大数据分析与挖掘课件
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大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
20
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
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X X
X
XX XX
XX
X
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新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
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我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第6章 数据挖掘应用案例
6 . 1 电力行业采用聚类方法进行主变油温分析
第六章 数据挖掘应用案例
需求背景及采用的大数据分析方法
• 把正常运行油温分成几个区间段，分析各区间段的油温出现次数分布，并计算出该区间 段的油温次数分布中心点。而根据中心点的偏离程度即阈值作为设备异常的预判是有较 大参考价值的。
• 采用聚类K-Means分析方法 • 在Spark集群上实现
6.2 银行信贷评价
第六章 数据挖掘应用案例
神经网络（NN），就是构建一个含有输入层、输出层和隐含层的模型，其中隐含 层可以有多层，这组输入和输出单元相互连接，单元之间的每个连接都设置一个权 重。输入层中神经元数目根据数据集中的属性数目确定，输出层为一个神经元，经 过训练，设定迭代次数和误差及求出每个神经元的权重，确定模型，对输入数据进 行预测。
17/11/07 23:15:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 0.2 1000 0.2 900 0.2 1050 0.4 1500 0.4 1450 0.4 1530 0.6 2500 0.6 2430 0.6 2520 0.8 2000 0.8 1960 0.8 2030 1.0 1200 1.0 1160 1.0 1230
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据挖掘应用案例
6.1电力行业采用聚类方法进行主变油温分析 6.2 银行信贷评价 6.3 指数预测 6.4 客户分群的精准智能营销 6.5 使用WEKA进行房屋定价 习题
大数据技术及应用教学课件第7章 大数据分析挖掘-关联规则
第7章
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
大数据挖掘导论与案例课件：关联分析概念与方法
则通常从事务数据中挖掘，涉及到数据的只有一个维度，处理的是单个维内的关系。
根据数据的抽象层次，关联规则可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层关联
规则中，没有考虑现实数据的多层次性。多层关联规则是指在规则挖掘中，对数据的
多层性进行了充分考虑。
6.2
关联分析的方法
6.2.1 先验原理
大数据挖掘导论与案例
由此可见，在生成规则的过程中，一旦有低置信度的规则出现，就可以利用它进行剪枝，
此过程称为基于置信度的剪枝（confidence-based pruning），如下图所示。
采用剪枝策略可有效降低关联规则生成的计算复杂度。
6.2.3 Apriori算法生成关联规则
基于置信度的剪枝
大数据挖掘导论与案例
6.2.4 Apriori算法效率提升
任何具有反单调性的度量都能够直接结合到挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有
效地进行剪枝，以降低生成频繁项集的计算代价。
6.2.2 Apriori算法产生频繁项集
大数据挖掘导论与案例
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它开创性地使用了基于支持度的剪枝技术来控
制候选项集的指数增长。此处以下表所示的事务数据集为例，展示Apriori算法挖掘频繁
大数据挖掘导论与案例
在对购物篮数据进行关联分析时，需要处理两个关键问题：第一，计算复杂度问题。从
大型事务数据集中发现有意义的规则在计算上要付出很高的代价；第二，规则的筛选问
题。所发现的某些规则可能是虚假的或不令人感兴趣的，因为它们可能是偶然发生的或
者是已经被研究者所熟知的。
除了购物篮分析外，关联分析也被应用于公共管理、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘
和推荐系统等领域。
根据数据的抽象层次，关联规则可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层关联
规则中，没有考虑现实数据的多层次性。多层关联规则是指在规则挖掘中，对数据的
多层性进行了充分考虑。
6.2
关联分析的方法
6.2.1 先验原理
大数据挖掘导论与案例
由此可见，在生成规则的过程中，一旦有低置信度的规则出现，就可以利用它进行剪枝，
此过程称为基于置信度的剪枝（confidence-based pruning），如下图所示。
采用剪枝策略可有效降低关联规则生成的计算复杂度。
6.2.3 Apriori算法生成关联规则
基于置信度的剪枝
大数据挖掘导论与案例
6.2.4 Apriori算法效率提升
任何具有反单调性的度量都能够直接结合到挖掘算法中，对候选项集的指数搜索空间有
效地进行剪枝，以降低生成频繁项集的计算代价。
6.2.2 Apriori算法产生频繁项集
大数据挖掘导论与案例
Apriori算法是关联规则挖掘的经典算法，它开创性地使用了基于支持度的剪枝技术来控
制候选项集的指数增长。此处以下表所示的事务数据集为例，展示Apriori算法挖掘频繁
大数据挖掘导论与案例
在对购物篮数据进行关联分析时，需要处理两个关键问题：第一，计算复杂度问题。从
