数据挖掘可视化系统研究与实现
大数据挖掘与分析中的数据可视化技术
大数据挖掘与分析中的数据可视化技术数据可视化技术是大数据挖掘与分析中不可或缺的一部分。
我们都知道，大数据中无所不包，它存储着海量的信息，包括文本、图像、视频、地理位置等各种形式的数据。
但这些数据往往是以数字的形式存储在机器中，对于人类而言，这些数据很难直观地理解和分析。
因此，数据可视化技术应运而生。
它将抽象的数据通过图表、图形、地图等方式呈现出来，使人类可以直观地获得信息。
这样一来，数据的表达和分析就变得简单了许多，这对于决策者来说尤其重要。
他们可以通过数据可视化技术对业务数据进行深入的分析和判断，以更好地决策。
那么，数据可视化技术的优势是什么呢？首先，它可以帮助我们更好地理解数据。
毕竟，相较于冷冰冰的数字汇总报告，图表和图形更具有生动性和灵活性，能够在很短的时间内展示更多的信息。
其次，数据可视化技术可以节省大量的时间和人力成本。
在不使用数据可视化技术的情况下，数据的处理和分析需要大量的人力和时间，而且不一定能够得到准确的结果。
但是，如果采用数据可视化技术，我们就可以将数据转化为可视化的图表和图形，这样就可以大幅度地节省时间和人力成本，同时获得更精准的数据分析结果。
不过，要想实现好的数据可视化，就需要借助专业的数据可视化工具，如Tableau、D3.js等。
这些工具不仅可以帮助我们生成美观的数据图表和图形，还可以将其嵌入到网站和移动应用程序中，以实现更好的视觉体验。
同时，这些工具还支持各种数据源的导入和连接，并且提供多种数据可视化方法，如柱形图、折线图、气泡图、热力图等，可以根据不同情况选择最合适的图表和图形。
除此之外，数据可视化技术还可以帮助我们发现隐藏在数据中的规律和趋势。
利用数据可视化技术，我们可以将大量数据点进行可视化，这样相似的数据点就会聚集在一起，构成有规律的图案。
通过观察这些图案，我们就可以发现数据中隐藏的规律和趋势，从而更好地拟定决策计划。
最后，在大数据挖掘与分析中采用数据可视化技术，还可以帮助我们更好地交流和共享数据。
可视化数据挖掘工具的设计与实现
ｕｅ Ｓ ｓｒ ｃｎｓｅｔ ｈｌ ｄｔ ｓｔ ａｄａａ ｓ ｅｄｓ ｂｔ ｎｏ ｅｓｍ ｔ ｂ ｔ ｖｌ ｆ ａｈｏｊｃ ａｄｒｌｉｎｈｐ ｒ， Ｏｕｅｓ ａ ｅ ｅｗ ｏｅ ａａ ｅ， ｎ ｌ ｅｔ ｉｒ ｕｉ ｆ ｈ ａ ｅａ ｒ ｕｅ ａ ｅｏ ｃ ｂｅｔ ｎ ｅ ｔ ｓｉ ｈ ｎ ｙ ｈ ｔ ｉ ｏ ｔ ｔ ｉ ｕ ｅ ａｏ
孟 海 东 蔺 志 举 徐 贯 东 ， ，
（． １ 内蒙 古科 技 大 学信 息工 程 学 院 ， 蒙 古 包 头 ０ ４ １ ； 内 １００
２ 维 多 利 亚 大学 工程 与 科 学 学 院 应 用信 息 技 术 研 究所 ， 大利 亚 墨 尔 本 ３２ ） ． 澳 ０ ９
摘要 ： 了在 海量数据 中把有 用的数据提取 给用户进行分析 ， 为 通过 对数据 可视 化和 聚类分析 的深入研 究 ， 可视化技 术 将
与数 据 挖 掘技 术 两 者 结 合起 来 ， Ｊｖ 在 ａａ平 台下 开发 一 个 可视 化 的数 据挖 掘 系统 ， 数 据 挖 掘 的 结 果 以 ３ 把 Ｄ散 点 图 、 行 坐 平 标 图 的方 式 显 示 给 用 户 ， 用 户 能 够 直观 地 看 到 数 据 集 的 全 貌 及 分 析 各 对 象 同一 属 性 值 的 分 布 和 各 属 性 之 间 的 关 系， 使
数据挖掘与可视化分析
数据挖掘与可视化分析数据挖掘和可视化分析是在现代社会中越来越重要的工具。
无论是商业、医疗、教育、科学研究，还是政府，都需要数据挖掘和可视化分析来更好地发挥他们的作用。
在这篇文章中，我将会探讨数据挖掘和可视化分析的定义、应用以及未来的发展。
第一部分：数据挖掘与可视化分析的定义数据挖掘是通过大数据集和计算技术来发现未知模式和关系的自动化过程。
它通常用于预测、分类、聚类和关联规则等数据分析任务，以便帮助人们更好地理解和利用数据。
在数据挖掘中，常用的技术包括聚类、决策树、神经网络、随机森林等。
而可视化分析则是在数据处理的基础上，通过图表、视觉呈现等方式来展示数据的过程。
可视化分析的目的是通过可视化的方式让人们更加直观地理解数据信息。
目前，可视化的技术越来越成熟，包括词云图、散点图、柱状图、地图、网络图等等。
数据挖掘与可视化分析本质上是相互依存的，既有数据挖掘算法的支持，也有可视化的图表展现。
现在，越来越多的数据分析平台将二者结合起来，并提供了全能的数据分析解决方案。
第二部分：数据挖掘与可视化分析的应用商业领域是最常用数据挖掘和可视化分析的领域之一。
商业数据包括销售数据、用户行为数据、交易数据等等。
如何从这些数据中发现规律、优化产品、提高转化率，是商业界的热点和难点问题之一。
数据挖掘和可视化分析的应用可以帮助商业界更好地解决这些问题。
医疗领域也是一个重要的应用领域。
如何从严重的医疗问题中找到规律并提高成人的存活率是医疗界的一个主要问题。
数据挖掘和可视化分析可以使医疗专业人员更快地理解大量的数据，并从中发现规律，进而为治疗方案做出最佳的决策。
教育领域也是数据挖掘和可视化分析的一个重要领域。
通过这些技术，我们可以更好地了解学生的学习表现、偏好、成绩和教育历程等信息，并在此基础上帮助学生更好地学习和成长，同时帮助教师更好地管理和安排学生。
科学研究也是一个非常重要的应用领域。
科学家们经常遇到大量的数据，并需要从中提取有用的信息。
数据挖掘可视化系统设计与实现
数据挖掘可视化系统设计与实现针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性上存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。
将获取的数据集上传到系统分布式数据库中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。
