大数据应用基础-数据挖掘流程(PPT 77张)
合集下载
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)目录•大数据概述与背景•数据分析基础•数据挖掘技术与方法•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势大数据概述与背景大数据定义及特点定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低等特点。
大数据产生背景互联网发展随着互联网技术的不断发展和普及，人们产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
社交媒体普及社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
大数据发展趋势数据驱动决策未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护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。
数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304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。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
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
大数据时代下的数据挖掘简易ppt课件
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式，样本＝总体
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
如何利用大量数据
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
如何利用大量数据
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
《数据挖掘入门》PPT课件
依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在
一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事
物预测到。
6.
人们希望在海量的商业交易记录中发现感兴趣
的数据关联关系，用以帮助商家作出决策。例如：
7.
面包 2% 牛奶 1.5% （占超市交易总数）
8.
2%和1.5%表明这两种商品在超市经营中的重要程度，
8. 模式解释：对在数据挖掘步骤中发现的模式 （知识）进行解释。通过机器评估剔除冗余或 无关模式，若模式不满足，再返回到前面某些 处理步骤中反复提取。
9. 知识评价：将发现的知识以用户能了解的方式 呈现给用户。其中也包括对知识一致性的检查， 以确信本次发现的知识不会与以前发现的知识 相抵触。
05.06.2021
精选ppt
10
什么是数据挖掘
1. 数据挖掘（从数据中发现知识） 从海量的数据中抽取感兴趣的（有价值的、隐含的、
以前没有用但是潜在有用信息的）模式和知识。
2. 其它可选择的名字 数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据
考古、数据捕捞、信息获取、事务智能等。
3. 广义观点 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库中或其它信息
24
6，分类与预测 分类和预测是两种重要的数据分析方法，在商业上
的应用很多。分类和预测可以用于提取描述重要数据类 型或预测未来的数据趋势。
分类的目的是提出一个分类函数或分类模型（即分 类器）通过分类器将数据对象映射到某一个给定的类别 中。数据分类可以分为两步进行。第一步建立模型，用 于描述给定的数据集合。通过分析由属性描述的数据集 合来建立反映数据集合特性的模型。第二步是用模型对 数据对象进行分类。
05.06.2021
《大数据深度挖掘技术与大数据应用》PPT课件讲义
行业应用案例-金融
➢ 项目需求
将总行下发的数据及核心业务数据，经过数据整理、加载到省级 数据中心，并进行各项业务快速应用开发
