大数据挖掘入门教程
大数据分析与挖掘教学大纲
大数据分析与挖掘教学大纲I.课程简介本课程是针对大数据分析与挖掘领域的学生开设的一门基础课程。
通过本课程的学习，学生将掌握大数据分析与挖掘的基本概念、数据采集与清洗技术、数据预处理与特征选择方法、常用的大数据挖掘算法等。
II.课程目标1.掌握大数据分析与挖掘的基本概念，理解大数据的特点和挖掘过程；2.熟悉数据采集与清洗的方法，理解数据预处理的重要性；3.熟练掌握常用的大数据挖掘算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法等；4.能够使用机器学习工具或编程语言实现大数据挖掘项目，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评价等。
III.教学内容1.大数据分析与挖掘概述A.大数据的定义和特点B.大数据挖掘的基本概念和过程C.大数据分析与挖掘的应用领域2.数据采集与清洗A.数据采集方法和工具B.数据清洗的目的和方法C.数据去重、缺失值处理和异常值检测3.数据预处理与特征选择A.数据预处理的目的和方法B.数据变换和规范化技术C.特征选择的概念和方法D.特征提取和降维技术4.大数据挖掘算法A. 聚类算法（如K-means算法、DBSCAN算法）B.分类算法（如决策树、支持向量机）C.关联规则挖掘算法D.时间序列分析算法（如ARIMA模型）5.大数据挖掘实践A. 机器学习工具的使用（如Python的Scikit-learn库）B. 基于编程语言（如Python或R）的大数据挖掘案例分析C.数据预处理、特征选择、模型建立和评价的实现IV.教学方式1.理论讲授：通过课堂讲解，介绍大数据分析与挖掘的基本概念和方法。
2.案例分析：通过实际案例分析，展示大数据挖掘算法在实际问题中的应用。
3.实践操作：组织学生实践操作，使用机器学习工具或编程语言实现大数据挖掘项目。
V.考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、参与讨论和课堂练习等。
2.课程项目：根据实际问题，组织学生完成一次大数据挖掘项目。
3.期末考试：考查学生对课程知识的理解和应用能力。
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
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的有价值的信息和知识的过程。
它是一种通过分析数据来提取模式、关联、趋势和规律的技术。
在大数据时代，数据挖掘变得尤其重要，因为大量的数据需要被处理和分析，以揭示其中蕴含的有价值的信息。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
它通过分析数据集中的项集，找出它们之间的关联规则。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以挖掘出“购买尿布的人也会购买啤酒”的关联规则。
这个规则可以匡助超市进行商品摆放策略的优化。
2. 分类与预测：分类与预测是一种用于根据已知数据的特征，对未知数据进行分类或者预测的方法。
它通过构建分类器或者预测模型，来对数据进行分类或者预测。
例如，在一个电商平台的用户数据中，我们可以根据用户的购买历史、浏览记录等特征，构建一个用户分类模型，用于预测用户的购买意向。
3. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的方法。
它通过计算数据对象之间的相似性，将相似的对象归为同一组。
例如，在一个社交媒体平台的用户数据中，我们可以利用聚类分析将用户划分为不同的兴趣群体，以便为其提供个性化的推荐服务。
4. 异常检测：异常检测是一种用于发现与正常模式不符的数据对象的方法。
它通过分析数据对象的特征，找出那些与正常模式差异较大的对象。
例如，在一个网络安全监控系统中，我们可以利用异常检测方法来发现网络中的异常行为，以及潜在的安全威胁。
5. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量的文本数据中提取实用信息的方法。
它可以通过分析文本中的关键词、主题等特征，来挖掘文本中隐藏的知识和情感。
例如，在社交媒体上的用户评论数据中，我们可以利用文本挖掘方法来分析用户对某个产品的评价，以及产品在市场中的声誉。
以上仅是数据挖掘的几种常用方法，实际上还有不少其他的方法，如时间序列分析、回归分析等。
大数据分析与挖掘教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一,课程基本信息课程编号:课程名称:大数据分析与挖掘英文名称:课程学时: 四八课程学分:三开课单位:计算机科学与技术学院授课对象:计算机科学与技术专业,计算机大类专业开课学期:先修课程:二,课程目地数据挖掘是一门新兴地叉学科,涵盖了数据库,机器学,统计学,模式识别,工智能以及高能计算等技术。
开设本课程地目地,是使学生全面而深入地掌握数据挖掘地基本概念与原理,掌握常用地数据挖掘算法,了解数据挖掘地最新发展,前沿地数据挖掘研究领域,以及数据挖掘技术在不同学科地应用。
课程具体目地如下:课程目标1：能够设计并实现大数据台下地数据挖掘系统。