标签：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法引言在大数据时代，通过数据挖掘可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息，帮助企业做出决策。
丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。
然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。
这就需要使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，通过多种挖掘算法实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。
1 关键技术1.1 MapReduce离线计算框架一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。
1.2 HBase分布式数据库一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。
HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
1.3 MahoutApache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等。
1.4 ECharts一种商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。
2 系统设计数据挖掘可视化系统包括数据预处理、挖掘算法、可视化显示三大核心模块。
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化
智慧城市中的空间数据挖掘与可视化随着城市规模和人口的不断增长，城市管理面临着越来越多的挑战。
智慧城市已经成为了解决城市问题的一个重要手段。
智慧城市的基础是数据，而其中包括了大量的空间数据。
空间数据可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行和发展，从而更加精确地进行决策。
本文将探讨智慧城市中的空间数据挖掘与可视化。
一、什么是智慧城市智慧城市是基于信息化和智能化技术，以城市为载体，通过海量数据的收集、处理、分析和共享，实现城市的智能化、开放化和共享化。
智慧城市的建设不仅需要技术的支持，还需要政府、企业和居民的积极参与，形成整个城市共治的格局。
二、智慧城市中的空间数据空间数据是智慧城市建设过程中不可或缺的一部分。
空间数据的收集可以通过各种传感器获得，例如全球定位系统(GPS)、卫星图像、地面测量仪器等。
利用空间数据可以实现城市的三维建模、交通热力图的绘制、环境监测等，这些都是城市管理所必需的信息。
三、空间数据挖掘空间数据挖掘是指对空间数据进行分析获取信息的过程。
空间数据挖掘的目的是通过数据挖掘算法将数据转化为知识，发现数据隐藏的特点和规律。
常用的空间数据挖掘方法有聚类分析、关联分析、分类分析和时间序列分析等。
这些方法可以通过对空间数据的处理，提供对城市管理更深入的理解和更准确的数据支持。
四、空间数据可视化空间数据可视化是实现对空间数据展示的一种方法。
通过可视化可以直观地观察和理解空间数据，发现数据中隐藏的规律。
常用的空间数据可视化方法有地图展示、三维可视化和热力图等。
这些方法可以帮助城市管理者更好地理解城市的运行、规划城市发展、提升城市形象等。
五、空间数据挖掘与可视化的应用空间数据挖掘与可视化的应用已经被广泛地应用于智慧城市建设。
例如通过交通热力图可以发现城市繁忙的交通拥堵情况，确定交通管制的方案；通过三维城市建模可以更好地展现城市的面貌，规划城市发展。
六、结论智慧城市建设离不开空间数据挖掘和可视化。
通过对空间数据的挖掘和可视化可以更好地理解城市的运行和发展，加强城市管理和规划。
数据挖掘可视化技术应用与研究
识。广义的观点是， 数据挖掘是从存放在数据库、 数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有意义 的知识的过程川 。数据挖掘被视为数据管理与分析 技术 自 然进化的产物。可视化在数据挖掘中是一个 多面手，能使人在视觉上理解多维数据中的复杂模 式，通过观察数据在多重维数和多重图形窗体中的 存在形态，可以直观 、迅速地揭示数据趋势，帮助
2 .1 柱形图和条形图
柱形图和条形图，例如，簇形柱形图和簇形条
形图，这类图表都是在x 和Y坐标系中比 较离散数
据维和连续数据维的交叉点的值。柱形图绘制数据 维的方式类似折线图，都是在离散字段和连续字段 的交叉处画出数据点，它和折线图的区别在于: 前 者比后者多了一条在 x 轴上垂直的圆柱用以表示数 据维的值。不论是哪一种图，都是将不同数据集所 对应的数据沿 x 轴的标签分组 ，使得各组的数据通
2.3 箱式图
通过分析中心值的度量 ( 如均值、中值和模 )、
可变性度量 ( 如标准偏差和方差 ) 和分布度量 ( 如 峰值和偏度 )，能够理解字段值的描述性统计信息。 箱式图其实是直方图的一种变种，直观地展示了一 个连续字段的统计数字。
2.4 折线图
折线图最简单的形式就是在x 和Y坐标系中描
出数据点，然后尽可能用线段将这些点连接起来。 折线图通常显示一个字段的值如何与另一个字段的
据值必须是连续的。通常折线图用来描绘时间序列
上的趋势。
、 堆积柱形图或条形图、 用来在一个连续字段上 比较 、雷达图、盘高一 盘底离散 ( 种类) 字段的值 饼图、圆环图、直方图、分布 图、箱式图
散点 图
用来比较一个或多个离散字 段的不同值的分布情况
用来研究两个 以上 的连续 字 段之间的关系
2 .5 散点图 散点图典型的用途是比较成对的数据值。能够 将数据集中的每一条记录 ( 行 ) 映射成二维或三维 坐标系中的图像实体。与折线图相比，散点图没有