➢ 数据源
◦ 某省公积金中心，近五年的操作、交易记录，共10亿条左右。
➢ 系统环境
◦ 4台X86架构的PC服务器，共128G内存 ◦ 单台服务器，8核CPU,32G内存
➢ 解决方案
1. 制造业生产设备生命周期大数据分析。 2. 制造业信息云图。
碳交易平台
1.大数据碳金融算法与模型建立。 2.碳交易与分析平台。
大数据环境下的无重叠视域跟踪
大数据技术，解决视频领域的知识识别， 知识发现，知识集成与跟踪，推理等关键 技术问题。
多项国家自然科学基金
开创了基于人类视觉智能的动态目标捕捉、跟踪和行为分析的研 究，在国内外杂志、会议发表了多篇高水平论文。 获得视频识别，知识学习与推理相关发明专利2项，申请发明专利 7项。
1.制造设备生命周祺管理 2.制造业投入产出预测
1.空气质量预测 2.卷烟消费者购买行为分析 3.纳税人偷税漏税评估
目录
➢ 联合实验室 ➢ 大数据分析平台 ➢ 产品技术架构 ➢ 典型行业应用案例
技术架构解决方案-要解决的问题
基于spark内存的计算模型，同时支持批处理、交互式处理、流 处理。
交互式查询
行业应用案例-金融
➢ 持卡客户多维分析：
◦ 持卡客户人口统计特征分析 ◦ 持卡客户交易行为模式分析 ◦ 持卡客户应用场景分析
➢ 特约商户多维分析：
◦ 商户基本信息分析/商户业务收益分析 ◦ 商户价值贡献度评估／商户收单风险分析
➢ 持卡客户和特约商户双向分析
◦ 特定特征客户特定时间消费商户分布分析 ◦ 特定时间在特定商户消费的客户特征分析
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第2章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.2 解决分类问题的一般方法
• 应用模
第二章 分类
2.1 分类概述
2.1.3 决策树
第二章 分类
1.决策树工作原理 通过提出一系列精心构思的关于检验记录属性的问题，解决分类问题。 类问题的决策树，树中包含三种节点： *根节点 没有进边，有0条或更多条出边； *内部节点 有一条进边，有2条或更多条出边； *叶节点有一条进边，没有出边。
2.4 分类在实际场景中的应用案例
第二章 分类
1案例：如何解决文章主题关键字与搜索引擎关键字带来的检索结果差异
• 在网页学术性判定方面,提出了基于贝叶斯算法的网页学术性判断算法, 通过对网页内容、 格式、结构三个维度的分析,完成网页学术性的判定;在分类方面,以中图法的分类大纲作为 分类目录,提出了基于改进空间向量模型的学术网页分类算法,通过利用网页主题关键字构 建网页向量空间,最后实现了网页的正确分类。通过两个关键算法,在系统中的网页主题提 取部分,采用Html Parser技术与正则表达式相结合的网页主题提取算法,实现对抓取的网页 主题内容的获取。
一个数据集，包含两个不同类的样本，分别用小黑加号块和小圆圈表示。数据集是线性可分的，即能找到一个 超平面，使得所有小黑方块位于这个超平面的一侧，所有小圆圈在它的另一侧。如图所示，可看到这种超平面可 能存在无穷多个。通过检验样本运行效果，分类器要从这些超平面中选一个作为它的决策边界。
2.3 支持向量机
有穷举覆盖。它确保每一条记录都至少被规则集里的一条规则覆盖。
2.2 贝叶斯决策与分类器
第二章 分类
2.2.1 规则分类器
《数据挖掘应用》课件
《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
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
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》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
大数据与数据挖掘ppt课件
2020/4/13
.
20
数据
数据集的特点
➢ 数据的稀疏性 ➢ 数据的分布 ➢ 数据的覆盖范围 ➢…
数据挖掘的结果和数据集有很大的关联 挖掘之前需要了解数据
2020/4/13
.
21
数据
数据的相似性度量
➢ 度量的三个性质
▪ 非负性、对称性、三角不等式
➢ 各种评价相似性的方法
▪ 欧几里得距离、明考斯基距离、余弦相似度、皮尔森 相关系数
具体内容逐步调整
研讨是主要的授课方式
2020/4/13
.
