大数据分析和挖掘共30页文档
大数据的挖掘和分析方法
大数据的挖掘和分析方法随着信息化时代的到来，数据的存储和处理能力越来越强，大数据的应用已经成为了人们日常生活和商业活动中不可或缺的一部分。
而对于大数据的挖掘和分析方法，更是需要我们不断探索和提高。
本文将从数据的来源、处理、分析和应用等方面，就大数据的挖掘和分析方法进行论述。
一、数据的来源和处理大数据的挖掘和分析，首先需要有数据。
那么，大数据的来源又是哪些呢？据统计，现如今产生数据的主要手段包括在线交易、移动设备、社交媒体、物联网等。
其中，移动设备和社交媒体成为了数据量最大和最复杂的数据来源之一。
针对大数据来源，我们需要通过创新的数据存储方式，进行获取、存储、清洗、预处理、特征抽取和特征选择，尤其是数据清洗和预处理工作，对于保证后续的模型建立，具有至关重要的作用。
二、数据的分析方法1.数据可视化数据可视化是大数据分析的一个重要方法，因为数据可视化使数据更容易理解和分析。
数据可视化可以展示数据的相关关系，并帮助用户从数据中发现故事背后的趋势和模式。
这些可视化可以帮助用户快速理解数据，并且为后续的决策提供依据。
2.机器学习机器学习是一个将算法应用于数据自动学习过程的技术。
机器学习在大数据分析中被广泛使用，因为它可以处理大量的非结构化和半结构化数据。
机器学习包括监督学习和无监督学习两种。
监督学习是一种有标记的学习方法，通过标记的数据和算法来进行预测。
无监督学习则是通过原始数据来学习和处理数据，不需要任何标记。
3.自然语言处理自然语言处理是一种将计算机语言与自然语言相结合的技术。
自然语言处理运用在文本分析中，它可以识别一段自然语言中的关键字、实体等，从而为后续的决策提供依据。
三、数据的应用1.商业决策大数据分析对商业推荐极为重要，可以帮助企业做出更准确的决策。
通过分析大数据，企业可以更好地了解市场趋势，快速识别问题，并及时调整策略。
2.医疗健康大数据分析对医疗健康同样有着重要意义。
通过挖掘大数据，可以及时发现疾病发生的规律，为治疗提供更准确的目标和方案。
数据库数据分析和挖掘方案的说明书
数据库数据分析和挖掘方案的说明书1. 简介本文旨在详细介绍数据库数据分析和挖掘方案，以帮助读者了解该方案并正确应用于相应领域。
数据库数据分析和挖掘是指通过对大量的、结构化的数据进行分析和挖掘，从中发现有价值的信息、模式、关联和趋势等。
本方案将介绍该领域的基本概念、技术和方法，并提供实例展示。
2. 数据库数据分析基础2.1 数据挖掘概述数据挖掘是指通过技术手段从大规模数据中挖掘出潜在的、以前未知的、又有用的信息和知识的过程。
它是数据库数据分析的重要环节，可以帮助我们发现异常、预测趋势、进行分类等。
2.2 数据库数据分析流程数据库数据分析通常包括数据清洗、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用等环节。
在数据清洗中，我们需要处理缺失值、异常值和重复值等。
数据预处理包括数据平滑、数据变换和数据归一化等。
特征选择是为了选取对分析和挖掘有意义的特征。
模型构建涉及到算法选择和模型训练。
模型评估是对模型进行准确性和可靠性的评估。
模型应用是将训练好的模型应用于实际问题中，得出有用的结论。
3. 数据库数据分析方法3.1 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种通过挖掘数据集中的频繁项集，然后生成关联规则的方法。
它可以帮助我们发现项之间的关联性，例如购物篮分析中的商品关联等。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象分成若干个互不相交的类或簇，使得同一类内的对象相似度较高，不同类之间的对象相似度较低。
它可以帮助我们发现数据集中的隐藏模式和群体。
3.3 分类分析分类分析是根据给定的数据集构建一个分类模型，以将新的对象划分到已知类别中。
它可以帮助我们进行预测和分类的工作，例如垃圾邮件分类、客户流失预测等。
4. 数据库数据分析案例以在线零售业为例，介绍数据库数据分析和挖掘在该行业中的应用。
首先，我们可以通过关联规则挖掘发现频繁购买的商品组合，以促进交叉销售。
其次，通过聚类分析可以将客户分成不同的细分市场，从而针对性地进行促销和推广活动。
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
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远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
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机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
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无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
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大数据在各领域应用案例