了解由工程问题,到建模,再到数据挖掘算法设计地问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程地能力;课程目标2：掌握大数据预处理,关联规则,分类以及聚类技术,并能够在主流大数据台上实现;课程目标3：具备较强地学最新数据挖掘领域研究成果地能力;能够分析与评价现有研究成果地问题与不足,并能够提出自己独立见解地能力;课程目标4：能够撰写系统设计方案与阶段技术报告,能够组织与协调项目组地工作,与成员行流与沟通。
三,课程目地与毕业要求对应关系毕业要求毕业要求具体描述课程目地工程素质(一)具有工程意识与系统观;(二)具有运用工程基础与专业知识解决复杂工程问题地能力课程目地一个素质(1)具有自主学,终身学与跟踪前沿地意识与惯。
(2)具有批判精神,对待事物有独立见解。
课程目地三,四系统设计与实现能力(1)针对计算有关地复杂工程问题,能够综合运用所掌握地计算机类有关知识,方法与技术,行问题分析与模型表达。
课程目地一,二毕业要求毕业要求具体描述课程目地(2)能够领导或独立设计解决方案或满足特定需求地计算机硬件,软件或网络系统,并能够实现有关系统或组件。
系统分析与评价能力针对计算有关地复杂工程问题解决方案或系统,能够综合运用所掌握地计算机类有关知识,方法与技术,设计实验,行分析与评价,包含其对社会,健康,安全,法律以及文化地影响分析与评价,并能够提出持续改地意见与建议。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法概述：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中的有用信息和模式的过程。
大数据挖掘是在大规模数据集上进行数据挖掘的一种技术。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法，包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和预测算法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。
通过分析数据集中的项集，可以找到经常同时出现的项之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物篮分析等场景。
例如，在超市购物数据中，我们可以通过关联规则挖掘发现“牛奶”和“面包”经常一起购买。
二、分类算法分类算法是一种根据已有的数据集对新数据进行分类的方法。
通过对已有数据集进行学习，分类算法可以建立一个分类模型，然后使用该模型对新数据进行分类。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在电子邮件分类中，我们可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
三、聚类算法聚类算法是一种将数据集中的对象分成不同组的方法。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或距离，将相似的对象分为同一组。
常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法等。
例如，在市场细分中，我们可以使用聚类算法将顾客分成不同的群体，以便进行精准营销。
四、预测算法预测算法是一种根据已有的数据集对未来数据进行预测的方法。
预测算法通过分析已有数据的趋势和规律，建立一个预测模型，然后使用该模型对未来数据进行预测。
常用的预测算法包括线性回归、时间序列分析等。
例如，在销售预测中，我们可以使用预测算法对未来的销售额进行预测。
五、数据挖掘流程数据挖掘的方法通常包括以下几个步骤：1. 数据准备：收集和清洗原始数据，包括去除重复数据、处理缺失值等。
2. 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，排除无关特征，以提高模型的准确性和效率。
3. 数据变换：对数据进行变换，以满足模型的要求，如对连续变量进行离散化、标准化等。
4. 模型选择：选择合适的数据挖掘方法和算法，根据具体问题进行选择。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程。
它可以帮助企业和组织从数据中获取有价值的信息，以支持决策和战略规划。
在大数据时代，数据挖掘变得尤为重要，因为大量的数据需要被分析和利用。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍几种常用的方法：1. 聚类分析：聚类分析是将相似的数据对象分组到一起的过程。
它通过计算数据对象之间的相似性度量，将数据划分为不同的群组。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在模式和群组结构，为数据分析提供基础。
例如，一个电子商务公司可以使用聚类分析来将顾客分成不同的群组，以便更好地了解他们的购买行为和偏好。
这样，公司可以有针对性地制定营销策略，提供个性化的推荐和优惠。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是寻找数据中的相关性和关联性的过程。
它通过分析数据中的频繁项集和关联规则，发现不同项之间的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而进行交叉销售和推荐。
例如，一个超市可以使用关联规则挖掘来找出顾客购买某种商品时通常会购买的其他商品。
这样，超市可以将这些商品放在一起展示，提高销售量。