数据挖掘技术的基本原理与实现方法
数据挖掘技术的基本原理与实现方法随着互联网技术的飞速发展，我们已经进入了一个数据时代。
大数据的出现让数据挖掘技术成为了当下最热门的技术之一。
数据挖掘技术从大量数据中寻找有用信息，将数据转化为知识和价值。
数据挖掘技术的应用范围非常广泛，行业涉及基础设施、医疗健康、金融服务、社交网络、教育等方面。
在此文章中，我们将探讨数据挖掘技术的基本原理和实现方法。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术主要由以下四个过程组成：数据采集、数据预处理、建模分析、模型评价。
这四个过程的详细介绍如下：1.数据采集数据采集是数据挖掘的第一步，数据的质量和数量决定了后续的数据挖掘效果。
数据采集分为内部数据采集和外部数据采集。
内部数据采集是指企业组织内部的数据采集工作；外部数据采集则指从外部数据源中获取的数据。
数据采集工作需要注意数据的完整性、准确性和时效性。
2.数据预处理数据预处理是数据挖掘的重要环节，在数据预处理中，我们需要对数据进行清洗、集成、转换和规约。
数据清洗主要是对数据中的噪音和异常值进行处理，保证数据的可靠性。
数据集成是将不同数据源的数据合并在一起形成一个整体数据集。
数据转换是将数据从一种形式转换为另一种形式，以便于后续的建模分析。
数据规约是将数据进行标准化、离散化等操作，以便于数据分析。
3.建模分析建模分析是数据挖掘的核心步骤，在此步骤中，我们需要选择正确的建模方法和算法。
常用的建模方法有分类、聚类和关联规则等。
分类是将数据分到已知的类别中，如二分类和多分类。
聚类则是将数据划分到未知的类别中，聚类算法常用K均值算法。
关联规则则是处理事务数据，找出事务中物品之间的关联性。
不同的建模方法需要选择不同的算法，如支持向量机、决策树、人工神经网络等。
4.模型评价模型评价是数据挖掘的最后一步，用于检验建模的效果。
最常用的评价方法有f1得分和ROC曲线。
f1得分是精准率和召回率的结合，成为一个综合的评价指标。
ROC曲线是探究分类场景下的真阳性率和假阳性率的关系，来评价算法的分类效果。
时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计
第3期2020年1月No.3January ，2020时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information曹全龙，石善球（江苏省基础地理信息中心，江苏南京210013）作者简介：曹全龙（1980—），男，江苏常州人，高级工程师，硕士；研究方向：GIS 应用与开发。
摘要：大数据正日益改变人类的工作、生活和思维方式，当今社会80%以上的数据都与时空相关。
无论是政府主导的智慧城市建设、土地利用规划、应急管理，还是企业的网点选址、营销策划等行为，都离不开时空大数据的支撑。
如何对时空大数据进行分析挖掘，并实现大数据的可视化表现成为社会普遍关心和重点研究的内容。
文章分析了时空大数据分析挖掘及可视化的发展现状及存在问题，研究了主要关键技术，并对系统进行了总体设计。
关键词：时空大数据；分析挖掘；数据可视化；系统设计中图分类号：P2文献标志码：A 0引言以大数据、物联网、云计算等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。
大数据既是大机遇，也是大红利。
国家已经把大数据发展上升为国家战略，大数据对经济建设、行业发展、政府宏观管理等各方面都起到重要的基础支撑作用。
随着智慧城市的发展，很多城市都在开展时空大数据平台建设，通过建立基础时空框架，提供丰富多样的时空数据服务，满足城市运行和管理的自动化、智能化需求。
时空大数据主要包含基础地理数据、遥感影像数据、行业专题数据、互联网大数据、物联网及GPS 实时数据等，数据量庞大，种类繁多，格式各异。
为了更好地利用数据服务行业发展和政府管理，充分发挥时空大数据的信息支撑作用，迫切需要解决数据的挖掘提取、整合分析以及可视化表达等问题。
1发展现状及存在问题时空大数据挖掘通过数据表达、信息组织与知识发现等手段发现数据深层次的特征和规律，主要包含时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等内容［1］。
社交媒体数据挖掘与分析平台设计与实现
社交媒体数据挖掘与分析平台设计与实现一、引言社交媒体的快速发展与普及，为人们的信息传播和交流提供了新的途径。
然而，海量的社交媒体数据也给信息管理和商业决策带来了挑战。
为了充分利用社交媒体数据中蕴含的有价值的信息，社交媒体数据挖掘与分析平台应运而生。
本文将探讨社交媒体数据挖掘与分析平台的设计与实现。
二、需求分析1. 数据收集：社交媒体数据庞大且多样化，平台需要支持多种社交媒体平台的数据接入，如Facebook、Twitter等。
2. 数据预处理：社交媒体数据的质量参差不齐，需要进行数据清洗、去重、规范化等预处理工作，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储：社交媒体数据量大，需要建立高效的数据存储系统，具备快速访问和扩展能力。
4. 数据挖掘算法：平台应该集成各种数据挖掘算法，包括文本挖掘、社交网络分析、情感分析等，以挖掘出用户兴趣、行为模式等有价值的信息。
5. 数据可视化：为了让用户更好地理解和分析数据，平台需要提供直观易懂的数据可视化工具，如图表、地图、词云等。
6. 用户管理与权限控制：平台需要支持用户注册、登录、管理等功能，并提供灵活的权限控制，确保数据安全和隐私保护。
三、系统设计1. 数据收集模块：该模块负责从不同的社交媒体平台获取数据，并将数据导入到平台的数据存储系统中。
可以使用API接口、网络爬虫等方式实现数据的获取和导入。
2. 数据预处理模块：该模块负责对导入的数据进行清洗、去重、规范化等处理，以提高数据质量。
可以使用自然语言处理、数据清洗工具等技术实现。
