大数据导论 7.1.2 了解大数据预测分析——数据具有内在预测性
《大数据分析导论》教学大纲
《大数据分析导论》教学大纲课程名称：大数据分析导论英文名称：Introduction of Big DataAnalytics学分数：2建议学时数：课内32学时，实践16学时课程性质：通识基础课教学目的：通过本课程的学习，让学生对大数据技术相关基础知识、基本应用路线和实用工具进行深入学习和了解，为后续的其他信息科学技术及大数据应用等专业课程的学习打下基础。
基本内容简介：以大数据分析技术及其应用路线为核心，系统地介绍了计算机的基础及信息技术前沿、大数据分析基础、计算机网络基础及数据获取、信息处理与发布、数据存储和数据分析理论与方法等内容。
本书通过一系列实例分析，深入浅出地向读者介绍了AI studio云计算平台、Python程序设计语言、Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和软件的使用方法及其在大数据分析技术中的应用。
基本要求：学生通过课程学习，应对信息技术及计算基础知识、大数据技术基础知识、Internet、网络爬虫、数据处理与数据分析等内容有一个较为全面的认识和理解，并能基于AI studio平台，熟练掌握利用Python程序设计语言和Office 2016软件完成简单的数据获取、数据处理、数据分析和数据展示等大数据分析技术应用方法。
授课方式：教师课堂授课，同时由于课程内涵盖大量实际操作内容，应配合进行上机实践操作教学。
第1章计算机基础及信息技术前沿1.1信息社会与计算机1.2 计算机系统1.3 微型计算机的硬件系统1.4 计算机的软件系统1.5 操作系统和文件管理1.6 信息技术前沿学时分配：教学4学时教学内容：介绍计算机与信息技术的基础内容，包括信息社会与计算机、计算机系统、计算机硬件与软件系统、信息技术前沿等，让读者建立信息科学与相关技术的基础概念教学重点：1.1.2 信息编码、1.2.1 计算机的工作原理、1.5.2 文件基础知识第2章大数据分析基础2.1 大数据基础知识2.2 大数据的国内外发展情况2.3 大数据技术及应用2.4 AIStudio平台介绍2.5Python语言基础学时分配：教学8学时，实践4学时教学内容：介绍大数据分析技术的基础内容，包括大数据基础知识，大数据的发展及其应用、AI Studio平台介绍、Pytho语言的基础知识等，让读者了解大数据技术及大数据分析的基本概念，并对其实现工具、平台和方法有初步的认识教学重点：2.3.2 大数据应用、2.5.2 变量及数据的使用、2.5.3 Python程序的语法结构、2.5.4 Python程序的输入/输出、2.5.5 Python程序的控制结构第3章计算机网络基础及数据获取3.1 互联时代3.2 计算机网络概述3.3Internet基础3.4Internet的服务3.5 网络数据获取学时分配：教学5学时，实践2学时教学内容：介绍大数据技术中的数据获取方法，包括计算机网络的基础知识、Internet及其服务和网络爬虫工具的相关内容，让读者掌握获取大数据分析所需的原始数据集的方法教学重点：3.3.1 IP地址、3.4.1Internet的基础服务、3.5.2Python网络爬虫实战第4章信息处理与发布4.1 办公软件概述4.2 基于Word的文字编辑处理4.3 制作演示文稿发布信息学时分配：教学5学时，实践4学时教学内容：介绍大数据技术中的非结构化的数据处理与展示方法，包括利用Word 2016实现文字数据的编辑、排版、图文混排等内容，同时让读者掌握利用PowerPoint 2016制作演示文稿的方法，实现对数据分析和处理结果的展示和发布教学重点：4.2.3 文档排版、4.2.5 高级排版技巧、4.3.2幻灯片布局和内容编辑第5章数据存储与预处理5.1Excel基础5.2 Excel公式与函数5.3Excel数据处理工具5.4 基于Excel的数据预处理学时分配：教学6学时，实践4学时教学内容：介绍大数据技术中的结构化的数据处理方法，包括利用Excel 2016构建工作表存储和管理结构化的数据，利用公式和函数完成各类数据计算，利用Excel各类数据处理工具完成数据排序、筛选、分类汇总、图表制作等操作，并介绍利用Excel完成数据分析预处理操作的方法教学重点：5.2.1 Excel公式的基本使用、5.2.3 常用函数的应用、5.3 Excel数据处理工具第6章数据分析6.1 数据分析基础6.2 描述性统计分析6.3 投资决策分析6.4 时间序列预测分析6.5 相关与回归分析学时分配：教学4学时，实践2学时教学内容：介绍大数据分析相关理论与方法，包括数据分析基础、描述性统计分析、投资决策分析、时间序列分析和相关回归分析等，引导读者利用Excel 2016工具进行简单的大数据分析，从海量数据集中挖掘和提取关键决策信息，完成大数据分析的应用和实践教学重点：6.2.4 数据交叉透视分析、6.4 时间序列预测分析、6.5.1 相关分析、6.5.2 一元线性回归分析《大数据分析导论》教学进度表共32课时课堂教学（6-7周每周5课时，8-15周每周3课时），16课时实践教学（8-15周每周2课时）。
大数据导论 7.1.5 了解大数据预测分析——大数据分析的基本方法
大数据分析的基本方法
（1）预测性分析
预测分析涵盖了各种统计学技术，包括利 用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来 分析当前及历史数据，从而对未来，或其他 不确定的事件进行ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ测。
Big Data
（2）预测性分析——案例
麻省理工学院研究者约翰·古塔格（John Guttag）和柯 林·斯塔尔兹（Collin Stultz）创建了一个计算机模型来分析 之心脏病病患丢弃的心电图数据。他们利用数据挖掘和 机器学习在海量的数据中筛选，发现心电图中出现三类异 常者一年内死于第二次心脏病发作的机率比未出现者高一 至二倍。这种新方法能够识别出更多的，无法通过现有的 风险筛查被探查出的高危病人。
