大數據挖掘初讀感想

　　這篇文章是小編大學上課時交的一篇作業，對，就是一篇表達小編完全沒理工細胞的感想日志，哈哈哈哈哈哈~所以小編后來就離技術之路越來越遠了~~

　　上課的時候聽了很多有關大數據的項目，心里默默地崇敬起來，于是課后也去網上找了老師說的大數據創新與創業大賽：第一屆大數據技術創新與創業大賽——基于出租車GPS軌跡的位置服務。看了一下題目就懵了，連題目都沒看懂到底要干什么!?瀏覽了一下樣例，一開始以為類似ACM，結果一路看下去，除了看出獎勵很高以外幾乎都沒看懂。

　　可以肯定，這東西跟數學和算法有關，而且很難!

　　既然很難，那么就要付出更大的努力去學習了，去圖書館找書，找了好久發現老師經常說的.hadoop都被借完了，只好找了本《數據挖掘教程》//《Data Mining A Tutorial-Based Primer》，看起來比較入門，借著平時空閑的時間翻閱了一下，數據挖掘，顧名思義就是挖掘數據中有用的信息，幫助解釋當前行為或預測未來的結果。對于數據挖掘的含義，雖然聽多了也耳熟的很，也還是看了書才知道到底是干什么的。這幾天也看了些，雖然不是看得特別懂，就是了解了一下數據挖掘的研究方面及應用領域，瀏覽了一下各種例子中的算法，

　　初看數據挖掘的應用，我想也就商業上用的比較多吧，沒想到醫藥衛生自然科學也有它的身影，讓我有些意外，仔細讀來，發現確實，各種數據會形成一種特定的模式或規律，如地球資源探測衛星圖像數據集，這個數據集包括了表示一部分地球表面的數字化衛星圖像的像素點，每個實例分類到15個類別中的一個，由于每個類都包括巨大的數據量，分類的準確度受到了特定模型參數設置的影響。除了自然科學，還有醫藥衛生中心臟病患者數據集，脊柱臨床數據集等，甚至包括泰坦尼克號數據集!

　　說到數據挖掘，自然想到數據庫，書上還真有說到數據庫，KDD——數據庫中的知識發現，很專業的術語，感覺和數據挖掘差不多，不過KDD處理模型中還包括一個方法論，用來提取和準備數據，以及數據挖掘執行后對所要采取的行動做出決策。——其實我真沒看懂。

　　大部分理論和概念都沒怎么看懂，可能是剛開始接觸，還生疏，理解起來挺難的，書上提到可以為數據創建決策樹，可以概化數據，總結各數據屬性間的關系，看上去一目了然。不過要我自己來弄估計還得弄好長一段時間，理解了和自己能動手做畢竟還有段距離。

　　看了幾天書，其實也沒看懂多少，就大概了解了一下數據挖掘的一些關鍵術語，如果說收獲的話，應該是建立了一種思維模式吧，也許還不算正式形成了，不過對生活中的一些數據會多留意，會想是不是可能產生什么聯系，不過這也是想象而已啦，還是要多看下書，慢慢會理解的，對數學、算法這類學科會有一個針對性的學習。

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