3. 数据存储模块：该模块负责建立高效的数据存储系统，并提供快速的数据访问和扩展能力。
可以使用关系型数据库、分布式存储系统等技术实现。
4. 数据挖掘模块：该模块集成了多种数据挖掘算法，包括文本挖掘、社交网络分析、情感分析等。
用户可以选择合适的算法进行数据挖掘，以发现潜在的模式和关联规则。
5. 数据可视化模块：该模块负责将挖掘得到的数据以直观易懂的形式展现给用户。
电子商务可视化数据挖掘与分析系统设计
电子商务可视化数据挖掘与分析系统设计随着电子商务的迅猛发展，人们对于电商数据的分析和挖掘需求越来越高。
传统的数据分析方法可能不再适应快速变化的电商市场，因此设计一款电子商务可视化数据挖掘与分析系统变得尤为重要。
一、系统需求分析为了确保设计的可行性和有效性，我们首先需要进行系统需求分析。
该系统需要能够实时获取电子商务平台的数据，包括商品销售数据、用户购买行为数据等，同时还需要能够整合其他相关数据，如市场趋势、竞争对手数据等。
此外，系统还需要具备以下功能：1. 数据清洗与预处理：对原始数据进行清洗和预处理，去除重复数据、异常值等，以及对缺失值进行处理，以保证挖掘和分析的准确性。
2. 数据挖掘与探索：通过采用多种数据挖掘算法，如关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析等，从海量数据中挖掘出有用的信息和规律。
3. 数据可视化：将挖掘出的数据以直观的图表形式呈现，例如折线图、柱状图、散点图等，以帮助用户更好地理解数据和发现隐藏的信息。
4. 用户交互界面：为用户提供友好的交互界面，方便用户选择分析目标、设置参数等操作，并提供个性化的数据分析报告和可视化结果输出功能。
5. 数据安全与隐私保护：确保数据在采集、传输和存储过程中的安全性和隐私性，保护用户的个人信息和商业机密。
二、系统设计方案基于上述需求分析，我们提出以下电子商务可视化数据挖掘与分析系统的设计方案：1. 数据采集与整合：系统需要实现对电子商务平台的数据采集，并将其与其他相关数据进行整合，以构建一个全面、多维度的数据集。
2. 数据清洗与预处理：通过数据清洗和预处理模块，对原始数据进行去重、剔除异常值、处理缺失值等操作，以确保后续分析的准确性和有效性。
3. 数据挖掘与探索：系统应该提供多种数据挖掘算法的支持，如关联规则挖掘、决策树、聚类分析等，用户可以根据需求选择合适的算法进行挖掘和探索。
4. 数据可视化：通过可视化模块，将挖掘出的数据以直观的图表形式呈现，并提供丰富的图表类型、交互功能和数据过滤、排序等操作，以满足用户的个性化需求。
大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究
大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究随着互联网的普及和技术的发展，大数据的时代已经到来。
大数据的产生和积累为我们提供了前所未有的机会，同时也带来了巨大的挑战。
其中一个重要的挑战是如何分析和挖掘大数据中的时空信息，以及如何将分析结果以可视化的方式呈现出来。
本文将重点探讨大数据分析中的时空数据挖掘与可视化技术研究。
时空数据挖掘是指从大数据中提取和发现有关时间和位置信息的方法和技术。
时空数据可以是时间序列数据、地理空间数据或时态地理数据。
时空数据挖掘可以帮助我们发现数据中蕴含的时间和空间规律，并从中获取有价值的信息。
时空数据挖掘在很多领域有着广泛的应用，比如交通运输、气象预测、金融风险分析等。
在大数据分析中，时空数据挖掘技术可以帮助我们识别出潜在的时间和空间聚类模式，发现异常事件和趋势变化，预测未来的时间和空间发展趋势等。
为了实现这些目标，我们需要使用适当的算法和模型来处理大数据中的时空信息。
常见的时空数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘、预测等。
这些算法可以帮助我们从大量的数据中提取和总结有关时间和空间的知识。
除了时空数据挖掘，可视化技术也是大数据分析中必不可少的一环。
可视化技术可以将复杂的大数据分析结果以图形化的方式呈现出来，使得我们更容易理解和解释这些结果。
时空数据可视化可以帮助我们直观地展示时空模式、时态演化等信息。
通过交互式的可视化工具，我们可以对大数据进行探索和分析，发现其中的潜在关联和规律。
常见的时空数据可视化方法包括时序图、地图、热力图等。
这些方法可以有效地展示时空数据的特征和变化趋势。
在大数据分析中，时空数据挖掘与可视化技术是相互关联且相互依赖的。
时空数据挖掘提供了大量的时空信息，而可视化技术可以帮助我们更好地理解和解释这些信息。
通过结合时空数据挖掘和可视化技术，我们可以更好地发现数据中的隐藏规律和趋势，为决策提供科学依据。
然而，时空数据挖掘与可视化技术的研究还面临一些挑战。
时态数据挖掘系统的框架研究与实现
图 ２ 系统的数据流
（ ）给出查 询 Ｓ Ｌ １ Ｑ 语句 ，系统从业务数据 库 中取出要挖掘的数据集 。
（ ）对 挖 掘 到 的数 据 进 行 预 处 理 ，在 对 数 ２
技术的发展前景。在 我们 的框架 中，信息 可视 化 包括 ：时 态 数 据 的可 视 化 、时 态 数 据 挖 掘 任 务 的可视化 、时态知识可视化 。
作者简 介 ：肖杰浩 ，男，湖南邵 东人 ，硕 士 ，研 究方向：电子 商务 与数据库 。
维普资讯
２ １２ 时态 数据挖 掘 层 ．． 时态数 据挖 掘 层 主要 是 根 据 挖 掘 主题 和 目
标， 通过算法和相关技术 ，对 时态数据进行分 析，挖掘出数据之间内在的联 系和潜在的规律。
用 ，得 出 的结 果 也 越成 功 。在 时 态 数 据 选 择 层 中 ，主 要是 对 含有 噪声 的 、不 完 整 的 或 不 规 范
时态数据反 映了事物发展 的过程 ，有 助于 揭示事物发展 的本质规律 。作 为处理 时态 数据 的时态数据库 已经得 到广 泛研究 和应用 ，关于