11
Web数据管理和数据挖掘
本课程的教学目的
➢ 了解大规模WEB数据（包括HTML数据、XML等类型数据）的管理与 挖掘技术，及其在WEB领域中的应用，学会充分利用领域内的信息
课程内容
➢ 网络爬虫技术
▪ DNS解析、链接抽取、重复网页处理、…
朱扬勇等，《数据挖掘技术及其应用》 Pang-Ning Tan, M. Steinbach, and V. Kumar. Introduction to Data Mining (影印版 ), 人民邮电出版社, 2006.1. Ian Witten, and E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (影印版, 第2版), 机械工业出版社, 2005.9. David Hand, H. Mannila, and P. Smyth. Principles of Data Mining, 机械工业出版 社, 2003.4. T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer-Verlag, 2001 Data and XML, Morgan Kaufman Publishers, 2000 6. KDD, VLDB, SIGMOD, ICDM, SDM, ICML等会议论文
大数据挖掘相关技术介绍课件
时间序列分析算法：用 于分析时间序列数据， 如ARIMA模型、指数平 滑模型等
聚类算法：用于将数据 划分为不同的群组，如 K-means、层次聚类等
回归分析算法：用于建 立变量之间的定量关系， 如线性回归、多元回归 等
文本挖掘算法：用于从 文本数据中提取有用信 息，如TF-IDF、词袋模 型等
数据可视化技术
4
大数据挖掘技术广泛应用于各个行业， 如金融、医疗、零售、交通等。
技术应用领域
医疗领域：疾病预测、药 物研发、患者管理
A
零售领域：商品推荐、库 存管理、客户关系管理
C
B
金融领域：风险评估、信 贷评估、投资决策
D
交通领域：交通流量预测、 路线规划、自动驾驶技术
技术发展历程
1990年代：数据挖掘技术开始出现，主要用于 商业领域
1
数据可视化是将数据转化为图表、 图形等形式，以便于理解和分析
2
数据可视化技术包括：柱状图、折 线图、饼图、散点图、地图等
3
数据可视化可以帮助用户更好地理 解数据，发现数据中的模式和趋势
4
数据可视化技术可以应用于各种领 域，如商业、教育、科研等
大数据挖掘技术应 用案例
电商推荐系统
基于用户购 买历史和行
计算资源需求大： 需要更高效的分 布式计算技术
数据质量参差不 齐：需要更精确 的数据清洗和预 处理技术
结果可解释性： 需要更直观的数 据可视化技术
谢谢
C
数据离散化：将连续数 据转换为离散数据
E
B
数据集成：将多个数据 源的数据整合在一起
D
数据归约：降低数据规 模，提高挖掘效率
F
数据标准化：将数据转 换为统一的尺度
聚类算法：用于将数据 划分为不同的群组，如 K-means、层次聚类等
回归分析算法：用于建 立变量之间的定量关系， 如线性回归、多元回归 等
文本挖掘算法：用于从 文本数据中提取有用信 息，如TF-IDF、词袋模 型等
数据可视化技术
4
大数据挖掘技术广泛应用于各个行业， 如金融、医疗、零售、交通等。
技术应用领域
医疗领域：疾病预测、药 物研发、患者管理
A
零售领域：商品推荐、库 存管理、客户关系管理
C
B
金融领域：风险评估、信 贷评估、投资决策
D
交通领域：交通流量预测、 路线规划、自动驾驶技术
技术发展历程
1990年代：数据挖掘技术开始出现，主要用于 商业领域
1
数据可视化是将数据转化为图表、 图形等形式，以便于理解和分析
2
数据可视化技术包括：柱状图、折 线图、饼图、散点图、地图等
3
数据可视化可以帮助用户更好地理 解数据，发现数据中的模式和趋势
4
数据可视化技术可以应用于各种领 域，如商业、教育、科研等
大数据挖掘技术应 用案例
电商推荐系统
基于用户购 买历史和行
计算资源需求大： 需要更高效的分 布式计算技术
数据质量参差不 齐：需要更精确 的数据清洗和预 处理技术
结果可解释性： 需要更直观的数 据可视化技术
谢谢
C
数据离散化：将连续数 据转换为离散数据
E
B
数据集成：将多个数据 源的数据整合在一起
D
数据归约：降低数据规 模，提高挖掘效率
F
数据标准化：将数据转 换为统一的尺度
数据发掘数据挖掘大数据发展流程与应用PPT文档共20页
数据发掘数据挖掘大数据发展流程与应用