大型事务数据集中发现有意义的规则在计算上要付出很高的代价；第二，规则的筛选问
题。所发现的某些规则可能是虚假的或不令人感兴趣的，因为它们可能是偶然发生的或
者是已经被研究者所熟知的。
除了购物篮分析外，关联分析也被应用于公共管理、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘
和推荐系统等领域。
大数据分析与挖掘ppt课件
计算能力和能提供的数据的大小
团队通过在网络围棋对战平台上
最强人类对手，百万级的对弈落
子去训练
25
数据挖掘：Data Mining 大数据管理与挖掘案例
随着我们通过电话、信用卡、电子商务、互联网和电子邮件留下更多 的生活痕迹，大数据不断增长的商业影响也在如下时刻表现出来： 你搜索飞往哈尔滨的航班，然后便看到网站上出现了当地宾馆的
20
数据挖掘：Data Mining 时间序列分析
时间序列预测即以时间序列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行 引伸外推，预测其发展趋势的方法，简单来说就是从已知事件测定未知事件。
时间序列数据的趋势变动可分为以下四点： 趋势性、周期性、随机性、综合性 预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
打折信息 你光顾的商店在对顾客行为进行数据挖掘的基础上获取最大化的
利润 用算法预测人们购票需求，航空公司以不可预知的方式调整价格 智能手机的应用识别到你的位置，因此你收到附近餐厅的服务信
一卡通大量使用，乘客出行的海量数据
预埋传感器，收集车流量、客流量信息
卫星地图数据对道路交通情况进行分析
出租车提供实时数据,了解主要道路的路况
智能手机使用地图应用,分析出实时的道路交通拥堵状况、出行流
动趋势或特定区域的人员聚集程度
7
对大数据的初步认识(3) 大数据分析电信诈骗
根据2015年的统计数据，我国公民个人信息泄露数量已经达到40亿条 左右。
刚取了通知书就有助学金诈骗电话 刚买了房就有无数装修公司的电话……
8
大数据的基本特征
用4个V来总结：Volume、Variety、Value和Velocity
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
《数据挖掘》课件
NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进 行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
。
Python的易读性和灵活性使得 它成为一种强大的工具，可以 快速地开发原型和实现复杂的 算法。
Python在数据挖掘中主要用于 数据清洗、特征工程、机器学 习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法 ，用于将数据集中的对象分组， 使得同一组（即聚类）内的对象 尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖 掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的 处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图 表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数 据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以 对市场趋势、客户行为等进行 深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技 术进行风险评估、客户细分和 欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包 括疾病诊断、药物研发和患者 管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包 括基因组学、天文学和气候学
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择 合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化 呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
大数据分析与挖掘 08大数据挖掘-非结构化
• 应用场景 • 全球多达80%的大数据是非结构化的，如博客、微博等内容，其次人类 的自然语言语气、语调、隐喻、反语等非常复杂，简单的数据分析模型 无法应对。
• 结构化数据的典型场景为：企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育 一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等
• 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典 型案例如医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、 文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。
• 3.文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于监测客户行为变化，它可以发现数 据的相似性以便进行分类和分组。LDA使用统计算法从非结构化数据抽取主题、概念和其他含义，它 不理解语法或者人类语言，而只是寻找模式。任何数量、类型非结构化的、半结构化和结构化源数据 都可以应用LDA监测模式来进行分析。
• 2.命名实体识别（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然语言处理，借鉴了计算机科学、人工智能 和语言学等学科，可以确定哪些部分可能代表如人、地点、组织、职称、产品、货币金额、百分比、 日期和事件等实体。NEE算法为每个标识的实体生成一个分数，该分数表明识别正确的概率。我们可 以视情况设定一个阈值，来达到我们的目的。
