大数据营销流程脑图思维导图
大数据的采集存储，挖掘与分析，技术支撑内容分解
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思维导图大纲
大数据营销流程思维导图模板大纲
大数据的采集与存储
大数据的来源
政府
企业
用户
机器
大数据的预处理（ETL）
抽取
将数据从各种原始的业务系统中读取
转换
按照之前预选好设计的规则将抽取到的数据进行转换
装载
将转换完的数据按计划增量或者全部导入数据仓库。
数据挖掘与分析
数据挖掘的流程
商业理解
数据理解
数据准备
模型建立
模型评估与应用
数据挖掘的算法与应用
有监督学习
分类
逻辑回归，决策树
KNN、贝叶斯判别
SVM、神经网络
预测
线性回归、回归树
SVM、神经网络
无监督学习
聚类
K-means、最大期望
系谱聚类、密度聚类
关联
Apriori
FP-Growth
大数据营销的技术支撑
Hadoop平台概述
优点
高扩展性
高效性
高容错性
低成本
不足点
仍处于发展阶段，还不够成熟
不支持实时的数据处理和分析
Hadoop的生态系统
HDFS
分布式文件系统
MapReduce
分布式计算框架
HBase
实施分布式数据库
Ambari
安装、部署、配置和管理工具
Hive
数据仓库
pig
数据批处理
Mahout
数据挖掘
Sqoop
数据ETL工具
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