大为百分之五十，这就要求考生具有真才实学并具备更高的应变能力。

以下是计算机考研复试、面试回忆举例：
复试的时候是第二组，进去先用英文自我介绍，事先备好的，约一分半，然后抽题，题目较简单，我抽到的是：大学中你喜欢哪门课程，不喜欢哪门课程？为什么？
然后老师问：
1、毕业学校，六级成绩
2、对存储的了解
3、如果让你在嵌入式方面发展你愿意吗？
4、图像什么的说了一大堆，你感兴趣吗？
如实作答即可。
不同的组的抽题不一样，有的组抽三个有的一个，老师都挺好的，这点不用担心。
其他组别的面试题目：
1、8086的中断方式，过程
2、int float double char 的长度，
3、你了解的那些编程语言，举例说明
4、浮点数的大小怎么比较

忘了是第几组，我们那组也简单，英语自我介绍，我抽中了——朋友对你的评价。另有人抽中了——对于未来的规划及对现在计算机领域了解跟前景。
接下来，就开始与老师相互对话。先问：感兴趣的有哪些、研究方向、为什么读研究生、我选了数据挖掘。然后就问大数据、数据挖掘的概念，老师们都很好，不会有太大的压力。
再补充一下面试的内容：

英语口语没有让自我介绍，提了两个问题：
1介绍你的大学
2.大学期间最喜欢的一门课？介绍一下。
专业课抽到的两个问题：
1.C的结构体与C++类的区别？
2.简述8086的中断过程。

⑹ 关于数据挖掘专业研究生报考的几个问题。

1、不能直接说哪个学校一流或者二流。你可以参考下厦大、南大、人大、北邮、中央财经、西南财经等等。有很多。
2、只要有机会还是全日制的吧，进入社会工作的敲门砖很重要的。
3、个人不谈发展，自己觉得行、心情也不错的话，就去吧。

⑺ 国内有哪些数据分析和数据挖掘的软件

这就得推荐自家产品了！
市面上多数的工具，无论是BI还是其他，大多都围绕数据分析和可视化的，整个数据分析的链路：数据收集/采集—数据清洗—挖掘分析—数据可视化—应用模板开发，需要多个系统和工具搭伙完成。
而亿信ABI就是一款可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现全过程的一站式数据分析平台，帮助企业有序的管理，持续挖掘企业的数据价值。与此同时，亿信ABI在可视化分析能力上也是超能打，固定报表、Dashboard、大屏分析、移动分析、报告分析等样样在行，可谓是数据分析领域的集大成者。

⑻ 请教高手厦大数据挖掘与统计学哪个比较好

还是大数据比较好点，可以去大讲台看看，站内有大数据培训、云计算、Web前端开发、Hadoop教程、Spark教程视频，希望可以帮助到你

⑼ 如何有效地进行数据挖掘和分析，数据治理平台哪家好

可以利用数据中台有效进行数据挖掘和分析。数据中台建设的基础其实还是数据仓库和数据中心，但和传统的数据仓库和数据中心相比，确实有一些过人之处。此处以袋鼠云数据中台为例，浅析数据中台策略的几个过人之处：

1、 数据汇聚，承上启下。区别于传统的数据治理平台，数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来或者从外部购买，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。

2、 纵观大局，推动全局。数据业务在企业中应当是一个完整业务，是一个亟需提高定位的业务，是企业的战略业务。所以数据中台策略应当对应企业的数据战略，并提供更有力的支撑，而不是仅仅停留在把数据采集，把数据清洗，把数据算出来。所以，数据中台建设，需要详实了解企业的数据情况，数据需求以及构建数据业务的推动蓝图。上述内容应当通过相互衔接的七个数据服务进行完整的构建以及推动。

3、 技术升级、应用便捷。大数据平台在很长一段时间，甚至直至现在都还是以开源产品为主流的状况，开源产品使用费力，配置繁琐，导致大数据开发门槛高，数据应用受到严重阻碍，甚至在很多地方一直把大数据技术平台和传统的数仓做区别对待，认为大数据产品的特点是流式计算和处理非结构化数据。其实大数据产品如果能够降低使用门槛的话，会迅速替代传统数仓的技术产品。传统数仓无论在海量数据处理能力，节点扩展能力，实时计算能力，软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。

袋鼠云数据中台建设与策略已经脱离了一个单纯的产品概念范畴，更多的是关注于企业的整体数据化建设工作，这也是数据治理平台的趋势所向。