红亚科技-数据挖掘及大数据分析实验室建设方案.pdfVIP

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2018-12-27 发布于浙江
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数据挖掘与大数据分析实验平台方案北京红亚华宇科技有限公司二零一五年数据挖掘与大数据分析实验室目录一. 背景4 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势4 1.2 数据挖掘与大数据分析实验室建设的必要性5 二. 数据挖掘与大数据分析实验室设计理念及目标5 2.1 实验室设计理念5 2.2 数据挖掘与大数据分析实验室建设目标与特色6 2.2.1 实验室建设目标 6 2.2.2 实验室特色 7 三. 数据挖掘与大数据分析实验平台建设方案8 3.1 基础环境建设8 3.1.1 IT 环境建设8 3.1.2 网络环境建设8 3.2 实验平台功能9 3.2.1 用户管理功能 10 3.2.2 实验管理功能 10 3.2.3 课件资源管理功能 11 3.2.4 实验加载功能 12 3.2.5 考试管理功能 13 3.2.6 Hadoop 管理功能 14 3.2.7 部署方式简易 15 3.2.8 科研创新支撑 15 3.3 实训平台特色 16 四. 数据挖掘与大数据分析实验课程内容 17 4.1 EXCEL 数据处理20 4.2 统计与建模方法演示20 4.3 数据挖掘方法演示21 4.4 SAS 编程基础22 4.5 R 语言编程基础23 4.6 MYSQL 数据库操作23 4.7 JAVA 数据爬取24 - II - 数据挖掘与大数据分析实验室 4.8 EXCEL 高级编程25 4.9 SAS 统计与建模26 4.10 SAS 数据挖掘27 4.11 R 语言统计与建模28 4.12 R 语言数据挖掘29 4.13 HADOOP 大数据分析30 4.14 JAVA 自然语言处理31 4.15 SAS 数据分析综合应用32 4.16 R 语言数据分析综合应用32 4.17 大数据分析综合应用33 4.18 实验列表34 五. 数据挖掘与大数据分析实验室建设优势36 5.1 方案优势36 5.2 技术优势36 六. 技术服务37 6.1 售前技术服务38 6.2 技术培训38 6.3 售后技术服务38 七. 数据挖掘与大数据分析实验室设备清单39 - III - 数据挖掘与大数据分析实验室一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2012 年的12 倍;而中国的数据量则会在2020 年超过8ZB，比2012 年增长22 倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场