3. 分类与预测：分类与预测是根据已有的数据样本，建立模型来预测新数据的类别或数值的过程。
它通过分析已有数据的特征和标签，训练出一个分类器或预测模型，然后用这个模型对新数据进行分类或预测。
例如，一个银行可以使用分类与预测方法来预测客户是否会违约。
银行可以根据客户的历史数据，如收入、负债情况、信用评分等，建立一个预测模型，用于判断新客户是否有违约的风险。
4. 文本挖掘：文本挖掘是从大量的文本数据中提取有用的信息和知识的过程。
它可以帮助企业和组织理解用户的意见和情感，发现关键词和主题，进行舆情分析和情感分析。
例如，一个社交媒体平台可以使用文本挖掘方法来分析用户的帖子和评论，了解用户对某个话题的态度和情感。
这样，平台可以根据用户的反馈，优化产品和服务。
5. 时间序列分析：时间序列分析是研究时间上的数据变化规律的过程。
大数据分析中的文本数据挖掘技术的使用教程
大数据分析中的文本数据挖掘技术的使用教程在当今信息时代，人们每天都会产生大量的文本数据，包括社交媒体评论、新闻文章、电子邮件等等。
这些海量的文本数据中蕴含着宝贵的信息，通过文本数据挖掘技术，我们可以有效地从中提取出有用的知识。
本文将介绍在大数据分析中，如何使用文本数据挖掘技术来获取有价值的信息。
首先，我们需要明确文本数据挖掘的目标是什么。
文本数据挖掘旨在通过自动化的方法，从大规模的文本数据集合中发现有意义的模式、关联和知识。
它可以帮助我们理解用户行为、市场趋势、舆论动向等。
在大数据分析中，我们通常会使用文本数据挖掘来进行情感分析、主题建模、实体识别等任务。
情感分析是文本数据挖掘中的一个重要任务，它旨在判断文本中的情感倾向。
通过情感分析，我们可以了解用户对某个产品、事件或主题的态度是正面还是负面。
在实际应用中，情感分析可以帮助企业了解用户对产品的满意度，政府了解公众对政策的态度。
要进行情感分析，我们首先需要建立一个情感词典，其中包括正面词汇和负面词汇。
然后，通过计算文本中出现的情感词的数量来判断情感倾向。
主题建模是另一个重要的文本数据挖掘任务。
它旨在通过分析文本中的词语分布，发现隐藏在文本背后的主题。
主题建模可以帮助我们发现用户的兴趣爱好、舆论动向等。
在进行主题建模时，常用的方法是使用概率模型，如Latent Dirichlet Allocation（LDA）。
该模型假设每个文档包含多个主题，并且主题是通过关键词表示的。
通过迭代计算，我们可以得到每个文档的主题分布和每个主题的关键词分布。
实体识别是指从文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体的任务。
通过实体识别，我们可以了解文本中提到的人物、地点或机构。
在大数据分析中，实体识别通常用于分析新闻报道、社交媒体评论等文本数据。
要进行实体识别，我们可以使用机器学习算法，如条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）。
该算法通过学习实体的上下文信息，来判断某个词语是否属于一个实体。
《大数据基础》大数据分析与挖掘
5.1.1 数据挖掘起源
➢ 数据挖掘从诞生起就是一个直接面向实际应用的学科领域。 ➢ 大数据时代，数据增长是一个不容回避的棘手问题，数据的来
源包罗万象，归纳起来主要有三个重要来源。
● 人类社会在生产、生活、娱乐、教育、科研等各个方面产生的大量 数据蜂拥而至。 ● 人类自身的一举一动也产生了数据，拍摄照片、录制视频、网上社 交、电话、邮件以及网上购物等都会产生大量的数据。 ● 在物联网世界中，万事万物都在产生数据，而且是不受时间和空间 限制的。
5.1.2 数据挖掘定义
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③ 数据挖掘的最终目标是获取知识，而这些知识往往具有局限性和针对性。 数据挖掘发现的知识首先要具备可接受、可理解、可运用的特征，但同时并 不要求发现的知识具有普适性，仅需要其在某个领域或者针对某种具体问题 时有效即可。
④ 知识来源于数据，但知识本身的表现形式是多种多样的。从数据中获 取的知识可以表现为概念、规则、模式、规律和约束等。
5.1 数据挖掘概述
7
➢ 数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特 殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
➢ 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、 情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式 识别等诸多方法来实现上述目标。。
5.1.4 数字挖掘流程与模型
19
➢ 从数据本身来考虑，数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数 据中寻找其规律的技术，需要经过数据准备、规律寻找和规律 表示的基本阶段。
➢ 数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数 据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所包含的规 律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化） 将找出的规律表示出来。这些阶段在具体操作上通常表现为以 下8个步骤。
