大数据挖掘初读感想

　　这篇文章是小编大学上课时交的一篇作业，对，就是一篇表达小编完全没理工细胞的感想日志，哈哈哈哈哈哈~所以小编后来就离技术之路越来越远了~~

　　上课的时候听了很多有关大数据的项目，心里默默地崇敬起来，于是课后也去网上找了老师说的大数据创新与创业大赛：第一届大数据技术创新与创业大赛——基于出租车GPS轨迹的位置服务。看了一下题目就懵了，连题目都没看懂到底要干什么!?浏览了一下样例，一开始以为类似ACM，结果一路看下去，除了看出奖励很高以外几乎都没看懂。

　　可以肯定，这东西跟数学和算法有关，而且很难!

　　既然很难，那么就要付出更大的努力去学习了，去图书馆找书，找了好久发现老师经常说的.hadoop都被借完了，只好找了本《数据挖掘教程》//《Data Mining A Tutorial-Based Primer》，看起来比较入门，借着平时空闲的时间翻阅了一下，数据挖掘，顾名思义就是挖掘数据中有用的信息，帮助解释当前行为或预测未来的结果。对于数据挖掘的含义，虽然听多了也耳熟的很，也还是看了书才知道到底是干什么的。这几天也看了些，虽然不是看得特别懂，就是了解了一下数据挖掘的研究方面及应用领域，浏览了一下各种例子中的算法，

　　初看数据挖掘的应用，我想也就商业上用的比较多吧，没想到医药卫生自然科学也有它的身影，让我有些意外，仔细读来，发现确实，各种数据会形成一种特定的模式或规律，如地球资源探测卫星图像数据集，这个数据集包括了表示一部分地球表面的数字化卫星图像的像素点，每个实例分类到15个类别中的一个，由于每个类都包括巨大的数据量，分类的准确度受到了特定模型参数设置的影响。除了自然科学，还有医药卫生中心脏病患者数据集，脊柱临床数据集等，甚至包括泰坦尼克号数据集!

　　说到数据挖掘，自然想到数据库，书上还真有说到数据库，KDD——数据库中的知识发现，很专业的术语，感觉和数据挖掘差不多，不过KDD处理模型中还包括一个方法论，用来提取和准备数据，以及数据挖掘执行后对所要采取的行动做出决策。——其实我真没看懂。

　　大部分理论和概念都没怎么看懂，可能是刚开始接触，还生疏，理解起来挺难的，书上提到可以为数据创建决策树，可以概化数据，总结各数据属性间的关系，看上去一目了然。不过要我自己来弄估计还得弄好长一段时间，理解了和自己能动手做毕竟还有段距离。

　　看了几天书，其实也没看懂多少，就大概了解了一下数据挖掘的一些关键术语，如果说收获的话，应该是建立了一种思维模式吧，也许还不算正式形成了，不过对生活中的一些数据会多留意，会想是不是可能产生什么联系，不过这也是想象而已啦，还是要多看下书，慢慢会理解的，对数学、算法这类学科会有一个针对性的学习。

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