感謝@吳彬彬老師-網易數據分析師

1.線上指導

識別異常：
邏輯回歸分析

欺詐分析和預測建模：
簡單應用場景：表示出哪些訂單是欺詐的，給它打上標簽
可以實現上述應用的還可以借鑒：
神經網絡，邏輯回歸，SVM，線性回歸等等

推薦書籍：
《數據挖掘：概念與技術》

大數據企業的應用一般都是通過多模型的對比，然后經過優化迭代的方式。

除了推薦的書籍外，還可以借鑒商業公司的《數據咨詢報告》。掌握各個行業的方法論，這樣有利于數據建模和程序設計，本人是電力行業的，會在之后的階段中更新一下對電力行業的相關分析，到時候會有通知。

實現場景：網易云音樂
keywords: 推薦
經常在職業招聘網站上面看到這兩個字樣，就網易云音樂而言，它是多種模型的混合。
1.用戶搜索意圖的識別算法
思路：
音樂標簽的意圖推薦。
實現相同的效果還有遺傳算法和簡單的加權權重算法

設計商業智能應用：
- 業務分析
- 咨詢項目
- 數據挖掘項目
- 精細化營銷項目

2.Action

1.Hadoop方向

Hadoop問題集錦
Hadoop操作記錄（1）—單機（偽分布）
Hadoop操作記錄（2）—完全分布式

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3.資源收集

1.閱讀完成

1.七種最常見的Hadoop和Spark項目
2.看完你就牛了！2014年大數據行業深度梳理總結
3.盤點大數據生態圈，那些繁花似錦的開源項目

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4.數據科學家應該掌握的5個工具
5.數據科學家應該掌握的5個工具(英文版)

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6.數據可視化專題站(OUR D3.JS)

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7.2015 Bossie評選：最佳開源大數據工具

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8.大數據集

2.網站地址收集

1.36大數據
2.百度開放云
3.Hadoop權威指南（書籍）官方網站

4.紫數-大數據門戶

總結

以上是生活随笔為你收集整理的大数据学习首页的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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