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金融行业应用案例
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01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
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大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
分析与处理要求不断增加，数据处理的越及时，产生的价 值越大。
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大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
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数据挖掘背后的 大数据思维
在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需 要通过具体问题的专业知识建模。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比 如你要预测一个人跑100米要多久时间， 可以根据之前了解的他这样体型的人跑 100米用的多少时间做一个估计，而不会 使用牛顿定律来算。
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数据挖掘：Data Mining 一般流程
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数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
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数据挖掘：Data Mining 关联规则
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关联规则：零售业应用
几十年来，大型零售商塔吉特收集了海量的数据，记 录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。
发现女客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳 液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“ 怀孕预测”指数。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据时代的数据分析与挖掘应用
大数据时代的数据分析与挖掘应用随着互联网技术的迅速发展和普及，每天都有数以亿计的数据在我们周围产生和流动。
这些数据包含了各行各业的信息，对于企业与个人而言，是宝贵的经济资源和商业资产。
但是面对如此庞大的数据量，如何进行有效的分析和挖掘，将其转化为实际利益，成为了摆在很多企业和个人面前的难题。
一、数据分析的基本概念首先，我们需要明确数据分析的基本概念。
所谓数据分析，就是利用相关的统计学、数学运算和机器学习算法等方法，去发现和提取数据中的有用信息，并将其转化为有意义的结论或决策支持。
数据分析可以应用于各种类型的数据，包括数值、字符、图像、音频和视频等等。
它的主要目的是为了去理解数据所反映的问题和现象，并从中发掘商业机会，做出有效的决策。
二、数据分析的基本流程数据分析的流程包含了以下几个步骤：1. 数据收集：通过各种手段（如网络、传感器等）收集数据，并对数据进行初步的清理和预处理，比如去除噪音、处理缺失值、标准化和归一化等等。
2. 数据存储：将收集到的数据存储到相应的数据库或文件中，以便后续进行查询和分析。
3. 数据预处理：对于收集到的大数据进行一些初步的处理和筛选，以保证数据的质量和可靠性。
这包括了数据采样、特征抽取和变量选择等等。
4. 数据分析：选择合适的算法，对数据进行分析和挖掘，提取数据中的有用信息，包括发现数据间的关联性、分析数据中的趋势和偏差、构建数据模型等等。
5. 结果解释：将分析出来的结果解释给客户或相关方（如企业高管、政府官员、科研人员等），并给出相应的建议或决策支持。
三、数据挖掘的基本技术除了数据分析之外，数据挖掘也是将大数据转化为实际效益的重要手段。
所谓数据挖掘，是指从大量数据中发掘隐含的、未知的有意义的信息和知识，以发现数据中的价值。
数据挖掘涉及的技术包括了分类、聚类、关联规则挖掘、序列模式挖掘、时序模式挖掘、异常检测等等。
其中，分类技术是将数据集合分成若干个群体，根据不同的属性将数据进行归类。
大数据分析与挖掘
02
层次聚类：将数据点按照相似度进行层次化分组，形成 树状结构
03
DBSCAN聚类：基于密度的聚类算法，将数据点分为不 同密度的区域
04
谱聚类：基于图论的聚类算法，将数据点表示为图的顶 点，通过优化图的划分来聚类数据点
05
基于模型的聚类：通过建立数据点的概率模型来聚类数 据点，如高斯混合模型聚类
06
层次聚类算法：通过构建树状结构，将数
分为K个聚类
据点分为不同的层次
03