Big Data
感谢聆听！
Big Data
（3）可视化分析
可视化分析，也称为数据可视化，主要指 的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及 用户界面，通过表达、建模以及对立体、表 面、属性以及动画的显示，对数据加以可视 化解释。
最常见的就是图表展现。
Big Data
（4）可视化分析——案例1 一家医院的住院费分析
Big Data
（5）可视化分析——案例2 天猫双11数据实时展示
Big Data
（6）数据挖掘
数据挖掘算法是根据数据创建数据挖 掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模 型，算法将首先分析您提供的数据，并查 找特定类型的模式和趋势。
经典十大算法为：C4.5，K-Means， SVM，Apriori，EM，PageRank， AdaBoost，KNN，NB和CART
Big Data
（7）数据挖掘算法——案例
啤酒和尿布： 20世纪90年代，美国沃尔玛超市管理人员分 析销售数据时，发现了一个令人难以理解的现象： 在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件 看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购 物篮中，且大多出现在年轻的父亲身上。 沃尔玛就在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相 同区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物，从而极大提升商品销售收入。
大数据导论第7章 大数据分析
7.4 基于机器学习的数据分析
机器学习（Machine Learning， ML）是一类算法的总称，这些 算法企图从大量历史数据中挖 掘出其中隐含的规律，并用于 预测或者分类，更具体的说， 机器学习可以看作是寻找一个 函数，输入是样本数据，输出 是期望的结果，只是这个函数 过于复杂，以至于不太方便形 式化表达。需要注意的是，机 器学习的目标是使学到的函数 很好地适用于“新样本”，而 不仅仅是在训练样本上表现很 好。这种将学到的函数应用于 新样本的能力，称为泛化 （Generalization）能力。
找到周期规律
找到各个分类的特征
找到异常、极值
数据分析的目的
通过数据来发现规律、研 究规律，贯穿了人类社会 发展的始终。人类科学发 展史上的不少进步都和数 据分析直接相关，如现代 医学流行病学的开端。伦 敦1854年发生了大规模的 霍乱，很长时间没有办法 控制。一位医师用标点地 图的方法研究了当地水井 分布和霍乱患者分布之间 的关系，发现有一口水井 周围，霍乱患病率明显较 高，借此找到了霍乱暴发 的原因：一口被污染的水 井。
统计数据分析的步骤
当数据属于顺序数据时，整 理时需按照特定的顺序（如年 龄、年级）进行排序分类，计 算每一类别的频数、频率或比 例、比率，制作频数分布表。 目的是对具有特定顺序的目标 对象进行纵向比较，研究。同 样可以使用条形图、帕累托图、 饼图、环形图、累计频数分布 图或频率图来整理和展示分类 数据。图显示的是文化程度分 布条形图，其中，未上过学、 小学、初中、高中、大专以上 就是一个顺序结构，按照时间 顺序处理和展示顺序数据。
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第7章 大数据分析
目录
7.1 大数据分析与数据分析的关系
01
7.2 大数据分析的重要性及认识
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点大数据在当今社会中扮演着非常重要的角色。
它们代表了海量的信息和数据，这些数据需要被管理、存储、分析和解释。
大数据导论课程的目的是为了使学生了解大数据的概念、挑战、技术和应用等方面的知识。
下面将介绍大数据导论课程的主要知识点。
一、大数据概述1. 大数据的定义和特点：大数据是指规模巨大、类型多样且处理速度快的数据集合。
大数据的特点包括四个"V"：体积、速度、多样性和价值。
2. 大数据的来源：大数据可以来自于各种渠道，包括传感器、社交媒体、在线交易、企业数据等。
3. 大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业、金融、医疗、交通、政府等。
二、大数据技术1. 数据采集和清洗：介绍大数据的采集方法和数据清洗的重要性。
2. 大数据存储和管理：介绍如何存储和管理大数据，包括传统数据库、分布式文件系统等技术。
3. 大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的方法和技术，包括批处理和流式处理、分布式计算等。
三、大数据挑战与机遇1. 数据隐私和安全：介绍大数据中的隐私和安全问题，以及解决方法。
2. 数据质量和一致性：讨论大数据中可能存在的数据质量和一致性问题，以及如何解决。
3. 数据处理能力和效率：分析大数据处理中的性能和效率问题，以及提高处理能力的方法。
四、大数据应用案例1. 商业领域：介绍大数据在商业领域的应用案例，包括市场营销、客户关系管理等。
2. 医疗领域：介绍大数据在医疗领域的应用案例，包括疾病诊断、药物研发等。
3. 城市管理：介绍大数据在城市管理中的应用案例，包括交通管理、环境监测等。
五、大数据伦理和法律问题1. 数据隐私和保护：介绍大数据中的隐私问题，以及如何保护用户的隐私。
2. 数据使用和道德：讨论大数据的使用和道德问题，包括数据的收集和使用是否符合伦理标准。
