文本分析平台TextMiner_光环大数据培训

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大数据培训学习心得体会_光环大数据

大数据培训学习心得体会_光环大数据来光环大数据学习大数据已经有一段时间了，这段时间感触颇多，下面我就我在大数据培训学习心得体会做个简单的分享。

大数据（big data）也成为海量数据、海量资料。

在面对海量数据资料时，我们无法透过主流的软件工具在合理的时间内进行管理、处理并整理成为对需求者有价值的信息时，就涉及到了我们现在所学的大数据技术。

大数据的特点目前已经从之前的4V升级到了5V，即Volume（大量）、Velocity （速率）、Variety（多样性）、Veracity （真实）、Value（价值）。

进一步可以理解为大数据具有数据体量巨大、处理速度快、数据种类繁多、数据来源真实可靠、价值巨大等特性。

目前大数据所用的数据记录单位为PB（2的50次方）和EB（2的60次方），甚至到了ZB（2的70次方）。

数据正在爆炸式的增长，急需一批大数据人才进行处理、挖掘、分析。

大数据的一个重大价值就在于大数据的预测价值。

如经济指数预测、经典预测、疾病预测、城市预测、赛事预测、高考预测、电影票房预测等。

在光环大数据培训班学习期间，我感受到了光环大数据良好的学习氛围和先进的教学方式。

几乎是零基础入学的我，从Java编程开始学起，目前已经进入了大数据的入门课程阶段。

光环大数据的课程安排十分合理，不同科目的讲师风格各异，授课方式十分有趣，教学内容都可以轻松记下来。

光环大数据还安排了充足的自习时间，让我们充分消化知识点，全程都有讲师、助教陪同，有疑问随时就可以得到解答，让我的学习特别高效。

阶段性的测试让我能够充分认识到自己的学习漏洞，讲师也会根据我们测试反映的情况对课程进行调整。

光环大数据还专门设置了大数据实验室，我们每天学习时均使用了真实的大数据环境，让我们真正体会到了大数据之美。

在光环大数据的大数据学习时间还要持续3个月左右，我会及时分享我在光环大数据的大数据培训学习心得体会，为想要学习大数据的同学提供帮助。

为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

学习自然语言处理概述_光环大数据培训

学习自然语言处理概述_光环大数据培训1 什么是文本挖掘？文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。

文本挖掘的准备工作由文本收集、文本分析和特征修剪三个步骤组成。

目前研究和应用最多的几种文本挖掘技术有：文档聚类、文档分类和摘要抽取。

2 什么是自然语言处理？自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。

融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。

自然语言处理原理：形式化描述-数学模型算法化-程序化-实用化语音的自动合成与识别、机器翻译、自然语言理解、人机对话、信息检索、文本分类、自动文摘等。

3 常用中文分词？中文文本词与词之间没有像英文那样有空格分隔，因此很多时候中文文本操作都涉及切词，这里整理了一些中文分词工具。

Stanford（直接使用CRF 的方法，特征窗口为5。

）汉语分词工具（个人推荐）哈工大语言云庖丁解牛分词盘古分词 ICTCLAS（中科院）汉语词法分析系统IKAnalyzer（Luence项目下，基于java的）FudanNLP(复旦大学)4 词性标注方法？句法分析方法？原理描述：标注一篇文章中的句子，即语句标注，使用标注方法BIO标注。

则观察序列X就是一个语料库（此处假设一篇文章，x代表文章中的每一句，X 是x的集合），标识序列Y是BIO，即对应X序列的识别，从而可以根据条件概率P(标注|句子)，推测出正确的句子标注。

显然，这里针对的是序列状态，即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型，CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。

用过CRF的都知道，CRF是一个序列标注模型，指的是把一个词序列的每个词打上一个标记。

一般通过，在词的左右开一个小窗口，根据窗口里面的词，和待标注词语来实现特征模板的提取。

最后通过特征的组合决定需要打的tag是什么。

5 命名实体识别？三种主流算法，CRF，字典法和混合方法1 CRF：在CRF for Chinese NER这个任务中，提取的特征大多是该词是否为中国人名姓氏用字，该词是否为中国人名名字用字之类的，True or false的特征。

一小时建立数据分析平台_光环大数据培训

一小时建立数据分析平台_光环大数据培训光环大数据培训机构，优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。