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。—盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
20
11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。—盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
20
大数据应用基础-数据挖掘流程77
• 对噪声数据，我们的处理办法有：
– 最广泛应用的处理方式是数据平滑 （Smoothing）。最常用的数据平滑方法 是分箱技术，此法稍后在数据转换中会 介绍。
– 其他平滑方法还有：基于时间序列分析， 根据前一段历史趋势数据对当前数据进 行修正。
– 删除带有错误的个案。
识别异常个案
• 对于多维数据，异常个案的识别可以
– 使用与给定个案同类的样本的属性的中心度量来填 充。此法与上一种方法类似。例：把顾客按信用风险 程度分类，则用具有相同信用风险的顾客的平均收入 或收入中位数来替换收入中的缺失值。
缺失值的处理方法
– 通过两个变量之间的相关关系来填充。如果两 个变量之间的相关系数足够高（例如大于0.9）， 我们可以找到两者之间的线性相关关系模型 （一个公式）。我们可以通过这个公式来计算 出一个值，用于填充缺失值。
缺失值的处理方法
• 处理方式有多种：
– 有些有缺失值的变量实际上并不需要处理，因 为你其实知道缺失值的实际值是什么。
– 删除缺失值较多（例如20%以上的属性都存在 缺失值）的个案（即记录、行、实例、元组） ， 尤其是关键的属性值缺失的个案。
– 剔除所有含有缺失值的个案。此法适于有缺失 值的个案的数量占比很小的情况下。此法操作 简单方便，而且留下来的数据全是有完整记录 的，数据很干净。但是，丢弃所有包含缺失值 的个案可能会引入偏差，因为这些个案不一定
• 处理离群点的另一种办法是对变量进行标 准化，从而缩小值域。
• 对于时间序列数据和空间数据，则采用其 他方法进行异常点的检测。
识别异常值
• 除了上述办法，还可以仅凭单个变量所提供 的信息来识别异常值。
• 对于异常值，处理办法是：
– 一般建议剔除。 – 此外，在聚类分析中，可以采用随机抽样。这
– 最广泛应用的处理方式是数据平滑 （Smoothing）。最常用的数据平滑方法 是分箱技术，此法稍后在数据转换中会 介绍。
– 其他平滑方法还有：基于时间序列分析， 根据前一段历史趋势数据对当前数据进 行修正。
– 删除带有错误的个案。
识别异常个案
• 对于多维数据，异常个案的识别可以
– 使用与给定个案同类的样本的属性的中心度量来填 充。此法与上一种方法类似。例：把顾客按信用风险 程度分类，则用具有相同信用风险的顾客的平均收入 或收入中位数来替换收入中的缺失值。
缺失值的处理方法
– 通过两个变量之间的相关关系来填充。如果两 个变量之间的相关系数足够高（例如大于0.9）， 我们可以找到两者之间的线性相关关系模型 （一个公式）。我们可以通过这个公式来计算 出一个值，用于填充缺失值。
缺失值的处理方法
• 处理方式有多种：
– 有些有缺失值的变量实际上并不需要处理，因 为你其实知道缺失值的实际值是什么。
– 删除缺失值较多（例如20%以上的属性都存在 缺失值）的个案（即记录、行、实例、元组） ， 尤其是关键的属性值缺失的个案。
– 剔除所有含有缺失值的个案。此法适于有缺失 值的个案的数量占比很小的情况下。此法操作 简单方便，而且留下来的数据全是有完整记录 的，数据很干净。但是，丢弃所有包含缺失值 的个案可能会引入偏差，因为这些个案不一定
• 处理离群点的另一种办法是对变量进行标 准化，从而缩小值域。
• 对于时间序列数据和空间数据，则采用其 他方法进行异常点的检测。
识别异常值
• 除了上述办法，还可以仅凭单个变量所提供 的信息来识别异常值。
• 对于异常值，处理办法是：
– 一般建议剔除。 – 此外，在聚类分析中，可以采用随机抽样。这
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
• 我们需要识别数据中能唯一标识实体的字 段。我们怎么能确定一个数据源中的 customer_id和另一个数据源中的 customer_number指的是同一个字段呢？这 里我们可以利用字段的元数据信息，例如 含义、数据类型、字段允许值的范围等， 从而避免在数据集成时出错。 • 如果我们确定这两个字段是一致的，那么
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。
数据清理