3. 法律合规性：介绍大数据处理和使用中的法律合规性问题，以及相关法律法规。
总结：大数据导论课程提供了大数据的基本概念、技术和应用的相关知识。
大数据导论
大数据导论一、引言大数据是信息社会的产物，随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据作为一种新型资源得到了广泛关注并被广泛应用。
本文将介绍大数据的概念、特点、应用领域以及未来发展方向。
二、大数据的定义大数据是指规模巨大、结构复杂且更新速度快到难以使用传统数据库和软件工具进行处理和管理的数据集合。
大数据具有“3V”特性，即Volume（数据量大）、Variety（数据多样）和Velocity（数据处理速度快）。
三、大数据的特点1.海量性：大数据具有庞大的数据量，需要利用高性能计算和存储系统才能有效处理。
2.多样性：大数据来自不同来源、具有多样的数据类型和结构，需要灵活多变的处理方式。
3.实时性：大数据不仅数据量大、多样化，还要求在数据产生后能够及时进行分析和应用。
4.价值密度低：大数据中可能包含大量冗余信息和噪声数据，需要通过数据清洗和挖掘获取有价值信息。
四、大数据的应用领域1.商业领域：大数据在市场营销、销售预测、客户关系管理等方面发挥重要作用。
2.医疗领域：大数据在疾病预测、医疗影像诊断、健康管理等方面有广泛应用。
3.金融领域：大数据可以帮助金融机构进行风险管理、信用评估、欺诈检测等工作。
4.政府领域：大数据在城市规划、交通管理、公共安全等方面发挥重要作用。
5.科研领域：大数据在科学研究、气候预测、基因组学研究等方面有广泛应用。
五、大数据的未来发展1.人工智能与大数据结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用，实现更深层次的数据挖掘和智能分析。
2.边缘计算与大数据融合：边缘计算技术的兴起将加快大数据处理速度，推动大数据在实时应用中的发展。
3.隐私保护与大数据安全：随着大数据的应用范围扩大，数据隐私和安全问题愈发重要，需要加强数据保护和隐私保护机制。
六、结论大数据作为一种新型资源，对社会经济发展和科学研究具有重要意义。
在未来的发展中，大数据将与人工智能、边缘计算等领域结合，助力各行各业实现更高效的运转和精准的决策。
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点一、引言随着互联网和科技的快速发展，大数据正在成为社会和经济发展的驱动力。
大数据导论课程旨在介绍大数据的概念、应用和相关技术，使学生能够全面了解大数据的重要性和应用领域，为未来的工作和研究做好准备。
二、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模庞大、处理速度快、种类繁多、价值密度低的数据集合，其挖掘和分析需要借助特定的技术和方法。
2. 特点：（1）大规模性：大数据集合包含巨量的数据，传统的数据处理方法已经无法胜任。
（2）高速性：大数据的产生速度快，要求数据分析和处理过程具备高效性。
（3）多样性：大数据涵盖多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（4）价值密度低：大数据中存在大量的冗余和噪声数据，需要通过数据挖掘和分析找出真正有价值的信息。
三、大数据应用领域1. 金融行业：（1）风控和欺诈检测：大数据分析可以帮助金融机构实时监测风险和检测欺诈行为，提高风险管理水平。
（2）个性化推荐：通过分析用户的消费行为和偏好，金融机构可以为客户提供个性化的产品和服务推荐。
2. 健康医疗领域：（1）疾病预测和诊断：利用大数据分析技术可以对医疗数据进行挖掘，发现疾病的早期迹象，并提供精准的诊断结果。
（2）药物研发：通过分析大量的医疗数据和药理学数据，加速药物研发的过程，提高新药上市的成功率。
3. 市场营销领域：（1）精准营销：通过对大数据的分析，企业可以了解客户的需求和行为特征，从而提供个性化的营销策略。
（2）市场趋势分析：通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的发展趋势，做出准确的市场预测和决策。
四、大数据处理技术1. 分布式数据存储和计算技术：（1）Hadoop：大数据处理的基础框架，采用分布式存储和计算模式。
（2）Spark：基于内存的分布式计算框架，具备高速计算和数据处理能力。
2. 数据挖掘和机器学习技术：（1）分类和聚类：用于对大数据进行分类和聚类分析，发现数据的内在规律。
《大数据导论》教学大纲
《大数据导论》教学大纲大数据导论教学大纲随着信息技术的迅猛发展，大数据正逐渐成为一个热门话题。
大数据的应用范围涉及到各个领域，包括商业、医疗、金融等，因此对于大数据的理解和应用能力已经成为现代社会中不可或缺的一项技能。
为了培养学生对大数据的认识和理解，大数据导论课程应运而生。
本文将介绍一份《大数据导论》教学大纲，以帮助学生更好地了解和学习大数据。
一、课程简介本课程旨在介绍大数据的基本概念、技术和应用。
通过学习本课程，学生将了解大数据的定义、特点和发展趋势，掌握大数据的采集、存储、处理和分析方法，以及大数据在各个领域的应用案例。
二、课程目标1. 理解大数据的基本概念和特点；2. 掌握大数据的采集、存储、处理和分析方法；3. 了解大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例；4. 培养学生的数据分析和解决问题的能力。
三、教学内容1. 大数据概述- 大数据的定义和特点- 大数据的发展趋势2. 大数据采集与存储- 大数据采集的方法和技术- 大数据存储的技术和工具3. 大数据处理与分析- 大数据处理的方法和技术- 大数据分析的方法和工具4. 大数据应用案例- 大数据在商业领域的应用案例- 大数据在医疗领域的应用案例- 大数据在金融领域的应用案例四、教学方法本课程将采用多种教学方法，包括讲授、案例分析和实践操作。