可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工具。

今天教大家如何搭建一套数据分析平台。

它可能是最简单的搭建教程，有一点Python基础都能完成。

比起动辄研发数月的成熟系统，借助开源工具，整个时间能压缩在一小时内完成。

优秀的数据分析平台，首先要满足数据查询、统计、多维分析、数据报表等功能。

可惜很多分析师，工作的第一年，都是埋葬在SQL语句中，以SQL+Excel的形式完成工作，却用不上高效率的工具。

说Excel也很好用的同学，请先回避一下。

另外一方面，以互联网为代表的公司越来越重视数据，数据获取不再是难点，难点是怎样敏捷分析获得洞察。

市面上已经有不少公司推出企业级的分析平台和BI，可惜它们都是收费的。

我相信不少读者听说过，但一直没有机会体验，或者老板们囊中羞涩。

现在，完完全全能免费建立一套BI系统，即可以单机版用以分析，也能私有化部署到服务器，成为自家公司的分析工具。

这一切，只需要一小时。

SupersetSuperset是一款轻量级的BI工具，由Airbnb的数据部门开源。

整个项目基于Python框架，不是Python我也不会推荐了，它集成了Flask、D3、Pandas、SqlAlchemy等。

这是官网的案例(本来是动图的，可惜压缩后也超过微信图片大小限制，吐槽下)，想必设计界面已经能秒杀一批市面上的产品了，很多BI真的是浓烈的中国式报表风……因为它的前端基于D3，所以绝大部分的可视化图表都支持，甚至更强大。

Superset本身集成了数据查询功能，查询对分析师那是常有的事。

它支持各类主流数据库，包括MySQL、PostgresSQL、Oracle、Impala、SparkSQL等，深度支持Druid。

后台支持权限分配管理，针对数据源分配账户。

R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构

R语言环境下的文本挖掘tm包_光环大数据培训机构文本挖掘被描述为“自动化或半自动规划处理文本的过程”，包含了文档聚类、文档分类、自然语言处理、文体变化分析及网络万巨额等领域内容。

对于文本处理过程首先要拥有分析的语料(text corpus)，比如报告、信函、出版物等而后根据这些语料建立半结构化的文本库(text database)。

而后生成包含词频的结构化的词条-文档矩阵(term-document matrix)这个一般性数据结构会被用于后续的分析，比如：1)文本分类，比如根据现有的文本分类情况，对未知文本进行归类：2)语法分析；3) 信息提取和修复4) 文档信息汇总，比如提取相关有代表性的关键词、句子等。

文本挖掘相关的R程序包：tm、lsa、RTextTools、textcat、corpora、zipfRmaxent、TextRegression、wordcloud词干化(stemming)：比如我们要识别cat这个字符，但还可能有catlike、catty、cats等词，需要进行词干化记号化(Tockenization)：将一段文本分割成叫做token(象征)过程，token 可能是单词、短语、符号或其他有意义的元素。

library(Snowball)> SnowballStemmer(c(‘functions’, ‘stemming’, ‘liked’, ‘doing’))[1] “function”“stem”“like”“do”> NGramTokenizerlibrary(Rwordseg)segmentCN(‘花儿为什么这样红’)[1] “花儿”“为什么”“这样”“红”1、tm包1）数据读入：在tm 中主要的管理文件的结构被称为语料库（Corpus），代表了一系列的文档集合。

语料库是一个概要性的概念，在这里分为动态语料库（Volatile Corpus，作为R 对象保存在内存中）和静态语料库（Permanent Corpus，R 外部保存）。

基于SNS的文本数据挖掘_光环大数据培训

基于SNS的文本数据挖掘_光环大数据培训挖掘新词的传统方法是，先对文本进行分词，然后猜测未能成功匹配的剩余片段就是新词。

这似乎陷入了一个怪圈：分词的准确性本身就依赖于词库的完整性，如果词库中根本没有新词，我们又怎么能信任分词结果呢？此时，一种大胆的想法是，首先不依赖于任何已有的词库，仅仅根据词的共同特征，将一段大规模语料中可能成词的文本片段全部提取出来，不管它是新词还是旧词。

然后，再把所有抽出来的词和已有词库进行比较，不就能找出新词了吗？有了抽词算法后，我们还能以词为单位做更多有趣的数据挖掘工作。

这里，我所选用的语料是人人网 2011 年 12 月前半个月部分用户的状态。

非常感谢人人网提供这份极具价值的网络语料。

要想从一段文本中抽出词来，我们的第一个问题就是，怎样的文本片段才算一个词？大家想到的第一个标准或许是，看这个文本片段出现的次数是否足够多。

我们可以把所有出现频数超过某个阈值的片段提取出来，作为该语料中的词汇输出。

不过，光是出现频数高还不够，一个经常出现的文本片段有可能不是一个词，而是多个词构成的词组。

在人人网用户状态中，“的电影”出现了 389 次，“电影院”只出现了 175 次，然而我们却更倾向于把“电影院”当作一个词，因为直觉上看，“电影”和“院”凝固得更紧一些。

