可伸缩由于数据产生和采集技术的进步，数太字节（TB）、数拍字节（PB）甚至数艾字节（EB）的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的。许多数据挖掘算法采用特殊的搜索策略来处理指数级的搜索问题。
首先是数据的可伸缩性，提高或改变数据的可伸缩度；其次是解决数据高维性的问题；处理异种数据和复杂数据；解决数据所有权与分布问题；对非传统的分析进行合理处理。
数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测，就是定量、定性，数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律。输出模型或规则，并且可相应得到模型得分或标签，模型得分如流失概率值、总和得分、相似度、预测值等，标签如高中低价值用户、流失与非流失、信用优良中差等。
主要侧重解决四类问题，分类、聚类、关联、预测。数据挖掘是一个高级数据分析师必须掌握的技能，通过建模和算法，数据挖掘能够创造比基础的数据分析更大的价值。分类问题，分类问题是最常见的问题。
数据挖掘技术可以解决牲畜疾病的预防、改进工艺参数、疾病诊断等问题。数据挖掘技术可以根据历史生产数据来，预测良品情况，从而改进工艺参数降低不良率；畜牧业可以使用数据挖掘技术根据测量牲畜体温来预测牲畜是否生病，从而提前防治；医院能使用历史医疗记录基于数据挖掘技术找出规律，有利于医生更好地诊断疾病。
从问题到解决方案老革命遇到新问题时，如何通过数据挖掘找到答案。3 数据挖掘思路的启发钓鱼的经历如何启发数据挖掘的思考路径。...后续章节深入探讨了数据挖掘在电力、交通航空、冶金、税务金融、故障诊断、电信业和Web数据挖掘等领域的具体应用案例，以及相关技术细节和工具运用。
程序代码：这是软件的核心部分，包含了实现软件功能和操作的源代码。程序代码由一系列的指令组成，用于告诉计算机如何执行任务。 数据和文档：软件运行过程中会产生和存储数据，这些数据可能是用户输入的信息、系统运行产生的记录等。
软件包括程序和文档。 程序：这是软件的核心部分。程序是由一系列指令组成的，这些指令用于告诉计算机应该执行哪些操作。这些指令可以包含使计算机完成各种功能的代码，例如处理数据、计算、控制硬件等。程序是软件中最直观的部分，用户可以直接与之交互，实现特定的功能或任务。
操作系统软件：操作系统是计算机系统的核心软件，负责管理计算机硬件和软件资源，提供用户与计算机硬件之间的接口，常见的操作系统软件包括Windows、Mac OS、Linux等。
1、ls_filename=mytest.xmldom.save（ls_filename）另外一种思路：直接写文件，只能用于生成xml文件，不能解析xml文件。
2、DataWindow支持导入多个XML模板，不仅能够保存为XML文件，还能加载外部XML，使其在Web环境中更易分享。DOM方面，PB 0的PB DOM模块取代MSXML，提供更简单、高效的数据接口。
3、pb创建xmlhttp控件失败，处理方法如下：运行下regsvr32msxmldll。用现成的框架来做ajax。代码优化，查找漏洞并修复。
1、搭建Hadoop大数据平台的主要步骤包括：环境准备、Hadoop安装与配置、集群设置、测试与验证。环境准备 在搭建Hadoop大数据平台之前，首先需要准备相应的硬件和软件环境。硬件环境通常包括多台服务器或者虚拟机，用于构建Hadoop的分布式集群。软件环境则包括操作系统、Java运行环境等。
2、- 安装Java：首先，在您的系统上安装Java运行环境。您可以访问Java的官方网站获取安装指南。- 安装和配置Hadoop：从Hadoop的官方网站下载最新版本，并按照文档进行安装和配置，包括设置Hadoop环境变量和编辑配置文件。- 初始化HDFS：配置完成后，格式化HDFS并启动NameNode和DataNode。
3、搭建大数据分析平台的构建流程相当严谨，首先，选择Linux操作系统作为基础环境是基石。由于Hadoop及其开源生态系统在分布式计算中的主导地位，安装Hadoop系列组件是必不可少的一步。接着，数据导入阶段来临，这要求将海量数据有效地导入到平台上，为后续分析做好准备。
4、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装，当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。
5、Hadoop： 一个开源的分布式存储、分布式计算平台.（基于Apache）Hadoop的组成：HDFS：分布式文件系统，存储海量的数据。MapReduce：并行处理框架，实现任务分解和调度。Hadoop的用处：搭建大型数据仓库，PB级数据的存储、处理、分析、统计等业务。
1、- SQL Server：适合中小企业，部分大型企业也采用，集成了数据报表和分析功能。- DBOracle：专为企业级应用设计，适合大型企业和对数据存储有高需求的情况。 数据报表层工具帮助企业生成规范的报表，以便进行数据分析。
2、作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。
3、FineReport FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示（报表）和数据录入（表单）功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
4、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
5、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
6、六个用于大数据分析的顶级工具 Hadoop Hadoop 是一个强大的软件框架，能够对大规模数据集进行分布式处理。它以一种既可靠又高效的方式进行数据处理，同时具备可伸缩性，能够处理 PB 级别的数据。Hadoop 假设计算节点和存储可能会失败，因此维护多个数据副本，确保在节点故障时能够重新分配任务。
1、直接使用XML我们可以在JSP页面中直接使用XML，这要分为三类： JSP可以读取XML文件并且基于这些数据执行动作。例如：一应用程序可以读取具有某些特定结构的数据的XML文件。 JSP可以创建XML文件以发送数据到客户程序或其它的应用程序。
2、JSP页面在生成XML和HTML页面方面具有灵活性。对于简单的XML生成，开发人员可以直接在JSP页面中嵌入XML标识和静态模板。例如，他们可以使用来包含脚本，或者使用和标签来执行动态内容。尽管Sun在设计JSP规范时着重于易用性，使得开发者无需深入XML即可创建页面，但JSP规范也允许创建XML兼容的JSP页面版本。
3、额，本人才疏学浅，这两者之间从编程语言上来说基本上没啥子关系，不过你要用jsp做动态网页可以把xml作为数据库。当然如果用到hibernate或者spring之类的技术，是要用xml文件写配置的。
4、html是用来写网页的语言，只能用于前端。xml是用来存小数据的文件。css是样式文件，一般是div+css+js做前端开发。jsp是基于java的.net文件，一般是用来做后台的。关系就是没有关系。
5、html是用来写网页的语言，只能用于前端；xml是用来存小数据的文件；css是样式文件，一般是div+css+js做前端开发；jsp是基于java的.net文件，一般是用来做后台的。编程语言（programming language），是用来定义计算机程序的形式语言。它是一种被标准化的交流技巧，用来向计算机发出指令。
6、JSP提交HTML表单数据以生成XML文件：定义表单并封装id、firstName和lastName。