通过理论与实践相结合的方式，帮助学生更好地理解和应用大数据的知识。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 期中考试：考察学生对大数据概念和技术的理解。
3. 期末项目：要求学生选择一个领域，应用大数据分析方法解决实际问题，并撰写一份报告。
六、参考教材1. 《大数据导论》（作者：XXX）2. 《大数据分析与应用》（作者：XXX）七、参考资源1. 大数据相关的学术论文和研究报告2. 大数据相关的案例分析和实践经验分享八、课程评价本课程将定期进行学生评价，以了解学生对课程的反馈和改进建议。
《大数据导论》课程标准
课程代码：(2022 年修订)XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：合用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人材的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。
本课程的教学理念是:应用为目标、实践为主线、能力为中心。
(一)突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯通于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。
(二)基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。
(三)整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人材的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。
着重培养学生能灵便应用这些思想和方法的能力。
课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。
在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。
(四) 体现能力标准,强调工学交替学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标环绕能力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。
《大数据导论》核心课程标准
《大数据导论》核心课程标准一、课程性质与定位本课程是面向信息工程系大数据技术与应用专业学生的核心课程，是了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据相关编程技术框架基础知识、程序设计能力、了解非大数据数据库理论基础知识、多数据源整合、掌握大数据进行预处理、检验和清洗学习的前提基础理论课程。
二、课程设计与理念《大数据导论》是了解和学习大数据的基础条件，通过课程了解大数据基本概念，大数据的架构，大数据的采集方式和预处理，常用的ETL工具，简单熟悉数据仓库的构建模式，大数据的存储，数据挖掘的方法，以及大数据的可视化技术，从而更好的将大数据技术应用在各行业领域，更深入地开展大数据技术的应用研究。
从基础开始，通过理论与实际案例相结合，帮助学生由浅入深进行学习，逐步清理大数据的核心技术和发展趋势。
三、课程目标（一）总体目标培养能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的大数据技术应用与分析的相关工作岗位，具有大数据技术应用与云计算理论基础知识，掌握大数据存储、清洗、管理、建模和分析的基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）技能与知识目标具备大数据应用理论基础知识，了解大数据技术框架和生态系统，具备大数据基础技术框架知识，了解熟悉大数据应用、大数据架构、大数据采集与预处理、大数据存储、大数据分析、大数据可视化等概念。
（三）能力与素质目标1.对大数据基础理论、架构有深刻理解；2.熟悉大数据集群构建基础理论；3.熟悉主流大数据应用的架构体系以及各种中间件技术。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法本课程的考核评价手段和方法，采用阶段性、过程性项目评价、理论与实践一体化评价模式。
关注评价的多元性，将课堂提问、学生作业、平时测验、项目考核、技能考核作为平时成绩，占总成绩的60%，期末书面测试占总成绩的40%。
大数据导论 7.1.3 了解大数据预测分析——常见的数据分析方法
7.相关性分析
相关性分析是一种用来确定两个变量是否互相有关系的技术。如果发 现它们有关，下一步是确定它们之间是什么关系。
例如，变量B无论何时增长，变量A都会增长，更进一步，我们可能会 探究变量A与变量B的关系到底如何，这就意味着我们也想分析变量A增长 与变量B增长的相关程度。
Big Data
8.正相关关系
y轴 （因变量）
x轴 （自变量）
线性回归
Big Data
y轴 （因变量）
x轴 （自变量）
非线性回归
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A/B测试几乎适用于任何领域，而且最常被用于市 场营销，目的当然是为了增加销量。
例如，为了确定A公司网站上冰激凌广告可能的最 好布局，使用两个不同版本的广告。版本A是现存的广 告（控制版本），版本B的布局被做了轻微的调整（处 理版本）。然后将两个版本同时呈献给同一类用户， 观察销量。
Big Data
Big Data
5. A / B测试
