大数据常用算法数据的算法？都有哪些……

求一种大数据分析的算法

展开全部 //群体数据的排序与查找 //1.直接插入排序的算法实现： void InsertSort(int arrForSort[],int nLength) { int i,j,temp; for(i=1;i/遍历整个序列 { temp=arrForSort[i]; for(j=i;j>0&&temp0) { for(j=0;j0) { for(j=k;j/子序列的插入排序 { temp=arrForSort[j];i=j-k; while((i>=0)&&(arrForSort[i]>temp)) { arrForSort[i+k]=arrForSort[i];i=i-k; } arrForSort[i+k]=temp; } k=k/2; //重新设置子序列的间隔 } return; } //5.顺序查找的实现 int SequenceSearch(int arrForSearch[],int nLength,int nKey) { int i; for(i=0;inKey)=mid-1; //在前半个序列中继续查找 else bottom=mid+1; } return -1; }

大数据开发常用的编程语言有哪些

1.Python语言 如果你的数据科学家不使用R，他们可能就会彻底了解Python。

如果你有一个需要NLP处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。

还有Juypter/iPython――这种基于Web的笔记本服务器框架让你可以使用一种可共享的日志格式，将代码、图形以及几乎任何对象混合起来。

这一直是Python的杀手级功能之一。

2、R语言 使用R语言，只需要短短的几行代码，你就可以在复杂的数据集中筛选，通过先进的建模函数处理数据，以及创建平整的图形来代表数字。

它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

R语言最伟大的资本是已围绕它开发的充满活力的生态系统：R语言社区总是在不断地添加新的软件包和功能到它已经相当丰富的功能集中。

据估计，超过200万的人使用R语言，并且最近的一次投票表明，R语言是迄今为止在科学数据中最流行的语言，被61%的受访者使用(其次是Python，39%)。

3、JAVA Java，以及基于Java的框架， Java不能提供R和Python同样质量的可视化，并且它并非统计建模的最佳选择。

但是，如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。

4、Hadoop和Hive 一群基于Java的工具被开发出来以满足数据处理的巨大需求。

Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。

Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。

它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

学大数据可以参考加米谷

数据分析的基本方法有哪些

数据分析的三个常用方法： 1. 数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。

做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。

趋势分析，最好的产出是比值。

在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。

环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。

为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。

定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。

比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。

趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。

2. 数据对比分析 数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。

对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。

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一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。

有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。

也就是A/B test。

比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。

比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。

只有这样才能得到比较有说服力的数据。

3. 数据细分分析 在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。

这里的细分一定要进行多维度的细拆。

常见的拆分方法包括： 分时 ：不同时间短数据是否有变化。

分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。

分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。

分地区 ：不同地区的数据是否有变化。

组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。

细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。

收集大数据的方法有哪些

主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

扩展资料： 传统的聚类分析计算方法主要有如下几种： 1、划分方法(partitioning methods) 给定一个有N个元组或者纪录的数据集，分裂法将构造K个分组，每一个分组就代表一个聚类，K<N。

而且这K个分组满足下列条件： （1） 每一个分组至少包含一个数据纪录。

（2）每一个数据纪录属于且仅属于一个分组（注意：这个要求在某些模糊聚类算法中可以放宽）；对于给定的K，算法首先给出一个初始的分组方法，以后通过反复迭代的方法改变分组，使得每一次改进之后的分组方案都较前一次好。

而所谓好的标准就是：同一分组中的记录越近越好，而不同分组中的纪录越远越好。

使用这个基本思想的算法有：K-MEANS算法、K-MEDOIDS算法、CLARANS算法； 大部分划分方法是基于距离的。

给定要构建的分区数k，划分方法首先创建一个初始化划分。

然后，它采用一种迭代的重定位技术，通过把对象从一个组移动到另一个组来进行划分。

一个好的划分的一般准备是：同一个簇中的对象尽可能相互接近或相关，而不同的簇中的对象尽可能远离或不同。

还有许多评判划分质量的其他准则。

传统的划分方法可以扩展到子空间聚类，而不是搜索整个数据空间。

当存在很多属性并且数据稀疏时，这是有用的。

为了达到全局最优，基于划分的聚类可能需要穷举所有可能的划分，计算量极大。

实际上，大多数应用都采用了流行的启发式方法，如k-均值和k-中心算法，渐近的提高聚类质量，逼近局部最优解。

这些启发式聚类方法很适合发现中小规模的数据库中小规模的数据库中的球状簇。

为了发现具有复杂形状的簇和对超大型数据集进行聚类，需要进一步扩展基于划分的方法。

2、层次方法(hierarchical methods) 这种方法对给定的数据集进行层次似的分解，直到某种条件满足为止。

具体又可分为“自底向上”和“自顶向下”两种方案。

例如在“自底向上”方案中，初始时每一个数据纪录都组成一个单独的组，在接下来的迭代中，它把那些相互邻近的组合并成一个组，直到所有的记录组成一个分组或者某个条件满足为止。

代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等； 层次聚类方法可以是基于距离的或基于密度或连通性的。

层次聚类方法的一些扩展也考虑了子空间聚类。

层次方法的缺陷在于，一旦一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被撤销。

这个严格规定是有用的，因为不用担心不同选择的组合数目，它将产生较小的计算开销。

然而这种技术不能更正错误的决定。

已经提出了一些提高层次聚类质量的方法。

在统计学中，回归分析（regression analysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析。

按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。

这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。

例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。

1、Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。

线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。

在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。

线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。

多元线性回归可表示为Y=a+b1X +b2X2+ e，其中a表示截距，b表示直线的斜率，e是误差项。

多元线性回归可以根据给定的预测变量（s）来预测目标变量的值。

2、Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。

如下方程所示：y=a+bx2，在这种回归技术中，最佳拟合线不是直线。

而是一个用于拟合数据点的曲线。

参考资料：百度百科-回归分析 参考资料：百度百科-聚类 参考资料：百度百科-分类 参考资料：百度百科-关联规则

数据的算法？都有哪些……

A*搜寻算法 俗称A星算法。

这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。

常用于游戏中的 NPC的移动计算，或线上游戏的 BOT的移动计算上。

该算法像 Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

Beam Search 束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。

束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于 人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为 HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。

他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。

二分取中查找算法 一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。

这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound 分支定界算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。

但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩 数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。

数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。

数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商 Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。

它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。

这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法 迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发明的。

算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。

举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划 动态规划是一种在 数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。

其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。

动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。

比较著名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。

这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法 在 数学中，辗转相除法，又称 欧几里得算法，是求 最大公约数的算法。

辗转相除法首次出现于 欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至 东汉出现的《九章算术》。

快速傅里叶变换(FFT) 快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。

快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数 HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。

该 函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。

散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。

好的散列 函数在输入域中很少出现散列冲突。

在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

堆排序 Heapsort是指利用堆积树（堆）这种 数据结构所设计的一种排序算法。

堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。

归并排序 Merge sort是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。

该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法 RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。

该算法是用于从一组观测数据中估计 数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。

该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。

RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密演算法 这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。

今天的RSA已经 专利失效，其被广泛地用于 电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。

并查集Union-find 并查集是一种树型的 数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。

常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm 寻找最可能的隐藏状态序列 等等这些，算法很多。