基于密度的聚类算法：通过计算数据点的密 04
基于网格的聚类算法：通过将数据点划分为
度，将数据点分为不同的聚类
网格，将数据点分为不同的聚类
05
基于模型的聚类算法：通过建立数据点的模 06
基于图论的聚类算法：通过构建图结构，将
型，将数据点分为不同的聚类
03
05
02
04
机遇：机器学习 和人工智能技术 的发展，提高数 据处理能力
机遇：跨领域 合作，实现数 据共享和价值 挖掘
06
机遇：大数据分 析与挖掘技术的 普及，推动产业 升级和转型
大数据挖掘的应用前景
01
医疗领域：疾病预测、药物 研发、个性化治疗等
02
金融领域：风险评估、投资 决策、信贷评估等
03
课件内容
聚类算法的原理
聚类算法是一种无监督学习算法， 用于将数据点分为不同的组或簇。
聚类算法根据数据点的相似性进行 分组，相似性通常通过距离度量
（如欧氏距离、余弦相似度等）来 衡量。
常见的聚类算法包括K-Means、 层次聚类、DBSCAN等。
K-Means算法是一种基于距离的 聚类算法，它将数据点分为K个簇， 使得每个数据点到其所在簇的质心
大数据基础 模块5 大数据分析与挖掘
§ 5.1.1 数据分析过程
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进 数据分析的有效性组成。
识别信息需求 收集数据 分析数据 过程改进
§ 5.1.1 数据分析过程
1. 识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清 晰的目标。识别信息需求是管理者的职责，管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息 的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用哪些信息支持评审过程输入、过程输出、 资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
(1) 可视化分析
预测无论是大数据分析专家还是普通用户，对大数据分析最基本的要求就是可视化， 因为可视化分析能够直观呈现大数据的特点，容易被用户接受。
用户应根据数据的特性（时间信息、空间信息等）选择合适的可视化方式，如图 表（Chart）、图（Diagram）和地图（Map）等，将数据直观地展现出来，同时找出包含 在海量数据中的规律或信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重 要的一步。
§ 5.1.2.1 传统数据分析方法
(4) 指标分析
指标分析法是指直接运用统计学中的一些基础指标进行数据分析，如平均数、众数、 中位数、最大值、最小值等，基础指标的选取需要考虑结果的取向性。指标分析法同样 应用广泛，该方法与其他方法搭配使用可突出问题的关键点。
§ 5.1.2.1 传统数据分析方法
§ 5.1.1 数据分析过程
3. 分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有： （1）老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散布图、直方图、控制图。 （2）新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数 据图。
大数据分析与挖掘 第1章 数据挖掘概论
CRM Road MAP
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客户
前台
后台
接触通路 客服中心 网络银行
电子邮件/简讯
邮件/传真 业务代表
销售自动化 营销自动化 服务自动化
查询/报表 在线实时分析
分析模块 (Analytical Models)/ Business Domain Ready Solutions
整合性客 户数据库
分析性 资料超市
2021/6/3
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DM在大型零售企业中的应用 优化商品组合布局，正确安排商品进货与库存：从众多的商品中发现创造价值最
大的商品，据此调整商品的结构，安排商品的库存和定货；商品布局管理通过商 品摆放位置促进销售，如超级市场的厨房用品是按照女性的视线高度来摆放。如 美国妇女的视线高度是150公分左右，男性是163公分左右，而最舒适的视线角度 是视线高度以下15度左右，所以最好的货品陈列位置是在130-135公分之间。 精准制定营销策略：（1）通过对市场同类产品和销售情况、顾客情况的收集和 分类分析，明确细分市场，确定本企业差别化的产品和服务定位、目标顾客和市 场营销策略。（业绩分析）；（2）正确安排商品进货与库存，降低库存成本 DM在交叉销售中的应用：拥有汽车的新婚夫妻购买儿童专用汽车椅时通过数据 挖掘推荐购买儿童专用汽车椅颜色，以便在新婚夫妻购买汽车的时候销售给他们 合适儿童专用汽车椅。
大数据（Big Data）
数据分析：进行数据收集、整理、分析、并依据数据做出评估和预测
BIG DATA:
Big data is like teenage sex, everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it .