A / B测试（也称为分割测试或桶测试）是一种将网页或应用程序的两个版本 相互比较以确定哪个版本更好的方法。AB测试本质上是一个实验，其中页面的两 个或多个变体随机显示给用户，并且统计分析用于确定哪个变体对于给定的转换 目标更好地执行。
Big Data
6. A/B测试几乎适用于任何领域
y轴 x轴
Big Data
当一个变量增大，另一个也增大，反之亦然。 表明两个变量之间呈正相关关系
9.负相关关系
y轴 x轴
Big Data
当一个变量增大，另一个减小，反之亦然。 表明两个变量之间呈负相关关系
10.变量不相关
y轴 x轴
Big Data
当一个变量增大，另一个保持不变或者无 规律地增大或者减少。 表明两个变量不相关。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录:第1章大数据概述(1)大数据的概念(2)大数据的特征（3）大数据的数据类型(4）大数据的技术(5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理(1）大数据采集(2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成(5）数据变换（6)数据规约第3章大数据存储（1)大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述(5）云存储技术(6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台(5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2)大数据分析的类型及架构（3)大数据挖掘（4)大数据关联分析（5)大数据分类（6）大数据聚类(7)大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述(2)大数据可视化方法(3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1)社交大数据(2）国内社交网络大数据的应用（3)国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1)交通大数据概述（2）交通监测应用（3)预测人类移动行为应用第9章医疗大数据(1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用(3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1)大数据发展面临的挑战(2)大数据的发展趋势一、客观部分:（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB。
HBaseC.CassandraD。
DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节:3.7附1.1。
1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外,NewSQL数据库。
《大数据导论》-课程教学大纲
《大数据导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：20110073课程名称：大数据导论英文名称：Introduction to Big-data课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:针对大数据管理及应用专业本科生。
考核方式：考查先修课程：无二、课程简介“大数据导论”是大数据管理及应用专业本科生的一门专业课程，也是该专业的导入课程，以引导学生对数据科学与大数据技术与应用有一个全面和概括性的了解。
该导论课程不仅应介绍与数据科学与大数据技术相关的内容，也应介绍一些与计算机科学与技术相关的内容。
主要包括数据科学与大数据本科专业知识体系，数据科学与大数据技术应用概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
对该专业相关课程的主要内容进行简单介绍，适度介绍数据科学研究现状、大数据产业的未来及其在各领域的应用。
内容包括数据科学和大数据技术应用两个方面的内容，引导学生分别向数据科学家和数据工程师方向发展。
Introduction to big data is a professional course for undergraduates majoring in big data management and application, as well as an introduction course for the major, so as to guide students to have a comprehensive and general understanding of data science and big data technology and application. The introduction course should not only introduce the contents related to data science and big data technology, but also some contents related to computer science and technology. It mainly includes data science and big data undergraduate professional knowledge system, data science and big data technology application overview, big data hardware environment, data communication and computer