时态数据 的挖 掘 研 究 也 引 起 了越 来 越 多 学 者 的
状 态 相 比 ，时 态 挖 掘 可 以挖 掘 出事 物 的 行 为 特
的数据进行技术上 的处理和修 正 ，包括数据清 洗 、数据平滑、数据归并 、数 据转换 、时态处
理等。例如清理不规范的、失效 的或超 出范 围
的数 据 ，删 去冗 余 的 、不相 关 的属 性或数 据 ，
清除杂点。最后将数据集成到时态数据库中去。
维普资讯 与 时 Fra bibliotek建立
电子商务统计数据挖掘与可视化分析
电子商务统计数据挖掘与可视化分析近年来，电子商务已经成为了互联网行业的重要组成部分，虽然随着市场竞争的加剧，电商企业的数量不断增加，但是资深的企业都已经开始注重电子商务数据的处理与分析。
而电子商务统计数据挖掘与可视化分析正是现阶段电商企业必备的一种方法。
一、电子商务统计数据提取统计数据提取是电子商务数据分析中不可或缺的一步，它是为了获取有用的电子商务数据而进行的预处理阶段。
在电子商务统计数据提取中，通过数据抽取技术可以提取出和电子商务相关的数据，比如网站流量、销售额、用户行为等。
一般情况下，数据可以通过爬虫技术获取，然后存储在数据库中。
二、电子商务数据挖掘电子商务数据挖掘是指利用各种算法和技术来分析和发现电子商务数据中的隐藏信息、关联规则和趋势。
常用的算法有分类、聚类、关联、预测等。
在数据挖掘中，需要进行数据清洗、评估、预处理等工作，以保证分析结果准确性。
例如，对销售额进行分类分析可以发现，相同类型的商品在不同的购买阶段会出现不同的销售价格，从而可以在不过多降低利润的情况下，更好地吸引消费者。
通过聚类分析可以对用户行为进行划分，发现用户的偏好和需求，从而更好地提高用户忠诚度。
三、电子商务数据可视化分析电子商务数据可视化分析是指根据数据挖掘的结果，利用图表、报表、地理信息系统等手段把数据信息以图形化的方式展现出来，便于用户直观地观察和理解。
常用的可视化工具有Tableau、Power BI、Excel等。
可视化分析可以帮助企业更好地理解他们的电子商务数据，直观地发现趋势、模式、异常和优势。
例如，通过地图可视化分析，企业可以发现地理位置的差异、数量差异等，再进一步分析可以发现在哪些区域，哪些商品销售更受欢迎。
通过图表分析销售额，企业可以直观地发现自己的销售数据，更好地了解市场的需求和消费群体的心理。
综上所述，电子商务统计数据挖掘与可视化分析对于电商企业而言是非常重要的。
数据分析可以帮助企业更好地衡量和管理业务，更好地了解消费者和市场需求。
大数据可视化分析平台数据分析和挖掘整体解决方案
大数据可视化分析平台数据分析和挖掘整体解决方案xx年xx月xx日contents •引言•大数据可视化分析平台架构•数据分析方法论•数据可视化技术•应用案例研究•结论目录01引言当今企业需要处理海量、多样化、快速变化的数据，这些数据蕴含着丰富的信息和商业价值。
传统数据处理方法无法满足现代企业的数据处理需求，需要采用更加高效、智能的方法。
大数据可视化分析平台能够提供强大的数据处理、分析和挖掘能力，帮助企业更好地利用数据，提高决策效率和竞争力。
背景和目的定义和理解它能够实现对海量、多样化、快速变化的数据进行高效、智能的处理、分析和挖掘，并将结果以直观、可视化的方式呈现给用户。
大数据可视化分析平台是一种基于先进的大数据处理技术和数据可视化技术的综合解决方案。
大数据可视化分析平台具有高度的可扩展性和灵活性，可以根据不同企业的需求进行定制和扩展。
解决方案范围和应用领域•大数据可视化分析平台适用于各种行业和领域，如金融、医疗、教育、零售、制造业等。
•它可以应用于以下方面•战略决策支持•市场分析•客户行为分析•运营优化•产品设计和优化02大数据可视化分析平台架构架构概述分布式架构采用Hadoop、Spark等分布式技术，可处理大规模、多样性、实时数据。
模块化设计将平台划分为数据源、数据处理、数据存储、可视化分析等多个模块，方便扩展和维护。
可扩展性支持多元数据源、多维分析、实时流处理等功能扩展。
数据源和数据集成数据源支持多种数据源，如文件、数据库、API等，可自定义数据源扩展。
数据集成支持批量和实时数据集成，支持结构化和非结构化数据集成。
数据清洗去除重复、错误、不完整数据，提高数据质量。
010203数据存储和处理数据存储使用分布式文件系统（如HDFS）存储数据，可实现数据备份、容灾和恢复。
数据处理支持批处理、实时流处理、机器学习等多种数据处理方式。
数据转换支持数据格式转换、数据清洗、数据聚合等多种数据处理操作。
大数据处理中的数据挖掘与可视化技术研究
大数据处理中的数据挖掘与可视化技术研究随着信息时代的到来，数据量呈几何级数的增长，数据处理也成为了信息时代的一个重要问题。
但是，数据处理并不是单一的问题，如何从海量的数据中提取有价值的信息并进行分析，成为了大数据处理中的重要问题之一。
数据挖掘和可视化技术的出现，为大数据的处理提供了有效的解决方案。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术是指从大量数据中自动或半自动地发现未知的、潜在的、有效的模式或规律的过程。
在大数据处理中，数据挖掘可以帮助人们从海量数据中挖掘出有价值的信息，统计分析、关联分析等技术都是非常有用的手段。
1. 统计分析统计分析是指对数据进行数学和统计方面的处理和求解信息的过程。
在数据分析中，我们常用的方法是探究数据的分布、密度、趋势等，以得到数据的特征和规律。
统计学方法虽然在统计分析中具有广泛的应用，但是在处理大数据时出现的问题是计算的时间成本和算法复杂度的问题。
2. 关联分析关联分析是一种用于找出数据集中不同元素之间的关联规则的技术。
在大数据分析中，关联分析可以帮助人们发现不同元素之间的关联规则，从而引发人们对数据的认识，以及相应的数据价值。
3. 聚类分析聚类分析是一种通过对数据进行分类的过程来发现数据之间的相关性的技术。
在大数据分析中，聚类分析可以根据数据的相似性将数据划分为有意义的组，以探索数据集和分析数据集。