大数据分析与挖掘
业务理解
数据理解
数据准备
建模
评估
工作内容
• 需求分析： 从业务的角度理解项目的目的、范围、业务定义。 • 问题识别：识别需求中待所需业务问题的内涵。 • 问题定义：对业务问题进行定义，确定问题概念范畴。 • 问题分解：将复杂问题分解为几个相当对简单的子问题。 • 问题转化：将业务问题转化为能够被数据挖掘问题。
只依赖一项技术/算法
MCLP 多目标线性规划算法
KNN K近邻算法
数据挖掘工作常见误区
同样研究对象应用一种模型
数据挖掘工作常见误区
• 算法模型的选择，需要考虑模型对数据的适用性，只有结合数据的内在特征、模型的假设条件，才能 建立合适的模型，也只有针对具体数据集，才能谈模型的好坏。因此数据本身的差异，决定了算法模 型选择的差异。
群体A：年龄50岁以上 年收入20K以下 月话费支出50元以下
群体B：年龄30~50岁 年收入80K以上 月话费支出200元以上
群体C：年龄20~30岁 年收入50K 月话费支出100元
收入
年龄
话费支出
大数据分析与挖掘的常见用途
4、概念描述 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别 性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性描述只涉与该 类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多，如决策树方法、遗传算法等。
例如： 欺诈侦测（Fraud Detection）：在上百万的交易中，可能只有屈指可数的欺诈交易，还有很多的欺诈交易 没有被正确标注出来，这就需要在建模前花费大量人力来修正。 信用评分（Credit Scoring）：需要对潜在的高风险客户进行长期跟踪（比如两年），从而积累足够的评分 样本。
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告一、引言数据分析与挖掘是一项重要的技术，通过对大量的数据进行分析和挖掘，可以帮助我们揭示数据背后的规律和信息，为决策提供科学依据。
本实验旨在利用数据分析与挖掘的方法，探索数据中的隐藏信息，并运用所学的算法和技术对数据进行分析和挖掘。
二、实验背景本实验的数据集为一个电子商务网站的销售数据，包括网站用户的浏览记录、购买记录、收藏记录等。
数据集包含了大量的信息，包括用户的个人信息、商品的详细信息以及用户与商品之间的交互信息。
通过对这些数据进行分析与挖掘，可以从中发现用户的购物习惯、商品的热门程度以及用户与商品之间的关联等信息，为电子商务网站提供价值的决策依据。
三、数据预处理在进行数据分析与挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
本次实验的预处理包括以下几个步骤：1. 数据清洗：对于数据中存在的异常值、缺失值或者错误值，需要进行清洗处理。
比如，对于缺失值可以采取填补或删除的方法，对于异常值可以进行修正或删除。
2. 数据转换：对于某些数据类型，需要将其进行转换，使其适应后续分析与挖掘的需求。
比如，将日期格式转换为数值格式，将文本类型转换为数值类型等。
3. 数据集成：将多个数据集进行整合，形成一个完整的数据集。
比如，将用户的个人信息与商品的信息关联起来，形成一个用户商品交互的数据集。
四、数据分析与挖掘1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘技术，用于寻找数据集中的项集之间的关联关系。
在本实验中，我们使用Apriori算法对用户购买的商品进行关联规则挖掘。
通过分析购买数据集中的商品组合，我们可以发现用户的购物喜好和商品之间的相关性。
2. 聚类分析聚类分析是一种常见的数据分析方法，用于将具有相似特征的对象划分到同一个类别中。
在本实验中，我们使用K均值算法对用户的浏览记录进行聚类分析。
通过将用户划分到不同的类别中，我们可以发现用户间的行为差异，为电子商务网站提供个性化推荐。
3. 预测模型建立预测模型建立是数据分析与挖掘的一个重要环节，通过对历史数据的建模与预测，可以预测未来的趋势和结果。