network, program, software and system, data acquisition and storage, data statistics and analysis, graphics, image processing and visualization, artificial intelligence, data security, big data platform, framework and tools. This paper briefly introduces the main contents of relevant courses of this major, and moderately introduces the current situation of datascience research, the future of big data industry and its application in various fields. The content includes data science and big data technology application, which guides students to develop towards data scientists and data engineers respectively.三、课程性质与教学目的本课程的重点是要求学生了解数据科学与大数据技术的学科体系，主要课程结构，大致了解主要课程的内容，掌握相关课程中的一些基本概念，为其下步的学习做好准备。
36022大数据分析导论[173页]
![36022大数据分析导论[173页]](https://img.taocdn.com/s3/m/180006fecf84b9d528ea7acb.png)
Facebook的例子可以看成互联网时代下大数据处理的重要案例。
其公司的首席分析师Ken Rudin曾提到：“大数据关系到公司的生 死存亡”。
14
第二章大数据基本概念
2.1.2现代数据处理案例
Facebook作为一个在近几年里积累了超过14亿全球用户的社交网 络平台储存了大量的数据。从上图关于Facebook每月活跃用户数 量增长历史中可以清楚发现，截止至2017年，Facebook每月的活 跃用户人数超过20亿，这就意味着每月将会有20亿的用户在其平 台上产生数据[1]，因此这也使得它成为数据处理的标志例子之一 。根据2015年社交媒体报告指出 ，在Facebook平台上平均每天有 100亿条消息被发布，45亿个“赞”被点击，超过5亿的照片视频 被上传。
3
第一章 大数据导论
3. 人工智能的目标
人工智能的研究目标可分为远期目标和近期目标。远期目标是要制造 智能机器。具体来讲，就是要使计算机具有看、听、说、写等感知和交 互功能，具有联想、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问 题、解决问题和发明创造的能力。简言之，也就是使计算机像人一样具 有自动发现规律和利用规律的能力，或者说具有自动获取知识和利用知 识的能力，从而扩展和延伸人的智能。 从目前的技术水平来看，要全面实现上述目标，还存在很多困难。人工 智能的近期目标是实现机器智能，即先部分地或某种程度地实现机器的 智能，从而使现有的计算机更灵活、更好用和更有用，成为人类的智能 化信息处理工具。
大数据导论论文
大数据导论论文摘要本篇论文介绍了大数据的基本概念、特点和应用领域，并探讨了大数据对社会经济发展和个人生活的影响。
通过深入剖析大数据的挑战和机遇，提出了如何有效利用大数据的建议并阐述了大数据在未来发展中的潜力。
最后，结合实际案例，展示了大数据在不同领域的应用效果。
1. 引言随着互联网的普及和信息技术的快速发展，大数据逐渐成为计算机科学和商业领域中的热门话题。
大数据的崛起给各行各业带来了革命性的变化，许多企业和组织积极探索如何从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为商业价值。
本文旨在全面介绍大数据的概念、特点和应用领域，并对大数据的发展前景进行探讨。
2. 大数据的定义和特点2.1 定义大数据是指在传统数据管理和处理技术无法胜任的情况下，使用新兴技术和方法来收集、存储、管理和分析具有规模、多样性和时效性特点的数据。
大数据的处理需要依靠分布式计算、数据挖掘和机器学习等高级技术手段。
2.2 特点大数据具有以下几个特点：•规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB甚至EB为单位，远远超过传统数据集的规模。
•多样性：大数据来源多样，可以是结构化的数据、半结构化的数据，甚至是非结构化的数据。
•时效性：大数据具有快速生成和传播的特点，要求数据处理系统能够实时或准实时地对数据进行处理和分析。
•隐私和安全性：大数据中可能包含大量用户的个人隐私信息，对数据的安全性和隐私性要求非常高。
3. 大数据的应用领域大数据的应用涵盖了各个领域，包括但不限于以下几个方面：3.1 商业和市场营销大数据在商业和市场营销领域的应用非常广泛。
通过对海量的消费者数据进行分析，企业可以更好地了解消费者的需求和行为，从而制定更精准的市场推广策略。
例如，电商平台可以通过分析用户的购买历史和浏览行为，为用户个性化推荐商品；零售企业可以通过分析销售数据预测产品需求、优化供应链。
3.2 公共安全和治理大数据在公共安全和治理中起到了重要的作用。
通过对大量的监控数据、社交网络数据进行分析，可以实现对犯罪活动的预测和预防，并支持决策者制定更科学的治理措施。
大数据导论 7.2.1 数据的内在预测性——机器学习
Big Data
4.机器学习——分类，可适用的问题
