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文檔簡介

大數據邊緣數據挖掘恢復重點基礎知識點一、大數據邊緣數據挖掘概述1.1大數據邊緣數據挖掘的定義大數據邊緣數據挖掘是指在邊緣計算環境中，對收集到的數據進行處理、分析和挖掘，以提取有價值信息的過程。1.2大數據邊緣數據挖掘的意義大數據邊緣數據挖掘有助于提高數據處理效率，降低延遲，實現實時決策。1.3大數據邊緣數據挖掘的關鍵技術大數據邊緣數據挖掘涉及數據采集、傳輸、存儲、處理、分析和可視化等多個環節，關鍵技術包括邊緣計算、數據挖掘、機器學習等。二、大數據邊緣數據挖掘恢復重點2.1數據采集與預處理2.1.1數據采集數據采集是大數據邊緣數據挖掘的第一步，包括傳感器數據、網絡數據、日志數據等。②數據預處理數據預處理包括數據清洗、數據轉換、數據歸一化等，以提高數據質量。③數據去重數據去重是去除重復數據，避免重復計算，提高挖掘效率。2.2數據存儲與傳輸2.2.1數據存儲數據存儲包括本地存儲和分布式存儲，如HDFS、Cassandra等。②數據傳輸數據傳輸涉及數據傳輸協議、傳輸速率、傳輸安全性等。③數據同步數據同步確保不同設備上的數據一致性。2.3數據處理與分析2.3.1數據處理數據處理包括數據聚合、數據過濾、數據挖掘等。②數據挖掘數據挖掘包括關聯規則挖掘、聚類分析、分類分析等。③特征工程特征工程通過提取、選擇和構造特征，提高模型性能。2.4數據可視化與展示2.4.1數據可視化數據可視化是將數據以圖形、圖像等形式展示，便于用戶理解。②數據展示數據展示包括報表、圖表、地圖等，提高數據可用性。③數據交互數據交互允許用戶與數據可視化界面進行交互，如篩選、排序等。三、大數據邊緣數據挖掘恢復案例分析3.1案例背景某企業通過部署邊緣計算設備，收集生產現場數據，實現實時監控和故障預警。3.2案例分析①數據采集：傳感器實時采集設備運行數據，包括溫度、壓力、振動等。②數據預處理：對采集到的數據進行清洗、轉換和歸一化，提高數據質量。③數據存儲與傳輸：采用分布式存儲技術，實現數據的高效存儲和傳輸。④數據處理與分析：對數據進行關聯規則挖掘，發現潛在故障原因。⑤數據可視化與展示：通過圖表展示設備運行狀態，實現實時監控。3.3案例大數據邊緣數據挖掘在案例中發揮了重要作用，實現了實時監控和故障預警，提高了企業生產效率。[1]，.大數據邊緣計算技術綜述[J].計算機科學與應用，2018，8（2）：123128.[2]，趙六.基于大數據的邊緣計算數據挖掘研究[J].計算機工程與設計，2019，40（5）：1238.[

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