常用的大数据工具有哪些？ 未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的。
人工智能、机器学习、数据挖掘、数据分析、推荐， 等这些词之间有什么关联？ 大概知道它们之间有这么些关联，1.人工智能应该是很久的概念，现在在大数据背景下，焕发了新的生命。
想学习大数据要掌握些什么知识？ 大数据有很多方向，目前我们口中经常说的大数据的主要就业方向是：大数据研发，大数据分析与挖掘，深度学…
在数据挖掘的过程中，什么环节最重要 一个完整数据挖掘过程的四个步骤：1、鉴别商业问题；2、使用数据挖掘技术将数据转换成可以采取行动的信息；3、根据信息采取行动；4、衡量结果。在现代社会中，公司大多数商务流程的核心部分是数据。而数据挖掘的任务就是在如此海量的数据中发现有用的数据。但是仅仅发现数据那是不够的。我们必须对这种模型做出一定的反应，并采取行动，最后将有用的数据转换成信息，信息变成行动，行动转换成价值。这个就是数据挖掘在商业应用上的一个完整的流程。
数据挖掘的主要研究有哪些方向？ 数据挖掘主要研究方向包含算法研究和应用研究两个方面。1.数据挖掘算法研究。目前数据挖掘的主流算法包含统计学习类算法和机器学习类算法（监督学习、半监督学习、强化学习等）、而机器学习算法里面最热门的就是深度神经网络算法，主要工作是找到更加先进的算法或改进这些算法，使其在数据挖掘方面更有 效率，或者将这些算法做成工具，使用起来更方便，降低算法门槛。2.应用研究，主要是大数据分析范畴。数据挖掘在人文社科、经济、医疗、理工科等各个领域都有极强的应用前景。第一步，选定某个自己擅长的领域，找到获取该领域数据的途径，这一步看似简单，其实很难，一方面是需要的数据量非常大而 且要全面，另一方面是要尽可能保证获取的数据的真实性，这个前提没做好，后面的分析毫无意义。第二步，数据清理，必须了解数据清理的常用算法，对数据进行冗余清理和标准化处理等。第三步，选择合适的算法，不断做实验，获得实验结论第四步，建立适当的结论评价标准，判断第三步的结论是否有实际意义，如果结论存在明显错误或者无法自洽，则从新选择算法，如果换了多个算法，结论仍然无意义，则考虑是数据存在问题，很可能需要从新找数据，或者考虑之前的数据不够充分，还需要 。
什么是数据挖掘？使用数据挖掘主要解决的问题有哪些？ 数据挖掘（Data Mining）和大数据的关系是什么？常听到有说法认为数据发掘是用来解决分类问题、聚类问题…
如何有效地进行数据挖掘和分析，数据治理平台哪家好？
入门并深入学习数据挖掘，有哪些具体的研究方向和经典的论文可供参考？ 想系统的学习一下数据挖掘技术，并且找个方向好好研究一下，有什么经典的论文可供参考么？最好提供链接地…
大数据和数据挖掘的区别？
大数据主要学习哪些内容？ 大数据技术体系非常庞杂，基础技术覆盖数据采集、数据预处理、分布式存储、NOSQL数据库、多模式计算（批处理、在线处理、实时流处理、内存处理）、多模态计算（图像、文本、视频、音频）、数据仓库、数据挖掘、机器学习、人工智能、深度学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的层面。另外大数据应用领域广泛，各领域采用技术的差异性还是比较大的。短时间很难掌握多个领域的大数据理论和技术，建议从应用切入、以点带面，先从一个实际的应用领域需求，搞定一个一个技术点，有一定功底之后，再举一反三横向扩展，这样学习效果就会好很多。从DT（Data technology，数据技术）技术泛型角度来系统地介绍什么是大数据，包括那些核心技术，各领域之间的关系等等：计算机要智能化，机器学习（machine learning）是核心的核心，深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能，大数据等概念的核心技术就是机器学习，机器学习用于图像处理和识别就是机器视觉。深度学习（deep learning），机器学习里面现在比较火的一个子领域，深度学习是已经被研究过几十年的神经网络算法的变种，由于在大数据条件下图像，语音识别等领域的分类和识别上取得了非常好的效果，有望成为人工智能取得突破。
