大数据分析与挖掘word版本
《大数据分析与挖掘》-课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JA V A/Python程序设计二、课程简介大数据分析与挖掘是软件工程，计算机科学与技术，大数据管理专业必修课，它集理论，技术和应用性一身，不仅是当前计算机，软件工程领域最热门高级前沿应用技术，并且涉及跨学科领域知识和概率论，数学及算法理论知识，是计算机，软件工程的重要课程模块，同时是大数据管理专业的核心理论课程。
当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
数据分析与挖掘是当前最热的技术与职业方向，在未来几年都将获得飞速发展，前景非常广阔，是学生未来进入社会成才求职的重要核心技能，可以说学好大数据分析与挖掘原理，概念与技术，必将使得学生未来计算机专业发展和职业生涯获得高起点和巨大发展潜力与竞争力。
本课程从实战出发，学习大数据分析与挖掘理论算法与编程工具，围绕真实案例学习并掌握数据分析与挖掘的关键任务和方法。
包括主要的数据分析全流程任务：数据探索，数据预处理，数据可视化展示，数据建模，模型验证与评估，分析结果展示与应用；同时针对不同的数据分析阶段任务在讲解原理同时，介绍大量当前最新的学术界，业界研究方法，技术与模型。
课程在讲解数据分类，数据预测模型，及复杂数据分析场景时，引入了华为网络产品线产品数据部多个经典数据分析与挖掘案例，并且引入阿里数据中台架构，天池AI实训平台，及应用典型案例。
让学生学以致用，紧跟行业最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据分析与挖掘领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
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。
(完整word版)大数据案例分析
随着这个细分市场呈现三足鼎立的局面，一个问题浮出水面。郑洪峰向《中国企业家》直言，数据是这个行业最重要的资源。但是目前中航信垄断了大部分行业信息，使得飞常准必须通过购买和交换才能获得自己所需要的数据。
获益的不仅仅是农夫山泉，在农夫山泉场景中积累的经验，SAP迅速将其复制到神州租车身上。“我们客户的车辆使用率在达到一定百分比之后出现瓶颈，这意味着还有相当比率的车辆处于空置状态，资源尚有优化空间。通过合作创新，我们用SAP Hana为他们特制了一个算法，优化租用流程，帮助他们打破瓶颈，将车辆使用率再次提高了15%。”
2011年，SAP推出了创新性的数据库平台SAP Hana，农夫山泉则成为全球第三个、亚洲第一个上线该系统的企业，并在当年9月宣布系统对接成功。
胡健选择SAP Hana的目的只有一个，快些，再快些。采用SAP Hana后，同等数据量的计算速度从过去的24小时缩短到了0.67秒，几乎可以做到实时计算结果，这让很多不可能的事情变为了可能。
有了强大的数据分析能力做支持后，农夫山泉近年以30%-40%的年增长率，在饮用水方面快速超越了原先的三甲：娃哈哈、乐百氏和可口可乐。根据国家统计局公布的数据，饮用水领域的市场份额，农夫山泉、康师傅、娃哈哈、可口可乐的冰露，分别为34.8%、16.1%、14.3%、4.7%，农夫山泉几乎是另外三家之和。对于胡健来说，下一步他希望那些业务员搜集来的图像、视频资料可以被利用起来。
这种没头苍蝇的状况让农夫山泉头疼不已。在采购、仓储、配送这条线上，农夫山泉特别希望大数据获取解决三个顽症：首先是解决生产和销售的不平衡，准确获知该产多少，送多少；其次，让400家办事处、30个配送中心能够纳入到体系中来，形成一个动态网状结构，而非简单的树状结构；最后，让退货、残次等问题与生产基地能够实时连接起来。
大数据下的数据分析与挖掘
大数据下的数据分析与挖掘随着信息技术的不断发展，数据已经成为了现代生活中不可或缺的一部分。
然而，这些数据需要被分析和挖掘，才能够变成有用的信息。
在大数据时代，数据分析和挖掘变得尤为重要。
一、大数据的定义和特点大数据是一种数据规模极大、类型多样、处理速度快的数据集合。
这些数据来自于各种不同的来源，如社交媒体、传感器、手机、电子邮件等。
这些海量数据需要用先进的技术和工具进行处理，才能发掘出其中蕴含的有价值的信息。
大数据的特点主要表现在三个方面：1、数据存储量大。
大数据中包含着海量的数据，需要用先进的技术进行存储。
2、数据种类繁多。
大数据不仅包括结构化的数据，还包括非结构化的数据，如文字、图片、语音、视频等。
3、数据处理速度快。
大数据的处理速度需要非常快，需要用到并行处理等技术。
二、数据分析的方法和技术数据分析是指用各种方法和技术，对各种数据进行分析、处理和推理，以发现其中蕴含的有价值的信息和知识。
数据分析的方法主要包括以下几个方面：1、统计分析。
统计分析是使用统计学方法对数据进行处理和分析，以得出关键性的信息。
2、机器学习。
机器学习是一种基于数据的自动学习方法，应用统计学、计算机科学等领域的各种技术方法。
3、数据挖掘。
数据挖掘是通过各种技术手段，挖掘出数据中隐藏的规律、模式和趋势。