• 定义 • 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表 达实现的数据； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据
• 存储格式的区别 • 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由 可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
基于关联的分类方法 用信息检索技术等提取关键词，生成概念层次，利用关联分析对文档分类。
大数据分析与挖掘教学内容
➢ 一卡通大量使用，乘客出行的海量数据
➢ 预埋传感器，收集车流量、客流量信息Байду номын сангаас
➢ 卫星地图数据对道路交通情况进行分析
➢ 出租车提供实时数据,了解主要道路的路况
➢ 智能手机使用地图应用,分析出实时的道路交通拥堵状况、出行流
动趋势或特定区域的人员聚集程度
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对大数据的初步认识(3) 大数据分析电信诈骗
➢ 根据2015年的统计数据，我国公民个人 信息泄露数量已经达到40亿条左右。
有用的数据仅仅有一两秒 ④ 速度快：产生了大量的高速动态数据流，对数据流的实时
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
数据挖掘：Data Mining
概念
从大量数据中抽取出（隐含
的、有潜在用途的、未知的、 人们可以理解的）有价值的 信息和模式的过程。这些新 发现的规律、模式、信息和 概念具有潜在使用价值。
➢ 这种先有结果再反推原因的做法，和过去通过因果关系推导出结果的 做法截然相反。无疑，这样的做法会比较快，当然，前提是有足够多 的数据支持。
在大数据时代，我们能够得益于一种新的思维方法—从大 量的数据中直接找到答案，即使不知道原因。
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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
数据挖掘：Data Mining 功能
Python大数据分析与挖掘实战 第1章Python基础
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③根据安装向导，单击选择同意安
装协议“I Agree”按钮、选择安装类 型“All Users”、设置好安装路径，继 续单击Next按钮，如图1-3所示。
④在该步骤中有两个选项，安装向导默认为第二 个选项，即向Anaconda系统中安装Python的版本号， 图1-3中为3.6这个版本。第一个选项为可选项，即向 安装的计算机系统中添加Anaconda环境变量，也建 议读者选择该选项。设置好这两个选项后，单击 “Intsall”即可进入安装进程，如图1-4所示。
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Python开发环境众多
• 不同的开发环境其配置难度与复杂度也不尽相同，最常用的有PyCharm、Spyder。特别是Spyder，它在成功 安装了Python的集成发行版本Anaconda之后就自带上了，而且界面友好。对于初学者或者不想在环境配置方面 花太多时间的读者，可以选择Anaconda安装，本书也是采用Anaconda。
python具有简单易学开源解释性面向对象可扩展性和丰富的支撑库等特点?其应用也非常广泛包括科学计算数据处理与分析图形图像与文本处理数据库与网络编程网络爬虫机器学习多媒体应用图形用户界面系统开发等
第1章 Python基础
Part 1 1.1 Python概述背景
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大数据本科系列教材PPT课件之《数据挖掘》：第1章 绪论
1.3.1 商用工具
• SAS Enterprise Miner Enterprise Miner是一种通用的数据挖掘工具，按照“抽样-探索-修改-建模-评价”的方 法进行数据挖掘，它把统计分析系统和图形用户界面(GUI)集成起来，为用户提供了用 于建模的图形化流程处理环境。
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1.3数据挖掘常用工具
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘的定义
• 数据挖掘（Data Mining，DM），是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊和随机 的数据中，提取出隐含在其中的、人们事先不知道的、具有潜在利用价值的信息和 知识的过程。
• 这个定义包含以下几层含义： ✓ 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的； ✓ 发现的是用户感兴趣的知识； ✓ 发现的知识要可接受、可理解、可运用； ✓ 不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的问题
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能，其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.3 大数据挖掘的特性
• 在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，即数据挖掘是大数据 中最关键、最有价值的工作。
大数据挖掘的特性：
• 应用性 • 工程性 • 集合性
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