为了证明“电影院”一词的内部凝固程度确实很高，我们可以计算一下，如果“电影”和“院”真的是各自独立地在文本中随机出现，它俩正好拼到一起的概率会有多小。

在整个 2400 万字的数据中，“电影”一共出现了 2774 次，出现的概率约为 0.000113 。

“院”字则出现了 4797 次，出现的概率约为0.0001969 。

如果两者之间真的毫无关系，它们恰好拼在了一起的概率就应该是0.000113 × 0.0001969 ，约为 2.223 × 10-8 次方。

但事实上，“电影院”在语料中一共出现了 175 次，出现概率约为 7.183 × 10-6 次方，是预测值的300 多倍。

大数据分析师培训课程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金

大数据分析师培训课程_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金大数据分析师培训课程_大数据分析师培训课程大纲内容。

光环大数据了解到，近年来随着大数据的发展，大数据分析师的作用越来越明显，企业对大数据分析师的需求量也在增加。

很多人非常看好大数据行业，想快速转入大数据分析师岗位，参加大数据分析培训课程是他们选择的主要途径。

大数据分析师培训课程内容如下：1、WEB前端实战开发HTML5应用、CSS核心布局JavaScript基础、进阶、应用jQuery框架 BootStrap框架京东电商网站、JS贪吃蛇项目2、数据库实战SQL核心概念和语法MySQL核心精讲、数据库安装DDL精讲、数据库函数、合并查询复合及子查询、DML/DCL精讲图书、ERP管理系统数据库开发3、Python数据分析urllib.lib、requests库学习与应用CSS选择器与Xpath、多进程爬虫Scrapr分布式搭建、Feed输出Python微博数据爬取SSM框架可视化分析4、Echarts数据分析Echarts入门、基本图形组件Echarts进阶图形、高阶图形组件业务需求分析、开发图设计可视化图表、展现门户、综合开发旅游局投诉、某智慧城市分析项目5、D3大数据分析D3数组与Map、set与数据绑定D3比例尺与坐标轴、插值方法D3动画、拖拽和缩放、定时器JSON/CSV数据、SVG导出某地产、大数据可视化职位分析6、BI平台PowerBIBI图形组件、数据导入导出数据仓储、Hadoop版本Spark兼容、自动建模路径规划、大数据架构热度大数据分析、大盘大数据分析7、SmartBI大数据分析数据源链接、编写数据集EmartBI与Echarts、过滤与排序分组与汇总、详细报告、资源权限功能权限与数据权限、移动APP 实时、共享单车大数据可视化分析8、SAPDesignStudio统计图部件、文本部件与图像部件容器部件与模板、脚本与控制器公共函数编程、平衡计分卡GEO地图、日历部件零售电商、用户大数据可视化分析9、Tableau大数据分析Tableau基本认识、图形组件Tableau进阶、高级组件、显示板Tableau填充地图、自定义视图Tableau编辑数据源、过滤器操作某汽车、管理大数据可视化分析10、R语言大数据分析R语言环境开发设置、基本语法R语言数据类型与变量、函数编程运算符与条件决策、循环语句R语言处理各类数据、各类图形R语言高阶、各类态势分析11、七大行业建模分析旅游行业、电商行业建模分析零售行业、汽车行业建模分析医疗行业、金融行业建模分析房地产行业建模分析综合项目建模分析12、可视化新增课程项目架构、API应用接口vue、git、webpackoracle简介及入门MYSQL项目实战linux、ETL工具大数据分析师培训，就选光环大数据！为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训

一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训一、文本挖掘概念在现实世界中，可获取的大部信息是以文本形式存储在文本数据库中的，由来自各种数据源的大量文档组成，如新闻文档、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面。

由于电子形式的文本信息飞速增涨，文本挖掘已经成为信息领域的研究热点。

文本数据库中存储的数据可能是高度非结构化的，如WWW上的网页;也可能是半结构化的，如e-mail消息和一些XML网页:而其它的则可能是良结构化的。

良结构化文本数据的典型代表是图书馆数据库中的文档，这些文档可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和内容。

通常，具有较好结构的文本数据库可以使用关系数据库系统实现，而对非结构化的文本成分需要采用特殊的处理方法对其进行转化。

文本挖掘(Text Mining)是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。

其中被普遍认可的文本挖掘定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。

文本挖掘的主要用途是从原本未经处理的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。

文本挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。

但与传统的数据挖掘相比，文本挖掘有其独特之处，主要表现在:文档本身是半结构化或非结构化的，无确定形式并且缺乏机器可理解的语义;而数据挖掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识。

