搜索引擎优化(seo)-刘志军从入门到精通视频教程(全14讲)(课程二十二、玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树))

　　搜索引擎优化(seo)-刘志军从入门到精通视频教程(全14讲)(课程二十二、玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树))

　　课程二 十二、玩转大数据：解释大数据挖掘技术（Apriori 算法、Tanagra 工具、决策树）

　　本课程称为解释数据挖掘技术。所谓“深入”，是指数据挖掘的原理和经典算法。一是了解算法，知道在什么场景下应该使用什么方法；第二个是学习

　　学习算法的经典思想可以应用到其他实际项目中；第三是理解算法，这样数据挖掘算法才能应用到你的项目开发中。所谓“简单”是指数据挖掘

　　在实际应用中实现了算法的应用。本课程将从三个不同的方面讲解算法的应用：一是微软的SQL Server和Excel工具实现的数据挖掘；另一种是著名的开源算法

　　数据挖掘，如Weka、KNIMA、Tanagra等开源工具；三是用C#语言做演示，完成数据挖掘算法的实现。

　　根据实际引用场景，数据挖掘技术通常分为三类：分类器、关联分析和聚类算法。本课程主要介绍这三种算法的经典思想和一些著名的实现形式，并结合起来

　　一些商业分析工具、开源工具或编程方法来解释具体的应用方法

　　课程二十三、Lucene4.X-实用百度搜索系统*敏*感*词*文档海量搜索

　　本课程介绍了Lucene4的发展历程、开发环境搭建，分析了lucene4的中文分词原理，深入讲了lucene4的系统架构，分析了lucene4索引实现的原理及其优异的性能。

　　了解lucene4的搜索算法优化以及使用java结合lucene4实现百度文库全文搜索功能等比较高端的实用内容。市场上一般很难找到相同深度和广度的类似视频，集原理、基础、案例于一体。难得一见的实战高端视频教程。

　　课程二十四、 Solr搜索引擎数据挖掘快速入门高级教程（Solr集群、KI分词、项目实战）

　　本教程从最基本的solr语法入手，选用最新最流行的开源搜索引擎服务框架solr5.3.1，使用Tomcat8搭建solr集群服务；本教程可以帮助学生快速上手

　　solr的开发和二次开发，包括hadoop集群的使用，就是对海量数据进行索引和实时检索，通过理解、学习、安装、配置、和整合。

　　课程二十五、项目实战：SPSS Modeler数据挖掘项目实战训练

　　SS Modeler是业界非常有名的数据挖掘软件，其前身是SPSS Clementine。SPSS Modeler 内置了丰富的数据挖掘模型。凭借其强大的挖矿功能和友好的操作习惯，

　　深受用户喜爱和好评，成为众多知名公司数据挖掘项目的软件产品选择。本课程以SPSS Modeler为应用软件，以数据挖掘项目生命周期为线索，以实际数据挖掘项目为例，讲解从项目业务理解到最终软件实现的全过程。

　　课程二十六、数据层交换与高性能并发处理（开源ETL大数据治理工具）

　　ETL是数据提取、清洗、转换和加载的过程。是将数据加载到数据仓库进行大数据分析的过程。目前，有两种流行的数据输入仓库形式。一种是在继续之前进入数据库。

　　清洗转换，另一种方式是先进行清洗转换再进入数据库，我们的ETL属于后者。大家可能普遍说大数据的利器是hadoop，但是大家应该知道，如果我们不进步

　　进入Hadoop后，我们只使用mapreduce进行数据清洗和转换，然后进行分析。垃圾数据会导致我们的磁盘占用空间很大，无形中提高了我们的

　　硬件成本（硬盘大，内存小，处理速度会慢，大内存CPU性能和低速也会受到影响），所以hadoop虽然理论上解决了坏机器拼大问题，但实际上，

　　如果我们有更好的节点，速度必然会普遍提高，所以ETL仍然是大数据环境中必不可少的数据交换工具。

　　课程二十七、零基础数据分析与挖掘R语言实践

　　本课程面向从未接触过数据分析的学生。从最基本的R语法开始，逐渐进入各个行业流行的各种分析模型。整个课程分为基础和实战两个单元。基本零件包

　　包括R语法和统计思维两个主题，R语法单元将介绍R语言中的各种特色数据结构，如何从外部抓取数据，以及如何使用包和函数帮助学生快速通过语法障碍。统计思维

　　该单元将指导如何使用统计思想快速发现数据特征或模式，并使用 R 强大的绘图功能进行可视化。实战部分选择了回归、聚类、数据降维、关联规则、决策

　　Tree这5个中最基本的数据分析模型，详细介绍了它的思想和原理，并通过案例讲解了在R中的实现，尤其是对各种参数的解释和输出结果的详细解释，让同学们真正做到了集成。

　　相互渗透和推断的效果。并将其应用到您自己的工作环境中

　　课程二十八、深入理解Hadoop Mahout数据挖掘实战（算法分析、项目实战、中文分词技术）

　　Mahout 是 Apache 软件基金会 (ASF) 下的一个开源项目。它提供了一些机器学习领域经典算法的可扩展实现，旨在帮助开发者更方便快捷地创建智能应用程序。课程包括：Mahout数据挖掘工具和Hadoop实现推荐系统综合实践，涉及MapReduce、Pig和Mahout综合实践

　　课程二十九、大数据项目实用Python金融应用编程（数据分析、定价与量化投资）

　　近年来，金融领域的定量分析越来越受到理论界和实务界的关注，定量分析的技术也取得了长足的进步，成为备受关注的热点领域。所谓财务量化就是

　　分析理论与计算机编程技术相结合，更有效地利用*敏*感*词*融资产的准确定价和交易机会的发*敏*感*词*融领域的方方面面，包括

　　包括基础和衍生金融资产定价、风险管理、量化投资等。随着大数据技术的发展，量化分析逐渐与大数据相结合，实*敏*感*词*融数据的有效快速计算和处理。

　　原因。在量化金融时代，选择合适的编程语言对于金融模型的实现至关重要。在这方面，Python 语言显示出非凡的优势，尤其是因为它具有大量的财务计算。

　　算术库，可提供与C++、java等语言的接口，实*敏*感*词*融领域快速开发应用的关键语言。因为它是开源的，所以降低了财务计算的成本。

　　而且，通过广泛的社交网络提供了大量的应用实例，大大缩短了金融量化分析的学习路径。本课程介绍量化分析与Python语言快速发展的关系，让学生快速掌握如何使用Python语言进行金融数据量化分析的基本方法。

　　课程三十、项目实战：云计算处理大数据深度、智能挖掘技术+地震数据挖掘分析

　　本课程介绍基于云计算的大数据处理技术，重点介绍数据立方体，一种高效、强大的海量数据实时分析处理工具。数据立方体是用于大数据处理的分布式数据

　　数据库能够可靠地实时处理大数据，并具有即时响应多个用户并发请求的能力。通过对当前主流大数据处理系统的深入分析，阐述了数据立方体的背景。

　　介绍了Data Cube的整体结构、安装和详细的开发过程，并给出了4个完整的Data Cube综合应用实例。所有示例均经过验证并附有详细的分步说明，是否适用于云计算

　　想要深入了解大数据处理技术的初学者，对研发人员和研究人员有很好的参考价值。