大数据应用基础数据挖掘流程
数据清理
• 如果你的企业中有数据仓库，应弄清楚这 些数据是怎样收集的，这对理解数据质量 很重要。至少应该知道每个字段取值来自 哪里、合理的取值的范围、为什么会有缺 失值等。这对数据清理很有帮助。
大数据应用基础数据挖掘流程
数据清理
• 数据清理也叫数据清洗。 • 这一步主要针对缺失值、数据噪声、离群
大数据应用基础数据挖掘流程
数据探索
• 在数据集成后，需要数据探索（data exploring）。这个步骤不是数据预处理， 但对数据预处理很重要。
• 几乎很少有现成的数据能直接使用。数 据总是看上去不整洁，例如有脏数据、 缺失值等。
• 怎样能知道数据的质量呢？你需要把自 己沉浸在数据中，进行数据探索，从而 了解数据质量。
• 噪声的取值不一定看起来异常；而离 群点虽然取值异常，但不一定都是噪 声。对于取值正常的噪声点，我们还没办法检测。
• 可以选取一些字段来对个案进行聚类。从而识别 出异常程度较高的大个数据应案用基，础数即据挖掘落流程在簇集合之外的个
处理异常个案
• 特别要注意的是，这些数据点不一定是噪声。 我们要从中剔除真正不正常的数据，而保留看 起来不正常，但实际上真实的数据。有时，这 些并非噪声的异常点包含着重要的信息，例如 信用卡用户恶意欺诈检测就需要保留异常点。
往往在60%以上！
大数据应用基础数据挖掘流程
数据集成
• 数据挖掘或统计分 析可能用到来自不 同数据源的数据， 我们需要将这些数 据集成在一起。
• 如果只有一个数据 源，这一步可以省 略。
大数据应用基础数据挖掘流程
数据集成中的实体识别问题
• 一个重要问题是实体识别问题：在不同的数据 源中，相同的字段也许有不同的名称。
大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
大数据应用基础-数据挖掘流程
缺失值的处理方法
– 对缺失值进行赋值（Imputation）。此法通过回 归模型、决策树、贝叶斯定理等去预测缺失值 的最近似的替代值。也就是把缺失数据所对应 的变量当做目标变量，把其他的输入变量作为 自变量，为每个有缺失值的字段分别建立预测 模型。这种方法最严谨，但是成本较高。
– 还有一种办法，是在不同的数据上建立多个模 型。例如，对某几个变量没缺失值的客户建立 一个模型，而对这几个变量有缺失值的客户建 立另一个模型。
• 表格中的列：属性=特征=字段=维度=预测变量 =自变量
数据预处理
数据预处理的步骤
• 主要包括： –数据集成 –数据清理 –数据归约（抽样和属性筛选） –数据变换。
数据质量有很多方面问题
数据准备
• 在数据挖掘过程中，数据准备工作占用的 时间往往在一半甚至60%以上！
• 这些工作对提高数据挖掘结果的准确性是 必不可少的。因为，没有高质量的数据， 就没有高质量的挖掘结果。 • 数据挖掘出现错误结果多半是由数据源的 质量引起的。因此应该重视原始数据的质 量，从源头上减少错误和误差，尤其是减 少人为误差。
• 怎样能知道数据的质量呢？你需要把自 己沉浸在数据中，进行数据探索，从而 了解数据质量。
数据探索的方法
• 在R中的summary(变量名)这种指令（在其他 软件中有类似指令）能提供诸多基本统计信 息。比如：
– 每个变量的值域区间（最大值和最小值）是 否合理？所有的值都落在期望的区间内吗？ – 平均值与中位数是相等的还是差别很大（这 有助于说明变量是否符合正态分布）？数据 是对称的还是倾斜的。 – 每个变量的标准差是多少？（远离属性的均 值超过两个或三个标准差的值可能是离群点） – 有多少缺失值？
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤数据挖掘是一种通过发现隐藏在大量数据中的模式、关联和趋势来提取有用信息的过程。
它可以帮助企业从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和业务发展。
以下是数据挖掘的基本步骤：1. 问题定义和目标设定在进行数据挖掘之前，首先需要明确问题和目标。
这可以包括确定需要解决的业务问题，例如市场营销策略改进或客户细分等。
明确问题和目标有助于指导后续步骤。
2. 数据收集和理解在进行数据挖掘之前，需要收集相关的数据。
数据可以来自各种来源，例如数据库、日志文件、传感器等。
收集的数据可能包括结构化数据（例如表格）和非结构化数据（例如文本）。
在这一步骤中，需要对数据进行初步的理解，包括数据的类型、格式和质量。
3. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
数据清洗是指处理缺失值、异常值和噪声数据，以确保数据的准确性和一致性。
数据集成是将来自不同来源的数据合并到一个统一的数据集中。
数据转换是对数据进行转换，以便更好地适应数据挖掘算法的要求。
数据规约是减少数据集的大小，以便提高计算效率。
4. 特征选择和特征提取在数据挖掘中，选择合适的特征对结果的准确性和可解释性至关重要。
特征选择是从原始数据中选择最具预测能力的特征。
特征提取是通过对原始数据进行变换或组合，生成新的特征。
这些步骤有助于减少数据维度和提高模型的性能。
5. 模型选择和建立在数据挖掘中，选择合适的模型对于达到预期的结果非常重要。
根据问题的性质，可以选择不同的模型，例如分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
