云計(jì)算可以分成哪3類

數(shù)據(jù)挖掘的方法

1．分類

2．估值。

3．預(yù)測(cè)。

4．相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則

5．聚類

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)有哪些關(guān)系？

云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的關(guān)系：云計(jì)算是基礎(chǔ)，沒(méi)有云計(jì)算，無(wú)法實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算。大數(shù)據(jù)是應(yīng)用，沒(méi)有大數(shù)據(jù)，云計(jì)算就缺少了目標(biāo)與價(jià)值。兩者都需要人工智能的參與，人工智能是互聯(lián)網(wǎng)信息系統(tǒng)有序化后的一種商業(yè)智能

云計(jì)算服務(wù)類型有哪些？

laas,Paas,Saas

大數(shù)據(jù)的特征？

運(yùn)行速度快

多樣性

通用性

容易使用

通過(guò)可量化技術(shù)，領(lǐng)導(dǎo)可以看到數(shù)據(jù)報(bào)告

Nosql數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些？ 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些

Nosql:Mongodb,HBase,Redis,Hadoop

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)：mysql,Oracle,Db2

Nosql如果數(shù)據(jù)不一致的情況下，可以使用NoSql

l因?yàn)榉顷P(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)是以key-value鍵值對(duì)的形式進(jìn)行存儲(chǔ)的

當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用聚類技術(shù)促使帶同類標(biāo)簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)據(jù)相分離
Strom中的幾個(gè)概念是什么意思？拓?fù)?#xff0c;元祖啥的

拓?fù)?#xff1a;Storm 的拓?fù)涫菍?duì)實(shí)時(shí)計(jì)算應(yīng)用邏輯的封裝

元祖：Tuple是Storm中最小的數(shù)據(jù)傳輸單元，可以理解為一個(gè)值列表或者鍵值對(duì)

大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)有哪些

D3（全稱Data Driven Documents）是一個(gè)用來(lái)做Web數(shù)據(jù)可視化的JavaScript函數(shù)庫(kù)。D3也稱之為D3.j

ECharts:一個(gè)圖表庫(kù)。

Tableau：

Gephi：學(xué)習(xí)筆記-畫(huà)出圖形基本流程

第9章PPT 大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的應(yīng)用這一塊 看看
OLAP和OLTP的區(qū)別看下

聯(lián)機(jī)分析處理OLAP：是一種軟件技術(shù)，它使分析人員能夠迅速、一致、交互地從各個(gè)方面觀察信息，以達(dá)到深入理解數(shù)據(jù)的目的

On-Line Transaction Processing聯(lián)機(jī)事務(wù)處理過(guò)程(OLTP)，也稱為面向交易的處理過(guò)程，其基本特征是前臺(tái)接收的用戶數(shù)據(jù)可以立即傳送到計(jì)算中心進(jìn)行處理，并在很短的時(shí)間內(nèi)給出處理結(jié)果，是對(duì)用戶操作快速響應(yīng)的方式之一。

數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)啥區(qū)別？

**簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，**數(shù)據(jù)庫(kù)偏向于管理和儲(chǔ)存 ，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)偏向于整合和分析

數(shù)據(jù)庫(kù)：傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用主要是基本的，日常事務(wù)的處理，更關(guān)注業(yè)務(wù)處理（OLTP）

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)：支持復(fù)雜的分析操作，側(cè)重決策，并提供直觀易懂的查詢結(jié)果，更關(guān)注于分析層面（OLAP）

KDD是啥？ 了解下

知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database, KDD)，是所謂"數(shù)據(jù)挖掘"的一種更廣義的說(shuō)法，即從各種媒體表示的信息中，根據(jù)不同的需求獲得知識(shí)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据分析李俊的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

如果覺(jué)得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。