因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。

文本挖掘是应用驱动的。

它在商业智能、信息检索、生物信息处理等方面都有广泛的应用；例如，客户关系管理，自动邮件回复，垃圾邮件过滤，自动简历评审，搜索引擎等等。

光环大数据培训实现服务器数据采集脚本技术点总结_光环大数据培训

光环大数据培训实现服务器数据采集脚本技术点总结_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，一、从别的目录导入模块的两种方式方式一、sys.path.append(“想要导入的文件的存放目录”)import 模块名方式二、在文件夹建立一个空文件__init__.py文件，使文件夹变为一个包；然后使用os模块调整此文件所在的路径，使其在所要访问的包的上一级目录12BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))sys.path.append(BASE_DIR)然后就可以导入所想要导入的模块了二、python操作mysql数据库1import MySQLdb1、对数据库执行增、删、改操作1234567891011def exec_curr(sql):try:#打开数据库连接cnn=MySQLdb.connect(host=host,port=port,user=db_user,passwd=db_passwd ,charset='utf8',db=db)#使用cursor()方法获取操作游标cur=cnn.cursor()#使用execute方法执行SQL语句 cur.execute(sql)mit()except MySQLdb.Error,e:print e2、对数据库执行查询操作12345678910111213defconnet_curr(host=host,port=port,db=db,db_user=db_user,db_passwd=db_pa sswd,sql="select ip from nosql_ip"):result=[]try:cnn=MySQLdb.connect(host=host,port=port,user=db_user,passwd=db_passwd ,charset='utf8',db=db)cur = cnn.cursor()cur.execute(sql)#获取所有记录列表rows=cur.fetchall()for row in rows:result.append(row) return resultexcept MySQLdb.Error,e:print e三、python的序列化和反序列化在做数据采集的时候，用到了公司其他部门同事做好的api，从api取到的数据为字符串格式，需要通过loads转换一下，成为字典格式以方便操作（当然，这里不转化为字典的话，可以使用操作字符串的方式进行操作，但使用字典方式更加方便和准确）1、可以使用pickle模块12pickle.dumps(dic)pickle.loads(byte_data)2、可以使用json模块（我这里用到的是json）12str = json.dumps(dic)dic_obj = json.loads(dic_str)四、操作字典的方式方法（字典是无序的，字典的key必须唯一）123456789101112131415161718假设字典为 info = {'staff1': "小明",'staff2': "小红",'staff3': "小李"}1、增加操作info['staff4'] = “小刘”2、修改操作info['staff3'] = "小樊"3、删除操作1）info.pop("staff1")2）del info['staff3']4、查询操作1）"staff2" in info2）info.get("staff2") 如果一个key不存在，只返回None 3）info["staff2"] 如果一个key不存在，就报错5、嵌套字典的查询只需要：字典名[ ][ ] . . .6、循环字典1）for key in info:print(key,info[key])2）for k,v in info.items(): #会先把dict转成listprint(k,v)五、通过ssh连接到其他服务器执行命令的方法1234567def ssh_execute_shell(host,command):ssh_shell = ( '''/usr/bin/ssh -n -i 跳板机的私钥地址 -p 26387-o ''''''StrictHostKeyChecking=no -o ConnectTimeout=2root@'%s' '''''' "%s" ''' % (host, command))p=subprocess.Popen(ssh_shell,shell=True,stdout=subprocess.PIPE,stderr=subprocess.PIPE)out = municate()return out六、python的多进程1、多进程使用模块123456789from multiprocessing import Process import timedef f(name):time.sleep(2)print('hello', name)if __name__ == '__main__':p = Process(target=f, args=('process1',))p.start()p.join()2、由于进程间内存不共享，进程间共享数据的方式有以下几种Queues(消息队列)Pipes（管道）Managers3、进程池1234567891011from multiprocessing import Process,Pool import timedef Foo(i):time.sleep(2)return i+100pool = Pool(5)for i in range(10):pool.apply_async(func=Foo, args=(i,))#pool.apply(func=Foo, args=(i,))pool.close()pool.join()#进程池中进程执行完毕后再关闭，如果注释，那么程序直接关闭。

新浪微博文本分析初探v0.1_光环大数据培训

新浪微博文本分析初探v0.1_光环大数据培训有了获取数据的工具，对于中文文本分析来说，最重要的是分词。

这里使用的分词算法来自中科院 ictclas算法。

依然是沾了lijian大哥Rwordseg的光，直接拿来用了。

有了这两样利器，我们便可以来分析一下新浪微博的数据了。

我选取的话题是最近热映的国产喜剧电影《泰囧》，在微博上拿到了998条和“泰囧”有关的微博文本。

代码如下（以下代码不能直接执行，请首先阅读链接中Rweibo的关于授权帮助文档）：#关键词搜索并不需要注册APIrequire(Rweibo)#registerApp(app_name = "SNA3", "********", "****************")#roauth <- createOAuth(app_name = "SNA3", access_name = "rweibo")res <- web.search.content("泰囧", page = 10, sleepmean = 10, sleepsd = 1)$Weibo获取了数据之后，首先迫不及待对微博文本进行分词。