在这一步骤中，需要根据数据的特点和问题的要求选择合适的模型，并使用训练数据建立模型。
6. 模型评估和验证在建立模型之后，需要对模型进行评估和验证。
评估模型的性能可以使用各种指标，例如准确率、召回率、精确率等。
验证模型的可靠性可以使用交叉验证、留出法等方法。
通过评估和验证，可以判断模型的质量和适用性。
Python大数据分析与挖掘方法
Python大数据分析与挖掘方法在当前信息时代，数据已经成为了一种重要的资源，各个行业大量产生的数据也让数据分析和挖掘变得越来越重要。
Python作为一种开放源代码的高级编程语言，具有易学易用、功能强大、生态丰富等优点，成为了数据分析和挖掘的热门语言之一。
本文介绍Python大数据分析与挖掘方法，包括数据获取、数据预处理、数据分析和数据可视化等方面。
一、数据获取数据获取是数据分析和挖掘的前提，Python有丰富的获取数据的方法，包括文件读取、网页爬虫、API接口等。
其中，网页爬虫是一种常见的数据获取方法。
Python中有多个强大的爬虫工具，如BeautifulSoup、Scrapy等，可以用于从网页中获取数据。
使用爬虫获取数据的核心在于定位并解析网页中的数据。
通过分析HTML结构和规律，可以使用BeautifulSoup等工具提取所需数据。
二、数据预处理数据预处理是数据分析和挖掘的一个重要步骤。
Python中有多个工具和库可以用于数据预处理，如NumPy、Pandas等。
Pandas是一个专门用于数据处理和分析的库，支持各种格式的数据读取和处理，包括CSV、Excel、SQL数据库等。
在进行数据处理之前，需要对数据进行清洗和预处理。
例如，去除缺失数据、去除重复数据、数据规范化等。
三、数据分析Python是一种功能强大的编程语言，可以用于数据分析和挖掘的多个方面。
数据分析是通过对数据进行各种统计分析和计算，来发现数据中的规律和趋势。
Python中常用的数据分析库和工具有NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等。
其中，Matplotlib是一个专门用于数据可视化的库，可以用于绘制各种图表和可视化。
四、数据可视化数据可视化是数据分析和挖掘的重要环节，在可视化过程中可以将数据更加直观地呈现给用户。
Python中常用的数据可视化工具有Matplotlib、Seaborn、Plotly等。
工业大数据分析-数据挖掘概述教学课件
主要内容
0 数据挖掘基础概念
1
0 聚类算法
2
0 自动机器学习
3
数据挖掘基础概念
数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平 凡过程。数据挖掘在面向用户的工业互联网产品中发挥着及其重要的作用。
数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术， 主要有：数据准备、规律寻找和规律表示三个步骤。 数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集； 规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来； 规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。
自动机器学习（AutoML）的目标就是使用自动化的数据驱动方式来做出上述的 决策。用户只要提供数据，自动机器学习系统自动的决定最佳的方案。
THANKS
聚类算法
3、基于密度 基 于 密 度 的 方 法 ： k- m e a n s 解 决 不 了 不 规 则 形 状 的 聚 类 。 于 是 就 有 了 D e n s i t y - b a s e d methods来系统解决这个问题。该方法同时也对噪声数据的处理比较好。其原理简单说画 圆圈，其中要定义两个参数，一个是圆圈的最大半径，一个是一个圆圈里最少应容纳几个 点。只要邻近区域的密度（对象或数据点的数目）超过某个阈值，就继续聚类,最后在一个 圈里的，就是一个类。 特点：能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。 主要算法：DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法。
主要内容
0 1
数据挖掘基础概念
0 聚类算法
2
0 自动机器学习
3
自动机器学习
• 对于机器学习的新用户而言，使用机器学习算法的一个主要的障碍就是算法的性能受许多的设计决 策影响。随着深度学习的流行，工程师需要选择相应的神经网络架构，训练过程，正则化方法，超 参数等等，所有的这些都对算法的性能有很大的影响。于是深度学习工程师也被戏称为调参工程师 。
大数据挖掘方法
大数据挖掘方法
第一章为什么是大数据
1.1 大数据的概念
大数据的定义是：所指的数据集容量大，包含复杂性，以及灵活性和可用性，可以用来收集、存储、分析和可视化，以支持新的商业收益和信息技术的应用。
其中，“大”和“复杂”是大数据的关键特性，而“灵活性”和“可用性”则是大数据的必要功能。
大数据被广泛用来做性能分析、客户关系管理、和市场营销等等。
1.2 大数据挖掘方法
大数据挖掘方法是大数据时代的重要术语。
大数据挖掘是一种用来从大数据中发现、聚合和可视化有用信息的过程，以支持业务决策和创新商业模式。
大数据挖掘是一种机器学习技术，它可以用来自动地发现有用的关联规则，并利用它们来解释和预测大数据集的行为。
大数据挖掘技术通常分为两类：