二、可视化技术数据挖掘技术可以帮助人们从海量数据中发现有价值的信息，但是发现有价值的信息并不意味着我们可以理解数据所包含的信息。
因此，在数据挖掘的过程中，可视化技术就是十分必要的因为这有助于人们快速而直观地理解数据。
在现在的大数据处理过程中，数据挖掘技术的这个问题得到了有效的解决，使用可视化技术处理出来的信息不仅在数量上，而且在观察上更直观。
1. 绘制散点图散点图是一种数据可视化技术，它是描绘两个变量之间关系的图表。
使用散点图可以显示两个连续变量之间的相关性，而不会做出错误假设或使用抽象的计量。
可视化数据挖掘技术的应用研究
１ 数据ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ掘
１ １ 数据挖掘 的定义 ． 数 据 挖 掘 是 指 通 过 从 数 据 库 中抽 取 隐 含 的、 知 的 有 潜在 使 用 价 值 信 息 的过 未 具 程 。 据挖 掘 包含 一 系列 从数 据 库 中发 现有 数 用 而未 发 现 的模 式 的技术 ， 过使 用 统计 分 通 析 和模 型 技术 揭示 数据 集 中 的模 式和 关系 。 １ ２ 数据挖掘 的过程 ． （） 定 挖 掘 对象 。 义 清 晰 的 挖 掘 对 １确 定 象 ， 清数 据 挖 掘 的 目标 。２ 准 备 数 据 。 认 （） 确 定 数据 挖 掘对 象后 ， 要选 择 适合 于 数据 挖 需 掘 应 用 的数 ， 要 对 数 据 进 行 预 处理 并 分 需 组， 以提 高 数 据 挖 掘 的效 率 、 低模 型 的复 降
杂 程度 。３挖 掘模 型 的构 建 。 数 据 转化 成 （） 将 个针 对挖 掘 算法 建立 的分析 模 型 。 建立 一 个 适合 挖 掘算 法 的分 析模 型 ， 是数 据 挖掘 成 功 的 关键 。４数据 挖 掘 。 得 到 的 经过 转 化 （） 对 的 数据 进 行 挖掘 。５结 果 分析 。 （） 数据 挖 掘 出 现 结 果 后 ， 挖 掘 结 果进 行 解 释 并 且评 估 。 对
可视化数据挖掘技术的应用研究 ・ 用 究 应研 ・
张敏 辉 赖 麟
（． １ 四川教 育学院计算机科 学 系 四川成都
６ １ ３ ；２ 四川教 育 学院 １１０ ．
四川成都
６ １ ３） １ １０
摘 要： 数据挖掘 方法结合 了 器 学习 模 式识别 ， 计学 ， 机 统 数据库 和人 工智 能等众 多领域 的知识 ， 解决从 大量 信息中获取有 用知 识 ， 是 提供决 策支持 的有效途径， 具有 广泛 的应 用前景 。 本文通过对可视化数据挖掘进行分类和总结 ， 出将 可视化 数据类型和可视化与数据挖 掘结合 的思想。 提 可 视化数 据挖 掘技 术将成为今 后数据挖掘领域 中研究的热点 。 关键词： 数据挖 掘 可视化数据挖掘 信息可视化 中图分 类 号 ： Ｐ １ ． Ｔ ３ ７４ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ：０ ７ ９ １ （ ０ ０ １ — ０ ２ Ｏ １ ０ — ４ ６２ １ ） １ ０ ２ 一 ｌ
大数据分析师如何进行数据挖掘和数据可视化
大数据分析师如何进行数据挖掘和数据可视化在当今信息化的社会中，大数据已经成为了各行各业不可或缺的资源。
而大数据分析师作为专业技术人员，负责对大数据进行深入挖掘和分析，为企业决策提供支持和指导。
在这一过程中，数据挖掘和数据可视化技术是大数据分析师的核心工具和方法。
本文将介绍大数据分析师如何进行数据挖掘和数据可视化的步骤和技巧。
一、数据挖掘的步骤数据挖掘是指通过计算机科学、统计学和机器学习等方法，从大量的数据中提取出有价值的信息和知识。
大数据分析师在进行数据挖掘时，通常需要按照以下步骤进行：1.明确目标：首先，大数据分析师需要明确自己的挖掘目标，即确定要从数据中提取什么样的信息或知识。
这一步骤非常重要，因为数据挖掘的结果直接关系到后续的决策和分析。
2.数据收集和整理：在明确目标之后，大数据分析师需要收集并整理相关的数据。
这包括从企业内部和外部获取数据，并将其存储在合适的数据库或数据仓库中。
同时，还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去除噪声和缺失值等。
3.特征选择和转换：特征是指数据中的属性或变量，大数据分析师需要根据目标进行特征选择和转换，以便更好地进行数据挖掘。
这一步骤可以通过统计分析、相关性检测和主成分分析等方法来实现。
4.模型选择和建立：在特征选择和转换之后，大数据分析师需要选择合适的模型，并用数据对模型进行训练和建立。
模型的选择需要根据具体的问题和数据特点进行，可以选择常见的回归模型、分类模型或聚类模型等。
5.模型评估和优化：在模型建立之后，大数据分析师需要对模型进行评估和优化。
评估的方法包括交叉验证、ROC曲线和精度召回率等指标。
根据评估结果，可以对模型进行优化和改进，以提高挖掘效果和准确度。
6.结果解释和应用：最后，大数据分析师需要对挖掘结果进行解释和应用。
这包括将挖掘结果以可视化的方式展示，帮助决策者理解和应用挖掘结果。
同时，还需要对挖掘结果进行进一步的解释和讨论，以便为企业决策提供参考。
科学大数据的分析方法和应用实践
科学大数据的分析方法和应用实践近年来，随着科技的不断发展和互联网的普及，科学大数据成为了我们不可忽视的重要资源。
科学大数据是指科学研究、实验和观测所产生的大量数据。
这些数据涵盖了各个领域，包括天文学、物理学、生物学、计算机科学等等。
对这些数据进行分析和应用，不仅可以深化我们对自然界和人类社会的认识，还可以为实现智能化、数字化和可持续发展做出贡献。
本文将重点介绍科学大数据的分析方法和应用实践，其中包括数据挖掘、机器学习和可视化等方面的内容。
一、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中自动提取信息的技术。