代码如下（Rwordseg 包可以在语料库中自助加入新词，比如下面的insertWords语句）：require(Rwordseg)insertWords("泰囧")n = length(res[, 1])res = res[res!=" "]words = unlist(lapply(X = res, FUN = segmentCN))word = lapply(X = words, FUN = strsplit, " ")v = table(unlist(word))v = sort(v, decreasing = T)v[1:100]head(v)d = data.frame(word = names(v), freq = v)完成分词之后，我们最先想到的，便是对词频进行统计。

深度学习研究综述_光环大数据培训

深度学习研究综述_光环大数据培训一、深度学习说到深度学习，估计只要有接触的您，一定会知晓一二，其实深度学习就是机器学习领域的一个新研究方向。

刚刚开始的阶段，在语音识别和计算机视觉等多类应用中取得了突破性的进展，尤其在语音领域。

其动机在于建立模型模拟人类大脑的神经大体结构，在处理训练数据（图像、语音或文本）信号时，通过多个变换阶段分层对数据特征进行描述，进而给出数据的表达，以图像数据为例，灵长类的视觉系统中对这类信号的处理依次为：首先是检测边缘，纹理等简单的初始形状特征，然后再逐步形成更复杂的视觉形状，同样地，深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示、属性类别或特征，给出数据的分层特征表示。

作为深度学习的“深度”，到底是怎么理解的？？？深度学习之所以被称为“深度”，其实想相对于那些传统机器学习而言。

就好比我们的模型深度更加深入，在学习过程中，非线性操作的层级数比之前多很多。

浅层学习主要是依赖人工特征，也就是依赖人工以往的经验去提取数据的特征，用模型学习后的特征表示是没有层次机构的单层特征。

而深度学习是在原始输入数据上，通过逐层变化提取特征，将样本数据在原始的数据空间特征表示转换到新的特征空间（就好比SVM对于线性不可分的情况，可以利用核的思想，将原数据的特征空间投影到更高的空间去表达），然后自动去学习得到层次化的特征表示，从而更有利于物体的分类或特征的可视化。

深度学习理论的另一个理论动机是：如果一个函数可用K层结构以简洁的形式表达，那么用 K-1层的结构表达则可能需要指数级数量的参数( 相对于输入信号) ，且泛化能力不足。

深度学习的概念最先有这个想法的是G.E. Hinton等人在2006年提出，主要就是将样本数据通过一定的训练方法得到多层网络结构的机器学习过程。

传统的神经网络随机初始化网络中的权值，导致网络很容易收敛到局部最小值，为解决这一问题，Hinton提出使用无监督预训练方法优化网络权值的初值，再进行权值微调的方法，拉开了深度学习的序幕。

光环大数据培训_大数据成为资产如何能将资产变现

光环大数据培训_大数据成为资产如何能将资产变现光环大数据作为国内知名的大数据培训的机构，聘请一流名师面对面授课、课程更新迭代速度快、与学员签订就业协议，保障学员快速、高效的学习，毕业后找到满意的高薪工作！研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率及多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业化处理。

单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但一千人、一万人的意见就比较重要，上百万的人或数据就足以掀起巨大的波澜，上亿的人或数据就足以改变一切。

换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”。

只有通过“加工”，我们才能实现数据的“增值”。

数据信息消费你Hold住?中国数据信息消费市场规模量级巨大，且增长迅速。

在网络能力的提升、居民消费升级和四化加快融合发展的背景下，新技术、新产品、新内容、新服务、新业态不断激发出新的数据消费需求，而作为提升信息消费体验的重要手段，大数据在电信、智慧城市、电子商务及社交娱乐等领域获得了广泛应用。

扪心自问，大数据消费市场，你沾上了几个?审时度势：大数据为什么说中国数据信息消费市场规模巨大，究其根本是大数据正在重构很多传统行业，它通过收集、整理生活中方方面面的数据，并对其进行分析挖掘，进而从中获得有价值信息，最终衍化出新的商业模式。

商业模式的改变直接影响了整条产业链中各个环节的数据信息，更何况这种改变还在不停的延续和创新。

我们有理由相信，大数据正在以几何倍增式暴涨，不仅数据类型千变万化，数据总量更是大的惊人，而数据资源化将是企业最有价值的资产，随着大数据与传统行业的不断融合，行业定制化解决方案也即将涌现。

中国发展大数据得天独厚独特的优势和经济社会高速稳定发展，给大数据及其应用带来了巨大的发展空间，与此同时，大数据的核心技术进展和大数据应用也有助于“互联网+”新型战略性产业发展的新机遇。