• 对于在商业中比较重要的字段，系统开发 者和系统使用者会尽量确保其正确性。然 而，对于在商业中不太重要的字段，人们 往往不太重视确保其质量。
• 通过数据清理，可以确保存入数据仓库中 的信息是完整、正确和格式一致的。 • 如果数据有误，那么所得到的结果很可能 有误导性。
• 但是，数据挖掘者不应该太挑剔，因为我 们往往只能得到质量不好的数据。
数据集成中的数据值格式不一致 问题
• 对同一个实体，来自不同数据源的属性值可能是不同 的。原因可能是各个数据源往往以不同的方式表示相 同的数据，或采用不同的度量等。 • 例如，不同数据源中日期的格式不同。 – 日期有时是一个数值； – 有时是以“XXXX年X月X日”的字符串格式存储； – 有时以“YY/MM/DD”的字符串格式存储。 • 又例如，对同一个省份可能用了不同的名称。 • 还有，同一个名字的属性sales，在一个数据库中是指 一个区域的销量，在另一个数据库中可能是指一个分 店的销量。
– 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？
直方图 箱图 箱图
散点图
• 通过直方图，能观察连续型变量的分 布是否接近正态分布。对于离散型变 量，则可以用频次分析。 • 通过箱图，能观察到离群值，比如识 别出观测值特别高的个案。 • 通过散点图，能了解属性之间是否有 相关性。
缺失值的成因
• 有时，当你从外部数据源中追加人口统计信 息到客户信息中时，你没能找到一部分客户 的此类信息。
• 几乎很少有现成的据能直接使用。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。
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？
缺失值的成因
• 分析师首先应该了解数据缺失的原因。只 有知道具体缺失原因后，才能有的放矢。 • 产生缺失值的原因很多，可能是：
– 这些数据并没被记录下来； – 测量设备出现故障； – 对数据错误地更新导致某些字段信息丢失； – 被测量的对象（头盖骨或植物）损坏或死亡了。 – 有时，还没来得及提供属性值。
• 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。
数据准备的重要性
数据准备工作占用的时间
往往在60%以上！
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。
数据清理（数据预处理）
• “数据的重要程度大过算法本身！”
• 无论专家多有经验，无论算法再完美，也 不可能从一堆垃圾中发现宝石。
• 人们往往没有那么好的运气，有现成的质 量好的数据可以直接用。现实世界的数据 是“杂乱的”，其中总是有这样或那样的 问题。
• “经常保持对客户数据的怀疑之 心！”“所有的数据都是脏的” • 例如，有些数据是缺失的（属性的值是空
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。
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 值。
缺失值
• 缺失值很常见。例如，在销售表中的顾客信息 当中，也许除了名字外，其他各个属性都有缺 失值。 • 我们尤其不希望重要属性存在缺失值。
数据集成中的数据值格式不一致 问题
• 重量在一个数据源中的单位可能是千克； 在另一处则是斤。
另一种度 量 一种度量
数据集成中的属性冗余问题
• 一个属性可能能由另一个或一组属 性导出。 • 有些冗余可以被相关分析检测到。 我们通过相关系数或卡方检验了解 两个属性是否是统计相关的。
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。
数据挖掘流程
大数据应用基础——次课
weiwei@
数据挖掘的基本流程
1 3
信息收集 数据预处理 数据挖掘 评估 知识表示
2
3 4 5 3
数据挖掘的基本流程
高度重视以下同义词
• 以下术语大致是同一个意思：
• 表格中的行：个案=实例=记录=样本点=数据点
• 表格中的列：属性=特征=字段=维度=预测变量 =自变量
数据集成中的实体识别问题
• 对于互联网企业来说，一个需要注意的重 要问题是如何能把PC端用户、手机端用户 给对应起来。 • 也就是说，如何能保证，用户在不同设备 上登录你的网站时的访问记录都能汇总到 一起，而不是把这些访问记录当做是多个 不同用户的访问记录。
数据集成中属性值不一致的问题
• 同一个人的名字可能在一个数据库中登记 为“王思聪”，在另一个数据库中则登记 为“Sicong Wang”。