通过运用数据挖掘技术，我们可以从海量数据中发现潜在的模式、规律和趋势。
例如，天文学家可以通过对天体观测数据的挖掘，发现新的星系、矮星、行星等天体，并进一步了解宇宙演化的规律；生物学家可以通过对基因组序列的挖掘，发现新的基因、蛋白质及其功能，并探索生命的奥秘。
数据挖掘的方法有很多种，其中常用的方法包括聚类、分类、关联规则挖掘等。
聚类是一种将数据集分为若干类的方法，使同一类内的数据相似度较高，不同类之间的数据相似度较低；分类是一种将数据集分为若干预设类别的方法，根据已有的数据为新的数据分类；关联规则挖掘是一种发现数据集中各项之间的关系的方法，如新闻推荐系统就可以通过关联规则挖掘来找到用户的兴趣，从而为用户推荐相关的新闻。
二、机器学习机器学习是一种利用计算机算法自动提高模型性能的方法。
机器学习通过建立数学模型，并自动从大量数据中学习，以便能够在遇到新的数据时给出更好的结果。
例如，医学专家可以通过机器学习算法，对大量患者的病历进行分析，快速有效地诊断疾病；物流公司可以通过机器学习，对历史运输数据进行分析，以便更好地预测未来的运输需求和路线。
机器学习的方法有很多种，其中包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习是一种通过已知的标注数据进行模型训练，以预测新数据的类别或值；无监督学习是一种从未标注的数据中进行模型训练，从而发现数据中的结构或规律；强化学习是一种让机器通过与环境进行互动，从而学习最优行为的方法，如围棋AI就是使用了强化学习算法。
数据分析实训学习总结数据挖掘与可视化分析
数据分析实训学习总结数据挖掘与可视化分析在进行数据分析实训的过程中，我学到了很多关于数据挖掘与可视化分析的知识和技能。
通过实际操作和实践，我对这两个领域有了更深入的理解。
这篇文章将总结我在数据分析实训中所学到的内容和经验，并探讨数据挖掘与可视化分析的重要性。
数据分析实训的第一部分是数据挖掘。
数据挖掘是一种通过发现规律、关联和模式来提取出有用信息的技术。
在实训中，我们学习了一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、聚类分析和分类算法。
通过应用这些算法，我们能够从大量数据中发现隐藏的模式和趋势。
这些模式和趋势对于企业决策和市场分析非常有帮助。
在实际操作中，我使用了一些流行的数据挖掘工具，如Python中的Scikit-learn库和R语言中的caret包。
这些工具提供了丰富的功能和算法，使我们能够快速有效地进行数据挖掘分析。
通过编写代码和运行算法，我能够将数据集导入到工具中，并应用不同的算法来挖掘有用的信息。
在此过程中，我学会了如何选择适当的算法，并对算法的参数进行调整以提高模型的准确性。
数据挖掘的另一个重要方面是特征选择和降维。
通过选择最有关联的特征，我们可以提高模型的准确性和解释性。
在实践中，我学习了一些常用的特征选择方法，如方差阈值法和递归特征消除法。
此外，降维技术如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）也能帮助我们减少数据的维度，提高分析效率。
数据分析实训的第二部分是可视化分析。
可视化是一种通过图表和图形来展示数据，以帮助人们理解复杂的信息和模式的方式。
在实训中，我们学习了一些流行的可视化工具和库，如Tableau、Matplotlib 和ggplot2。
通过使用这些工具，我能够将数据转化为各种图表，如柱状图、折线图、散点图和热力图。
通过这些图表，我们能够更直观地理解数据的分布、关系和趋势。
在进行可视化分析时，我还学会了一些设计和交互技巧。
例如，选择合适的颜色方案和图表类型可以增强可视化效果，并使数据更易于理解。
可视化数据挖掘技术的研究与实现
２ ０ １ ３年 １ １月 下
可 视 化数 据 挖 掘 技 术 的研 究 与 实现
张志宏 （ 吕 梁学院， 山 西吕 梁０ ３ ３ ０ ０ ０ ）
【 摘 要】 可视化数据挖掘技术， 在目 前 的大型企业财务管理 中的应 用越来越广泛 ， 特 别是 对于成本控制和 成本 管理等 方面 ， 因为数据量 大， 变
理 可 视 化 数 据挖 掘 管 理 信 息 系 统 的 功 能。
【 关键词 】 可视化数据挖掘 ； 财务管理 ； 管理信息系统
【 中图分类号 】 Ｔ Ｐ ３ ｌ 】 ． １
【 文献标识码 】 Ｂ
【 文章编号】 １ ０ ０ ６ — ４ ２ ２ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ２ — ０ ０ ２ ８ — ０ ３
引 言
数 据挖 掘 是 大数 据 操 作 中 的重 要 组 成 部 分 。 在 海 量 的 数 据 资料 中获 得我 们 需要 的 数 据 资 源 ，就 如 同在 厚 实的 岩 层 中 找 到 矿 石 并将 其 挖 掘 到 地 面 一样 。 企 业在 运 营的 过程 中． 会产
生 大量 的数 据 ， 比如 ， 每 一 单 开 支的 发 生 、 每 一 单 收入 的发 生 ．
架 构 一 个 只 有 自身 管理 用 的 简单 数 据 库 支持 的 专 用 可 视 化 系统 ， 我们在只读模式下 ． 不 破 坏 原 有 数 据 库 的 数 据 完整 性
和 可用 性 ． 通过采用 Ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ 方 法 调 看相 关 系统 的 数 据 库 这 种
方 式 是 升 级投 入 最 小 、 升 级 周 期 最 短 的 一种 架 构模 式 ． 我 们使 用 多个 Ａ ｄ ｏ ｄ ｂ ． ｃ ｏ ｎ ｎ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ 控 件 来连 接 不 同的 远程 数据 库 ． 从 而 实现 对 于所 有 分 布在 不 同服 务 器上 的数 据 库 的统 一 管 理 。 但