大数据入门手册_光环大数据培训

大数据入门手册_光环大数据培训大数据入门手册，大家都知道大数据与云计算是分割不开的关系。

云计算是一种商业计算模型。

它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。

将文件划分为若干块（Chunk）存储每个块固定大小（64M）通过冗余来提高可靠性每个数据块至少在3个数据块服务器上冗余数据块损坏概率？通过单个master来协调数据访问、元数据存储结构简单，容易保持元数据一致性无缓存Why?跳过有问题的记录一些特定的输入数据常导致Map/Reduce无法运行最好的解决方法是调试或者修改不一定可行~ 可能需要第三方库或源码在每个worker里运行一个信号处理程序，捕获map或reduce任务崩溃时发出的信号，一旦捕获，就会向master报告，同时报告输入记录的编号信息。

如果master看到一条记录有两次崩溃信息，那么就会对该记录进行标记，下次运行的时候，跳过该记录。

具有广泛的适应性支持Google系列产品的存储需求具有很强的可扩展性根据需要随时加入或撤销服务器应对不断增多的访问请求高可用性单个节点易损，但要确保几乎所有的情况下系统都可用简单性简单的底层系统可减少系统出错概率，为上层开发带来便利。

大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专大数据领域尖端技能的精英讲师，确保教学的整体质量与教学水准。

讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。

通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。

【报名方式】光环大数据官方网站报名：/手机报名链接：http:// /mobile/。

大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护

大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。

光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。

然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。

信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。

由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。

一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。

同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。

数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。

如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。

在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。

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光环大数据培训大数据培训课程介绍汇总_光环大数据培训光环大数据培训课程包括哪些内容？【光环大数据培训官网：】光环大数据了解到，随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。

各大企业纷纷成立大数据研究部门、大数据研究院、大数据分析室、大数据实验室、大数据研究中心等等，并且砸下重金争取占领大数据的前沿阵地。

大数据人才需求剧增，因此参加光环大数据培训课程、转行大数据行业是非常明智的选择。

光环大数据培训课程包括哪些内容？光环大数据培训课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，光环大数据培训课程从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed 第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie 第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习第七阶段：大数据项目实战学习内容：大型综合性大数据项目以上就是光环大数据培训课程的简单介绍，具体详细课程，请查看光环大数据官网的光环大数据培训课程介绍或直接咨询在线客服。

大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。

从资源视角来看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观。

从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术。

传统的数据管理与分析技术以结构化数据为管理对象、在小数据集上进行分析、以集中式架构为主，成本高昂。

与“贵族化”的数据分析技术相比，源于互联网的，面向多源异构数据、在超大规模数据集(PB量级)上进行分析、以分布式架构为主的新一代数据管理技术，与开源软件潮流叠加，在大幅提高处理效率的同时(数据分析从T+1到T+0甚至实时)，成百倍的降低了数据应用成本。

光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训

光环大数据大数据分析培训分享新的数据分析方法_光环大数据培训信息时代，能吃到虫子的已不再是早起的鸟儿，而是那些数据驱动的、早起的鸟儿。

像百度、阿里巴巴和腾讯这样的大公司，都在不断囤积数据，因为他们都知道数据是金灿灿的宝贝。

但仅仅囤积数据是不够的。

你需要熟练地筛选、全盘了解数据湖中溢出的所有数据。

只有这样，你才能通过这些数据，做出更好的决策，打造更智能的产品。

然而，在拥挤不堪、投资过剩的数据分析市场上，供应商为了卖出自己的产品不断放出烟雾弹，想要穿过烟雾看到“真相”，却是一大难事。

以下五点，是未来数据分析市场可能的走向，仅供参考。

1. BI迁移到应用程序在过去的20年里，我们见证了一场革命。

不是一夜之间发生的那种，而是逐渐发生的，缓慢的，可能很多人没有注意到。

BI(商业智能)正走向死亡。

或者更准确地说，BI正在进行着彻头彻尾的改变。

每年，用户都在通过他们使用的应用程序——比如HubSpot、SalesForce和MailChimp ——进行更多的分析。

分析正在迁移到业务应用程序的结构中。

从本质上讲，业务应用程序正在获取它们自己的分析接口，根据它们的数据和用例进行定制。

这种集成和自定义使得其分析接口比深奥的、复杂的通用BI更容易被用户接受。

随着B2B应用程序开始在数据智能产品上展开竞争，这一趋势将会继续下去。

2. 编译器超越分析引擎历史上，数据分析有两种提供方式：通过预计算，或者通过分析引擎。

分析引擎，如Spark和Tableau的数据引擎，负责执行所需的计算，以回答关于组织数据的关键问题。

现在，这个领域出现了一个新的玩家：分析编译器。

分析编译器可以灵活地将计算部署到不同的基础设施。

分析编译器的例子包括现在大火的TensorFlow，它可以将计算部署到GPU或CPU等。

编译器比分析引擎灵活得多，因为它们可以进行数据处理，而且我们可以将它们进行转换，以在不同的基础设施中运行(在数据库中，在Spark中，在GPU中，等等)。

用R进行文本内容情感分析_光环大数据培训机构

用R进行文本内容情感分析_光环大数据培训机构一、关于文本内容的情感分析一篇文章反映了什么态度？褒义还是贬义？肯定还是否定？喜怒哀乐愁，反映的是哪种情绪特征？对这些内容的分析就是情感分析，或者叫情感倾向分析。

