大数据和智能数据应用架构系列教程之：大数据挖掘与机器学习

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

随着互联网、移动互联网和物联网等新一代信息技术的飞速发展，以及人工智能、大数据分析、云计算、云存储、人工智能（AI）模型等的迅猛发展，使得数据的获取、存储、处理、分析等环节变得越来越复杂、越来越高效。如今，越来越多的企业和个人都开始把注意力转移到数据采集、处理、分析、挖掘等领域。这是一个“数据驱动时代”，数据科学正在成为一个全新的核心技术。同时，也出现了数据价值连城的创新企业，例如微软、亚马逊、谷歌等。无论是哪种形式的大数据分析和挖掘，其核心都是数据挖掘。数据挖掘作为一种强大的工具和手段，可以帮助企业发现数据中的模式、进行预测、管理和优化业务。除此之外，还需要对数据进行清洗、标准化、提取特征、归档等一系列的数据处理过程，才能让数据更加容易被分析并有效地运用。 在大数据应用的过程中，由于存在海量的数据量和各种维度的数据特征，传统的数据挖掘方法及相关算法已无法应对。为适应这一需求，本系列教程将以大数据和机器学习的应用为切入点，通过丰富的案例实践，引导读者走进数据挖掘领域，掌握数据挖掘中的关键技术，包括数据加载、数据存储、数据转换、特征工程、数据挖掘算法、数据可视化、数据质量保证、模型部署与监控等。本系列教程将从数据获取、清洗、预处理、特征抽取、模型训练、模型评估、模型选择和参数调优等多个方面详细阐述数据挖掘中各个模块的功能、应用场景和用法，并且给出相应的Python实现代码，帮助读者快速上手。

2.核心概念与联系

数据量级

数据量级通常表示指数型增长，即从大到小，数据规模呈指数级增长。数据量级包括数据条数、数据大小、数据复杂性。其中，数据条数通常用亿、万亿计量，是指在一定时间内，收集到的原