分类适用的样例问题可以是： · 基于其他申请是否被接受或者被拒绝，申请人的信用卡申请是否 应该被接受？ ·基于已知的水果蔬菜样例，西红柿是水果还是蔬菜？ ·病人的药检结果是否表示有心脏病的风险？
Big Data
5.机器学习——聚类（无监督的机器学习）
《大数据导论》
机器学习
1.什么是机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域 交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、 算法复杂度理论等多门学科。
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为， 以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使 之不断改善自身的性能。
“机器学习之父”——阿瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将其定义为“没有明确编程就能学习的能 力”。
聚类是一种无监督的学习技术，通过这项技术，数据 被分割成不同的组，这样在每组中数据有相似的性质。聚 类不需要先学习类别。相反，类别是基于分组数据产生的。 数据如何成组取决于用什么类型的算法，每个算法都有不 同的技术来确定聚类。
例如，一个银行想基于已有的顾客记录档案，对顾客 进行分类，以便向他们介绍不同的金融产品，但是还不知 道分成哪几类，聚类就是通过不同类型的算法，分析出不 同的类型。
异常检测与分类和聚类的概念紧密相关，虽 然它的算法专注于寻找不同值。它可以基于有监 督或无监督的学习。异常检测的应用包括欺诈检 测、医疗诊断、网络数据分析和传感器数据分析。
Big Data
8.机器学习——过滤
过滤是自动从项目池中寻找有关项目的过程。 项目可以基于用户行为或通过匹配多个用户的行 为被过滤。过滤常用的媒介是推荐系统。通常过 滤的主要方法是协同过滤和内容过滤。
大数据导论数据内在预测性之机器学习介绍课件
数据内在预测性
数据预测性的意义
提高决策效率：通过数据预测，可以提前了 解未来的发展趋势，从而做出更明智的决策。
降低风险：数据预测可以帮助企业提前识别 潜在的风险，并采取措施避免损失。
提高生产效率：通过数据预测，可以优化生 产流程，提高生产效率。
提高服务质量：通过数据预测，可以提前 了解客户需求，提供更优质的服务。
数据预测性的方法
机器学习：通过训练数据建立 模型，预测未来数据
统计分析：通过历史数据建立 统计模型，预测未来数据
时间序列分析：通过时间序列 数据建立模型，预测未来数据
深度学习：通过深度学习模型， 预测未来数据
自然语言处理：通过自然语言 处理技术，预测文本数据
图像识别：通过图像识别技术， 预测图像数据
大数据导论数据内在预测性 之机器学习介绍课件
演讲人
目录
01. 大数据导论 02. 数据内在预测性 03. 机器学习介绍 04. 机器学习与大数据的结合
大数据导论
大数据的定义
1
2
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。
大数据具有海量、高速、多样、 价值密度低等特点。
模型评估：机器学 习需要评估模型的 性能，大数据技术 可以帮助进行大规 模的模型评估。
模型部署：机器学 习需要部署模型， 大数据技术可以帮 助实现模型的分布 式部署和实时更新。
机器学习在大数据中的挑战
1
2
数据量庞大：需 要处理海量数据， 对计算资源和算 法效率提出挑战
数据质量：大数 据中存在噪声、 缺失值等问题， 影响机器学习模 型的准确性
3
数据隐私：保护 用户隐私和数据 安全是机器学习 在大数据应用中 的重要挑战
大数据导论 7.2.2 数据的内在预测性——语义分析
6.语义检索——例子
例如，搜索框中输入“孟字去掉子”时，深谙语义搜索的搜索引 擎就能够判断出，用户想要找的并不是含有“孟”、“去掉子”等字 眼的内容，而是想要查找与“皿”这个字相关的内容；
Big Data
5.语义检索的优势
语义检索是基于“知识”的搜索，即利用机器学习、人工智能等模拟或扩展人的认识思维，提高信息 内容的相关性。
3.自然语言处理——产品
自然语言处理包括文本和语音识别。对语音识别，系统尝 试着理解语音然后行动，例如转录文本。
语音客服机器人 智能音箱 语音识别
Big Data
4.文本分析
相比于结构化的文本，非结构化的文本通常更难分析
与搜索。文本分析是专门通过数据挖掘、机器学习和自然
语言处理技术去发掘非结构化文本价值的分析文本的应用。 文本分析的基本原则是，将非结构化的文本转化为可以搜
《大数据论》
语义分析
1.什么是语义分析
在不同的语境下，文本或语音数据的片段可 以携带不同的含义，而一个完整的句子可能会保 留它的意义，即使结构不同。为了使机器能提取 有价值的信息，文本或语音数据需要像被人理解 一样被机器所理解。语义分析是从文本和语音数 据中提取有意义的信息的实践。
Big Data
例如：从某些博客文章中，提取关键词
2.自然语言处理
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与 人工智能领域中的一个重要方向，是一门融语言 学、计算机科学、数学于一体的科学。
具体来说，包括将句子分解为单词的语素分 析、统计各单词出现频率的频度分析、理解文章 含义并造句的理解等。
Big Data
智能手机iPhone中的语音助手Siri
语义检索具有明显的优势：检索机制和界面的设计均体现“面向用户”的思想，即用户可以根据自己 的需求及其变化，灵活地选择理想的检索策略与技术；语义检索能主动学习用户的知识，主动向用户提供 个性化的服务：综合应用各种分析、处理和智能技术，既能满足用户的现实信息需求，又能向用户提供潜 在内容知识，全面提高检索效率。
大数据导论 7.2.3 数据的内在预测性——视觉分析
4、网络图