情感倾向可认为是主体对某一客体主观存在的内心喜恶，内在评价的一种倾向。

当然，有正常阅读能力的人，在看了一篇文章后能够判断文章的情感和极性，但这是主观体验，不是量化数据。

在对文章进行分析的时候，通常需要进行量化的分析，显得更加直观、客观。

情感分析基本上有两种方法，一种是极性分析，一种是情感类别分析。

前者分析文章的总体态度是肯定还是否定，后者分析文章反映了喜怒哀乐愁中的哪种情感。

仍然以政府工作报告为例，这次是新鲜出炉的2015年度政府工作报告。

下面是这份报告的情感极性分析结果：下面是这份报告的情感类别分析结果：可以看出，政府工作报告在情感极性上，以正面情感为主，其次是中立情感，在情感类别上，以好的情感为主，其次是乐的情感。

不愧是政府工作报告。

二、如何进行文本内容的情感分析情感分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法。

基于情感词典的方法，需要用到标注好的情感词典。

这类词典，英文多，中文少。

不过还好，中文的也能够找到几个，包括①台湾大学研发的中文情感极性词典 NTUSD；②大连理工大学的情感本体词汇；③知网发布”情感分析用词语集（beta版）”；④哈工大信息检索研究室开源的《同义词词林》可以用于情感词典的扩充。

这几个词典各有特色，都是免费，这点赞一个。

基于机器学习的方法，需要的材料就比较麻烦些，需要的是大量的人工标注的语料作为训练集，通过提取文本特征，构建分类器来实现情感的分类。

比如要进行情感极性的判断，就需要几百上千个反映正面情感的文章，和几百上千个关于负面情感的文章；要进行情感分类的判断，那么每种情感都需要大量文章作为语料。

实际上非常难办到。

如果能获得分级的语料，就比较好办，比如像豆瓣网的电影评论，每个评论都有对应的星级，总共五个星级，每个星级对应的评论集合就构成了这一等级的语料。

大数据经典手册_光环大数据培训

大数据经典手册_光环大数据培训大数据经典手册，大数据学习不是一朝一夕就能完成的，最重要的就是要坚持，同时也要好学。

如果学习自控能力不足，还是早点报大数据培训班吧。

给大家介绍一下学习大数据的步骤。

1. 理解数据：单纯的、没有任何背景的数据是没有意义的，也容易让人误解。

数据需要有具体的背景才能说明问题。

数据就像是一种颜色，需要有一个具体的外观才能证明它的存在。

以红色为例，它需要一些具体的外观才能让我们看到，比如红色的汽车、红色的围巾、红色的领带、红色的鞋子或任何红色的东西。

同理，数据也需要和它的环境、内容、模型、方法以及它产生、发生、使用、修改、执行和终止的整个生命周期结合在一起。

我还没发现一个数据科学家和我谈数据的时候不提及像Hadoop、NoSQL、Tableau的技术或其它老牌供应商与流行语。

你需要与你的数据建立亲密的关系，你需要彻底地了解它。

问他人“你的”数据为何出现异常就像是问自己的妻子怀了谁的孩子一样荒谬。

我们在与联合国的合作以及确保学校远离爆炸的相关软件中具备一个独有的优势是：对底层数据的控制力。

当全世界在使用统计图表讨论这些数据时，我们是那些回家体验数据的人，让它融入我们的日常生活，这些数据的价值、细节和增值，是我们不能在其它地方找到的。

对于其它的项目和客户，我们也是同样对待的。

2. 理解数据科学家：不幸的是，“数据科学家”恰好是数据科学这个领域中最容易使人困惑和被误用的词之一。

有人将其联想为知晓世间所有事情的神秘预言家；有人认为他们仅仅是统计学家；少数人认为他们只是一些熟悉Hadoop 和 NoSQL的人；还有人认为他们就是一些会做简单测试或是在管理会议中使用很多晦涩难懂的数学和统计学术语的人。

甚至于，某些人眼中的可视化控制面板，在另一些人看来只是永无止境的ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）过程。

在我看来，数据科学家是一类比数据创造者少一些对科学的理解，比数据生成者少一点对数据的理解的人，而他们恰恰是知道如何把这两部分工作融会贯通的人。

光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训

光环大数据教你如何用大数据指导运营_光环大数据培训光环大数据人工智能培训机构认为，大量的数据就是大数据吗?究竟什么才是真正的大数据?如何用以大数据为基础的数据分析不断地给企业业务创造商业价值?什么才是大数据?大数据不是简单地等于大量的数据。