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数据挖掘可视化系统设计与实现
摘要：针对当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性的存在的不足，构建一个数据挖掘可视化平台。
将获取的数据集上传到系统中，对数据集进行预处理，利用Mahout提供的分类、聚类等挖掘算法对数据集进行挖掘，使用ECharts将挖掘产生的结果进行可视化展示。
关键词：数据挖掘；可视化展示；数据预处理；挖掘算法
1引言
大数据时代，通过数据挖掘，可以对数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从而提取辅助商业决策的关键性信息。
丰富而灵活的数据挖掘结果可视化技术使抽象的信息以简明的形式呈现出来，加深用户对数据含义的理解，更好地了解数据之间的相互关系和发展趋势。
然而当前数据可视化工具的种类、质量和灵活性较大的影响数据挖掘系统的使用、解释能力和吸引力。
为此，本系统使用分布式大数据处理技术进行数据的存储和计算，构建一个数据挖掘可视化平台，以多种挖掘算法的实现对原始数据集进行挖掘，从而发现数据中有用的信息。
2.关键技术
(1)MapReduce离线计算框架
一种在YARN系统之上的大数集离线计算框架，使用MapReduce可以并行的对原始数据集进行计算处理，从而高效的得出结果。
(2)HBase分布式数据库
HBase是一个构建在Hadoop之上分布式的、面向列的开源数据库。
HBase不同于一般的关系数据库，他是一个适合于非结构化数据存储的数据库。
(3)Mahout
Mahout是Apache Software Foundation旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现。
包括聚类、分类、推荐过滤、频繁子项挖掘等算法的实现。
(4)ECharts
Echarts是百度团队对ZRender做了一次大规模重构的产物。
他被定义为商业级报表，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图，同时支持任意纬度的堆积和多图表混合实现。
3.研究思路
数据挖掘可视化系统包括以下模块：
(1)前台展示
通过对上传的数据集处理、挖掘、分析，将有价值的信息结果以图形化的形式展现给用户。
(2)数据集的存储
将要处理的数据集存储到HBase数据库中。
HBase数据库能够对大数据提供随机、实时的读写访问功能。
(3)后台数据处理
通过使用Mahout数据挖掘包，对挖掘算法进行相关参数的设定，对从数据库中提取的数据集进行挖掘，从而提取出有用的信息。
具体如图1所示：
图 1 数据挖掘可视化系统研究思路
获取数据集
获取预处理之后的数据
存储挖掘结果
HBase 数据库
数据清理 数据集成 数据转换
进行分类、聚类、关联规则等算法的挖掘
MySql 数据库
以柱状图、饼图、地图、条形图等形式显示挖掘结果
4、系统设计
数据预处理、挖掘算法、可视化显示是数据可视化系统的三大核心模块，系统组建图如图2所示。
图2数据挖掘可视化系统组建图
(1)数据预处理
通过系统提供的上传接口将数据集上传到分布式数据库HBase中，当用户需要对数据集进行挖掘，系统首先检查数据集是否符合系统规定，如果符合规定对数据集进行预处理。
经过处理后的的数据集即可通过系统进行相关需求的数据挖掘。
(2)挖掘算法
系统使用开源的数据挖掘框架Mahout，用户只需对所需挖掘的算法进行相关的参数设定，即可完成相关算法的挖掘。
(3)可视化显示
挖掘之后的相关结果存放到MySql数据库中，前台从数据库中获取挖掘结果，并且使用ECharts进行可视化显示，用户可以通过前台提供的可视化结果进行数据分析，从而获取自己所需要的信息。
5.系统实现
(1)关键技术
数据挖掘可视化系统使用的关键技术如表1所示。
表1 系统开发技术简介
功能名称版本
操作系统Linux(Ubuntu i686) 14.04 LTS
开发语言JA V A(JDK) 1.7.0_67
关系型数据库MySql 5.6
分布式数据库HBase 0.96.2
分布式计算框架MapReduce 2.2.0
图形化展示ECharts 2.2.0
数据挖掘包Mahout 0.9
Web框架JFinal 1.9
(2)系统架构
本系统在操作系统之上构造了HDFS分布式文件系统，本地文件系统与分布式文件系统共同存在。
在本地文件系统之上组织了关系型数据库MySql和分布式数据库HBase集群，其中MySql用来存储管理员账户信息和少量的数据信息，HBase用来存储用户上传的数据集。
文件系统和数据库之上使用分布式计算框架MapReduce和Mahout数据挖掘包，对用户的数据集进行分类、聚类、关联规则等算法的挖掘。
后台管理员界面负责选择数据集以及挖掘参数的设定，前台用户界面通过图表形式展示挖掘结果，帮助用户进行数据分析。
系统架如图3所示。
图3 数据挖掘可视化系统架构 (3)结果分析 我们通过国家气候中心提供的NCC/GU 发生器，获取全国各地区连续十年每天的降水量、最高气温、最低气温。
通过关联规则，分类、聚类得出天气变化图，并且对北京、河北、吉林进行了详细分析。
6.结语
现有的数据挖掘可视化工具在种类上国内相对较少，在质量上对用户的展示缺乏交互性，并且对于数据集的挖掘灵活性上面比较欠缺。
本系统采用了当前在数据挖掘及其可视化领域相对比较成熟的技术，用户可以对挖掘结果的展示进行交互，下载，打印等。
用户只需将数据集上传到系统中，设置相关挖掘参数即可对数据集进行挖掘，从而提取有用的数据，通过直观的图表进行分析。
本地文件系统 Ext4/NTFS
分布式文件系统 HDFS MySQL MySQL
YARN
HBase HBase MapReduce 对数据集进行分类、聚类、关联规则等算法的挖掘
Mahout 管理员界面
用户界面。