java数据挖掘代码 数据挖掘分析代码

数据挖掘要知道的编程基础知识

SQL：数据库的熟练使用是任何数据挖掘人员必不可少的技能。

C++ ：有很多的标准模板库以及机器学习模型库进行调用可以方便编程实现。

Python：对字符串处理有比较大的优势，是解释型语言，实现简单，并且有很多开源的机器学习模型库的支持，可处理大规模数据。

Matlab：拥有强大的矩阵运算，也是解释型语言，有很多发展较成熟库可以直接调用，支持数据结果的可视化表示，但是处理数据量有限。

R：近年兴起的数据分析编程语言，数据可视化做的比较好，语法简单，学习成本很低，很多非程序设计人员都可以数量掌握。

Java：使用范围最广的编程语言，有很多社区进行交流，进行编程实现具有灵活高效的特点，不足之处就是实现功能的代码量较大(相对于其他数据挖掘编程语言)。

Scala: 一种具有面向对象风格、函数式风格、更高层的并发模型的编程语言。同时Scala是大数据处理平台Spark的实现语言。

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相关问答

Q1: 我是学Java的，想尝试大数据和数据挖掘，该怎么规划学习

两个工作内容联系不大，你是学习java的，我就主要介绍数据挖掘吧

数据挖掘是提取数据、建立模型分析数据、得出结果后与需求部门进行沟通的一个职业。

举个例子：银行的事业部有很多潜在的贷款申请者，事业部向数据挖掘人员提出需求，希望能够分析哪些申请者是优质放贷对象？

数据挖掘人员首先要充分理解事业部的需求，其次要从数据库提取相关数据，提取数据的工作有些时候是由DBA来完成，好了，现在你得到了历史数据，你的任务就是通过历史数据来建立模型，分析具备什么特征的申请者是有能力还贷、不拖欠的，然后用建立好的模型来预测我们刚刚得到的新的一批申请者。

再具体一点：例如，我们通过历史数据发现，年龄大于35岁，的男性，已婚，家庭人口大于3，收入在12000元以上的申请者是理想的放贷对象，那么我们用这个标准来限定新的申请者。

当然我举的例子，为了浅显易懂，是非常简单的示意例子，实际情况要复杂得多，会涉及到个人的贷款历史、信用评估、自然属性、社会属性、资产评估等情况——就是说，数据挖掘人员是要通过数据库中的海量数据，整理出哪些是有用数据，再用这些有用的数据来分析其它部门的问题，帮助他们解决问题，或者为公司的发展提供数据依据

数据挖掘的上升方向是：数据挖掘——产品层——决策层

java是属于开发，比如开发软件、接口、应用程序等，如果一个公司需要开发数据挖掘软件，那么则需要数据挖掘知识+java开发能力，只有在这种时候，才需要两个都具备

但是一般自主开发数据挖掘软件的公司很少，第一需要消耗大量人力物力，第二市场有很多现成的软件，没必要开发。

如果你想从事数据挖掘，你必须具备：

数据挖掘模型、算法的数学知识以及一些数据分析软件（SPSS、SAS、matlab、clementine）

一些数据库相关的知识（oracle、mySQL）

了解市场、其它部门需求

当然这些都是一点一滴积累起来的，没必要一蹴而就，特别是对市场、行业的了解以及对公司其它部门的需求的理解非常重要，这决定了你能否从基础的分析人员上升到产品层、决策层，都是要在实际的工作中积累起来的

至于放弃java什么的，我觉得真的不是放弃，因为你具备了java的基础，一定能派上用场，比如技术型产品经理（face book的扎克伯格和腾讯的马化腾都是技术型产品经理），这种产品经理能够清晰的把握产品的开发过程，还有市场知识。总结起来就是没有什么东西会浪费掉，你学的所有的东西都将在工作中派上用场，只是你遇到的情况不够多不够复杂而已

Q2: 谁有JAVA实现数据挖掘APRIORI算法的代码？？急用！

要比较好的实现的话去WEKA源码里面找，或者也有~

不过其实要把人家写的读懂也挺烦的，Apriori是很基本的，Java也有很多好用的集合类，加把劲一天就能写个能用的出来~

Q3: 北大青鸟java培训：八个最佳的数据中心开源挖掘工具？

数据挖掘，又称为资料探勘、数据采矿。

它是数据库知识发现(英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤，是一个挖掘和分析大量数据并从中提取信息的过程。

其中一些应用包括市场细分-如识别客户从特定品牌购买特定产品的特征，欺诈检测-识别可能导致在线欺诈的交易模式等。

在本文中，贵阳电脑培训整理了进行数据挖掘的8个最佳开源工具。

1、WekaWEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。

2、RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。

它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

3、OrangeOrange是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。

它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。

其由C++和Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。

4、KnimeKNIME(KonstanzInformationMiner)是一个用户友好，智能的，并有丰演的开源的数据集成，数据处理，数据分析和数据勘探平台。

5、jHepWorkjHepWork是一套功能完整的面向对象科学数据分析框架。

Jython宏是用来展示一维和二维直方图的数据。

该程序包括许多工具，可以用来和二维三维的科学图形进行互动。

6、ApacheMahoutApacheMahout是ApacheSoftwareFoundation(ASF)开发的一个全新的开源项目，其主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法，供开发人员在Apache在许可下免费使用。

该项目已经发展到了它的最二个年头，目前只有一个公共发行版。

Mahout包含许多实现，包括集群、分类、CP和进化程序。

此外，通过使用ApacheHadoop库，Mahout可以有效地扩展到云中。

7、ELKIELKI(EnvironmentforDevelopingKDD-ApplicationsSupportedbyIndex-Structures)主要用来聚类和找离群点。

ELKI是类似于weka的数据挖掘平台，用java编写，有GUI图形界面。

可以用来寻找离群点。

Q4: 数据挖掘为什么要用java或python

主要是方便，python的第三方模块很丰富，而且语法非常简练，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模块可以完成所有的spss的功能，而且可以根据自己的需要按照定制的方法对数据进行清洗、归约，需要的情况下还可以跟sql进行连接，做机器学习，很多时候数据是从互联网上用网络爬虫收集的，python有urllib模块，可以很简单的完成这个工作，有些时候爬虫收集数据还要对付某些网站的验证码，python有PIL模块，可以方便的进行识别，如果需要做神经网络、遗传算法，scipy也可以完成这个工作，还有决策树就用if-then这样的代码，做聚类不能局限于某几种聚类，可能要根据实际情况进行调整，k-means聚类、DBSCAN聚类，有时候可能还要综合两种聚类方法对大规模数据进行聚类分析，这些都需要自行编码来完成，此外，基于距离的分类方法，有很多距离表达方式可以选用，比如欧几里得距离、余弦距离、闵可夫斯基距离、城市块距离，虽然并不复杂， 但是用python编程实现很方便，基于内容的分类方法，python有强大的nltk自然语言处理模块，对语言词组进行切分、收集、分类、统计等。

综上，就是非常非常方便，只要你对python足够了解，你发现你可以仅仅使用这一个工具快速实现你的所有想法

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