大數據平臺數據可視化數據挖掘重點基礎知識點一、大數據平臺概述1.大數據平臺定義a.大數據平臺是指用于存儲、處理、分析和挖掘大規模數據的軟件和硬件系統。b.它能夠支持海量數據的存儲、快速查詢、實時分析和可視化展示。c.大數據平臺廣泛應用于金融、醫療、教育、交通等領域。2.大數據平臺架構a.大數據平臺通常采用分布式架構，包括數據采集、存儲、處理、分析和展示等模塊。b.分布式架構可以提高系統的可擴展性和可靠性，滿足大規模數據處理需求。c.常見的大數據平臺架構有Hadoop、Spark、Flink等。3.大數據平臺關鍵技術a.分布式文件系統：如HDFS（HadoopDistributedFileSystem），用于存儲海量數據。b.分布式計算框架：如MapReduce、Spark等，用于并行處理大規模數據。c.數據庫技術：如MySQL、Oracle等，用于存儲和管理數據。二、數據可視化1.數據可視化定義a.數據可視化是指將數據以圖形、圖像、圖表等形式展示出來，以便于人們理解和分析。b.數據可視化有助于發現數據中的規律、趨勢和異常，提高數據分析效率。c.數據可視化廣泛應用于各個領域，如商業智能、科學研究、教育等。2.數據可視化類型a.柱狀圖：用于比較不同類別或時間段的數據。b.折線圖：用于展示數據隨時間變化的趨勢。c.餅圖：用于展示各部分占整體的比例。3.數據可視化工具a.Tableau：一款功能強大的數據可視化工具，支持多種數據源和圖表類型。b.PowerBI：微軟推出的商業智能工具，提供豐富的可視化圖表和儀表板。c.D3.js：一款基于Web的數據可視化庫，可以創建交互式圖表。三、數據挖掘1.數據挖掘定義a.數據挖掘是指從大量數據中提取有價值的信息和知識的過程。b.數據挖掘廣泛應用于各個領域，如市場分析、客戶關系管理、風險控制等。c.數據挖掘技術包括關聯規則挖掘、聚類分析、分類分析等。2.關聯規則挖掘a.關聯規則挖掘是指找出數據集中不同屬性之間的關聯關系。b.常見的關聯規則挖掘算法有Apriori算法、FPgrowth算法等。c.關聯規則挖掘在商業智能、推薦系統等領域有廣泛應用。3.聚類分析a.聚類分析是指將相似的數據點歸為一類，以便于分析和理解。b.常見的聚類算法有Kmeans算法、層次聚類算法等。c.聚類分析在市場細分、客戶畫像等領域有廣泛應用。四、基礎知識點1.大數據平臺a.大數據平臺是用于存儲、處理、分析和挖掘大規模數據的軟件和硬件系統。b.分布式架構可以提高系統的可擴展性和可靠性。c.常見的大數據平臺關鍵技術有分布式文件系統、分布式計算框架和數據庫技術。2.數據可視化a.數據可視化是將數據以圖形、圖像、圖表等形式展示出來，以便于人們理解和分析。b.數據可視化類型包括柱狀圖、折線圖和餅圖等。c.常見的數據可視化工具有Tableau、PowerBI和D3.js等。3.數據挖掘a.數據挖掘是從大量數據中提取有價值的信息和知識的過程。b.關聯規則挖掘和聚類分析是數據挖掘的常用技術。c.數據挖掘在商業智能、市場細分和客戶畫像等領域有廣泛應用。1.《大數據技術原理與應用》，張宇翔，電子工業出版