数据挖掘

数据挖掘指从大量的数据中通过算法分析、搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是一种通过使用计算机技术和算法从大量的数据中提取、发现、分析和展示潜在模式、关系和趋势的过程它使用统计学、机器学习、模式识别和数据库技术等方法，并结合领域知识来解决实际问题。数据挖掘的过程通常包括以下步骤：数据收集：获取和整理需要分析的数据集。数据预处理：对数据进行清洗、去除噪音、处理缺失值和异常值等。特征选择：选择对分析和模型建立有意义的特征。数据转换：对数据进行转换和归一化，以便于进行后续分析。模式发现：通过运用合适的算法和技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势。模型评估：对挖掘出的模式和规则进行评估和验证，确定其可信度和用性。结果解释：解释和展示挖掘结果，提供对结果的理解和应用。数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、电商等，用来发现用户行为模式、预测销售趋势、识别欺诈行为、辅助医疗诊断等。

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数据挖掘指从大量的数据中通过算法分析、搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是一种通过使用计算机技术和算法从大量的数据中提取、发现、分析和展示潜在模式、关系和趋势的过程它使用统计学、机器学习、模式识别和数据库技术等方法，并结合领域知识来解决实际问题。数据挖掘的过程通常包括以下步骤：数据收集：获取和整理需要分析的数据集。数据预处理：对数据进行清洗、去除噪音、处理缺失值和异常值等。特征选择：选择对分析和模型建立有意义的特征。数据转换：对数据进行转换和归一化，以便于进行后续分析。模式发现：通过运用合适的算法和技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势。模型评估：对挖掘出的模式和规则进行评估和验证，确定其可信度和用性。结果解释：解释和展示挖掘结果，提供对结果的理解和应用。数据挖掘可以应用于各个领域，如市场营销、金融、医疗、电商等，用来发现用户行为模式、预测销售趋势、识别欺诈行为、辅助医疗诊断等。

数据挖掘算法平台是什么在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，如何从海量的数据中提取有价值的信息，成为了众多领域关注的焦点。数据挖掘算法平台应运而生，它就像是一座桥梁，连接着原始数据与有价值的知识。简单来说，数据挖掘算法平台是一个集成了各种数据挖掘技术和工具的软件系统。它提供了一种统一的接口，使得用户能够方便地使用各种算法和模型来处理数据，而无需深入了解每个算法的复杂细节。一般而言，数据挖掘算法平台清洗、切配等准备工作一样，只有经过预处理的数据，才能为后续的挖掘工作提供良好的基础。特征选择则是从原始数据中挑选出对分析目标最有价值的特征，去除那些无关紧要或冗余的信息，这样可以大大提高数据挖掘的效率、支持向量机等，来构建数据挖掘模型。不同的算法适用于不同类型的数据和问题，就像不同的工具适用于不同的工作一样。例如，决策树算法适用于分类问题，能够直观地展示数据的分类规则；神经网络则擅长处理复杂的大盘点数据挖掘算法平台丰富多样，不同类型的平台适用于不同的场景和数据挖掘任务。下面将为大家介绍几种常见的数据挖掘算法平台类型。基于规则的算法平台基于规则的算法平台通过定义一系列明确的规则来发现数据中的

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数据挖掘分析是指利用统计和机器学习技，从大量的数据中提取出有意义的信息和知识的程。数据挖掘分析可以帮助人们发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业决策提供决策支持。数据掘分析的主要步骤包括：数据采集和的重要特征。模型选择和建立：选择合适的机器学习模型，建立数据挖掘模型，对数据进行预测和分析。模型评估和优化：对建立的模型评估和优化，提高模型的准确性和稳定性，确保模型的可靠性。数据挖掘分析可以应用于准备：收集相关数据，并进行数据清洗和整理，确保数据质量和致性。数据探索：利用数据可视化技术，对数据进行探索分析，发现数据背后的规律和趋势。特征工程：对数据进行特征提取和特征选取，筛选出对目标变量有影响各个域，例如商业、金融、医疗、教育等。通过数据挖分析，可以提高企业的市场营销、产品定价、客户管理等方面的能力，促进企业的持续发展。星环智能分析工具-TranswarpSophon星环智能分析工具（Sophon）是一个一站式人工智能平台，包含一系列数据分析与机器学习建模工具的智能分析工具软件，能够一体化地完成数据采集、数据接入、模型构建、模型测试、模型管理、知识存算和推理以及辅助决策流程，支撑各类业务

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...