大数据的概念也包括了在实际应用过程中，数据处理的难度和挑战性。

从业务线的角度来讲，大数据的发展史经历了这五步：第一是金融财务公司，比如很多银行和信用卡公司，他们是最早开始使用数据的。

从数据量来讲，他们是最少的。

这些公司成为你真正客户付钱之前已经产生很多数据，他们做的软件会存储下来，帮助这些公司做更好运营，比如SAP，Oracle等等。

第三是互联网时代，它会记录很多用户到你网站上来的数据，通过这个数据可以分析把业务、网站做的更好，比如Google，Yahoo等等。

第四是社交网络，脸书、LinkedIn等新社交网络的产品出现。

所以社交网络的出现实际上是跟大数据一词的出现大概是同一时间，也真正把数据处理、分析的难度和挑战性带到一个新的高度，“大数据”这个概念也是在这个时期出现的。

第五就是创业公司。

他们的数据量往往是更大的，处理和分析的难度也在增加，而且这些数据都是跟你实实在在生活中相挂钩，比如Uber，滴滴等等。

从技术角度来讲，一般来讲大数据有三个技术维度，我们叫三个“V”。

第一个“V”是Volume容量。

第二个“V”是Velocity速度。

第三个“V”是Variety多样性。

从技术来讲并没有一项技术可以完美处理三个维度，对一个公司来讲更多的时候需要在三维度上面做优化方案。

怎么用最好的技术方案为你的业务产生最大的价值，这是我们数据团队需要话时间想的事情。

任何一个企业第一件事情肯定先做好核心业务，随着客户和业务的增长，会不断收集更多的数据。

当数据收集到一定量的时候，对于数据的分析会帮你找出对你有用的信息，帮助你能够做出更多符合你需求的增值服务和产品。

把这些服务和产品继续做到核心的业务平台当中去，可以帮助你进一步增长你的客户和业务。

玩玩文本挖掘-wordcloud、主题模型与文本分类_光环大数据培训

玩玩文本挖掘-wordcloud、主题模型与文本分类_光环大数据培训一、文本挖掘概念将数据挖掘的成果用于分析以自然语言描述的文本，这种方法被称为文本挖掘(Text Mining)或文本知识发现(Knowledge Discovery in Text)。

文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、文本聚类、模型评价。

主题模型（Topic Mode）介绍主题模型是专门抽象一组文档所表达“主题”的统计技术。

最早的模型是 probabilistic latent semantic indexing (PLSI)，后来 Latent Dirichlet allocation(LDA，潜在狄利克雷分配模型) 模型成为了最常见的主题模型，它可以认为是 PLSI 的泛化形式。

LDA 主题模型涉及到贝叶斯理论、Dirichlet 分布、多项分布、图模型、变分推断、EM 算法、Gibbs 抽样等知识。

二、实例分析0. 数据预处理数据来源于sougou实验室数据。

数据网址：/dl/sogoulabdown/SogouC.mini.20061102.t ar.gz文件结构└─Sample├─C000007 汽车├─C000008 财经├─C000010 IT├─C000013 健康├─C000014 体育├─C000016 旅游├─C000020 教育├─C000022 招聘├─C000023└─C000024 军事采用Python对数据进行预处理为train.csv文件，并把每个文件文本数据处理为1行。

1. 读取资料库setwd("d://Testing//R//w12")csv <- read.csv("train.csv",header=T, stringsAsFactors=F)mystopwords<- unlist (read.table("StopWords.txt",stringsAsFactors=F))复制代码2. 数据预处理（中文分词、stopword处理）library(tm)#移除数字removeNumbers = function(x) { ret = gsub("[0-9０１２３４５６７８９]","",x) }复制代码#对词进行处理复制代码3. wordcloud展示library(wordcloud)#不同文档wordcloud对比图sample.tdm <- TermDocumentMatrix(corpus, control = list(wordLengths = c(2, Inf)))tdm_matrix <- as.matrix(sample.tdm)png(paste("sample_comparison",".png", sep = ""), width = 1500, height = 1500 )comparison.cloud(tdm_matrix)title(main = "sample comparision")dev.off()复制代码#按分类汇总wordcloud对比图n <- nrow(csv)zz1 = 1:ncluster_matrix<-sapply(unique_type,function(type){apply(tdm_matrix[,z z1[csv$type==type]],1,sum)})png(paste("sample_ cluster_comparison",".png", sep = ""), width= 800, height = 800 )comparison.cloud(cluster_matrix)title(main = "sample cluster comparision")dev.off()复制代码可以看出数据分布不均匀，culture、auto等数据很少。