在视觉分析中，一个网络图描绘互相连接的 实体。一个实体可以是一个人，一个团体，或者 其他商业领域的物品，例如产品。实体之间可能 是直接连接，也可能是间接连接。有些连接可能 是单方面的，所以反向遍历是不可能的。
Big Data
5、社交网络图
有人爬取了新浪微博数据，分析了黄 晓明和Angelababy的社交网络图。 来源： https:///kmd8d5r/article/details /79192006
Big Data
6、空间数据制图
空间或地理空间数据通常用来识别单个实体 的地理位置，然后将其绘图。空间数据分析专注 于分析基于地点的数据，从而寻找实体间不同地 理关系和模式。
Big Data
7、空间数据制图软件
ArcMap是一个用户桌面组件，具有强大 的地图制作，空间分析，空间数据建库等功 能。是美国环境系统研究所(Environment System Research Institute，ESRI)于1978年 开发的GIS系统。《大数据导论》
视觉分析
1、视觉分析
视觉分析是一种数据分析，指的是对数据进 行图形表示来开启或增强视觉感知。
视觉分析的主要类型包括：热点图、时间序 列图、网络图、空间数据制图等。
Big Data
2、热点图
热点图是有效的视觉分析技术，它能促进识别感兴趣的领 域，发现数据集内的极（最大或最小）值。
2008年美国总统选举
部门A
公司销量
部门B
部门C 一月 二月 三月 四月 五月 六月
低于 目标值
高于 目标值
与目标 持平值
Big Data
3、时间序列图
时间序列图可以分析在固定时间间隔记录的 数据。这种分析充分利用了时间序列，这是一个 按时间排序的、在固定时间间隔记录的值的集合。
大数据导论 7.2.5 数据的内在预测性——神经网络
感谢聆听！
制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
Big Data
4、应用
机器视觉
语音识别
手写体识别
完成某种信号处理 或模式识别的功能
构作专家系统
神经网络图像识别
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5、经典的神经网络
这是一个包含三个层次的神经网络。红色的 是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层 （也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏 层有4个单元，输出层有2个单元。
Big Data
人脑中的神经元形状
7、人工神经元模型
1943年，心理学家McCulloch（麦卡洛克）和数学家Pitts（匹兹） 参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP。
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8、连接
连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个 网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭 头可以这样理解：在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参 数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的 大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神 经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。
Big Data6、生物神经元对于神经元的研究由来已久，1904年生物学 家就已经知晓了神经元的组成结构。
一个神经元通常具有多个树突，主要用来接 受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多 轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息。轴突 末梢跟其他神经元的树突产生连接，从而传递信 号。这个连接的位置在生物学上叫做“突触”。
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数据具有内在预测性
1.世上万物均有关联，这在数据中也有反映
你的购买行为与你的消费历史、在线习 惯、支付方式以及社会交往人群相关。数据 能从这些因素中预测出消费者的行为。
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2. 某些数据可能与人均寿命相关
人们的身体健康状况，可能就和环境、 收入有很大的关系，例如，一个地区的环境 指数、气候指数、人均GDP等，影响着这个 地区的人均寿命。近期性ຫໍສະໝຸດ 频率Big Data
5.预测分析系统
预测分析系统会综合考虑数十项甚至数百 项预测变量。要把全部已知数据都输入系统， 然后等着系统运转。在系统内综合考量这些因 素变量，所采用的核心学习技术，正是数据科 学的魔力所在。
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感谢聆听！
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3.观测与发现
做预测分析时，我们总是会不断地从这些数据堆中找规律。 我们可能会带着一些猜测去寻找，也可能不知道将从这些数据 里发现什么，但在做数据整合的过程中，可能就可以通过观测 解读数据语言来发现某些内在联系。
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4.预测分析是从预测变量开始
预测常常是从小处入手。预测分析是从预测变 量开始的。