（1）经典的技术，如统计分析、相关性分析、分类和聚类分析；
（2）智能技术，如神经网络，支持向量机，集成学习，决策树，强化学习等。
大数据挖掘技术作为一门新兴学科，利用机器学习算法分析大数据，智能化地发现、去除数据集中的无用信息并从中提取出有价值的知识，从而为公司和政府机构提供有用的可视化信息，支持他们做出更好的决策。
数据挖掘的基本步骤
数据挖掘的基本步骤数据挖掘是一种从大规模数据集中提取出有价值信息的过程。
它涉及到多个步骤，包括问题定义、数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型部署。
下面将详细介绍每一个步骤的内容。
1. 问题定义在进行数据挖掘之前，首先需要明确问题的定义。
这包括确定要解决的具体问题、目标和期望的结果。
例如，可以是预测销售额、分类客户群体或者发现异常模式等。
2. 数据采集数据采集是指从不同的数据源获取数据。
这些数据源可以是数据库、日志文件、传感器数据或者是互联网上的公共数据集等。
在采集数据时，需要确保数据的完整性和准确性。
3. 数据预处理数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。
它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理缺失值、异常值和重复值等问题。
数据集成是将来自不同数据源的数据合并在一起。
数据转换是将数据转换为适合挖掘的形式，例如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是减少数据集的大小，以提高挖掘效率。
4. 特征选择特征选择是从大量的特征中选择出最相关和实用的特征。
这可以匡助减少数据维度，并提高模型的准确性和解释性。
特征选择方法包括过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法等。
5. 模型构建模型构建是建立数据挖掘模型的过程。
这包括选择合适的算法和模型，并使用训练数据对其进行训练。
常用的数据挖掘算法包括决策树、支持向量机、神经网络和聚类算法等。
选择适当的算法和模型取决于问题的性质和数据的特征。
6. 模型评估模型评估是对构建的模型进行性能评估的过程。
这可以通过使用测试数据集来评估模型的准确性、精确度、召回率和F1值等指标。
常用的评估方法包括交叉验证和混淆矩阵分析等。
7. 模型部署模型部署是将构建好的模型应用于实际问题的过程。
这可以是将模型集成到现有系统中，或者是将模型封装为可用的API供其他应用程序调用。
在部署模型之前，需要确保模型的稳定性和可靠性。
总结：数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集、数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估和模型部署。
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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大数据挖掘入门教程
大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。
对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。
物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。
千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。
下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤：
1)数据挖掘概述与数据：
讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。
2)可视化与多维数据分析：
讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。
3)分类器与决策树：
讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。
4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。
5)决策树的应用：
演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。
演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。
6)关联分析：
讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。
7)购物车数据分析：
主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。
最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。
8) 聚类算法：
讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。
大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！。