数据分析的技术也非常多样化，常用的技术主要包括以下几个方面：1、数据可视化技术。
数据可视化技术是用图形和图表等方式将数据呈现出来，以帮助人们更好地理解数据。
2、云计算技术。
云计算技术是在云端建立一种虚拟的计算资源环境，可以对大量的数据进行高效处理和分析。
3、GPU加速技术。
GPU加速技术是利用多个GPU对同一任务进行并行处理，以提高计算速度。
三、数据挖掘的应用数据挖掘是大数据时代下非常重要的应用之一，其应用范围非常广泛。
下面列举几个具体的应用案例:1、社交媒体情感分析。
社交媒体包含着海量的情感信息，利用数据挖掘技术，可以对用户评论、微博等数据进行分析，了解用户的情感倾向。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲.doc
《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： 48课程学分：3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、课程目标数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，涵盖了数据库、机器学习、统计学、模式识别、人工智能以及高性能计算等技术。
开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，掌握常用的数据挖掘算法，了解数据挖掘的最新发展、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘技术在不同学科中的应用。
课程具体目标如下：课程目标1：能够设计并实现大数据平台下的数据挖掘系统。
了解由工程问题，到建模、再到数据挖掘算法设计的问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程的能力；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平台上实现；课程目标3：具备较强的学习最新数据挖掘领域研究成果的能力；能够分析和评价现有研究成果的问题与不足，并能够提出自己独立见解的能力；课程目标4：能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，能够组织和协调项目组的工作，与成员进行交流与沟通。
三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与课程内容对应关系实验大纲：五、课程教学方法本课程教学将结合大班讲授、小班项目研讨、项目开发以及交流与答辩的形式。
大班讲授主要培养学生对各种核心技术的掌握。
小班项目研讨用来训练学生们沟通与交流的能力，同时提高对系统进行评价的能力。
通过指导学生实现课堂上讲授的算法，学会比较各个算法的性能差异，激发学生的研究和创新兴趣。
六、课程考核方法七、主要教材与参考书（黑体、小四、加粗、行距20磅）1.《大数据分析与挖掘》纲撰写人：石胜飞。
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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
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
大数据分析与挖掘 第1章 数据挖掘概论
CRM Road MAP
18
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
21
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 .
数据分析与挖掘技术方案
数据分析与挖掘技术方案目录一、前言概述 (2)二、数据分析与挖掘技术 (3)三、大数据人才短缺与培养挑战 (6)四、大数据行业投资前景分析 (8)五、大数据技术创新与应用挑战 (11)六、数据安全与隐私保护挑战 (13)七、总结 (14)一、前言概述大数据技术处理的复杂性要求持续的技术创新。
随着数据量的急剧增长，数据类型日趋复杂，需要更高效、更智能的数据处理和分析技术来提取有价值的信息。
目前，机器学习、人工智能等技术的融合为大数据处理提供了强有力的支持，数据挖掘和预测分析技术不断优化，使得大数据分析更具精准性和实时性。
云计算技术的进一步发展也为大数据存储和计算提供了更为广阔的平台。
随着大数据技术的不断进步，数据收集、分析和应用的能力得到了大幅提升。
但数据的广泛应用在方便人们生活的也带来了隐私泄露的风险。
如何确保个人隐私数据的安全与保护，成为大数据行业可持续发展的重大挑战之一。
数据采集过程中面临着数据质量、隐私保护、合规性等方面的挑战。
需要采取相应措施确保数据质量，同时遵守法律法规，保护用户隐私。
统计分析是数据分析中的基础方法，包括描述性统计和推断性统计。
描述性统计用于描述数据的特征和规律，如均值、方差、标准差等。
推断性统计则基于样本数据来推断总体特征，如假设检验、回归分析等。
大数据的泄露可以通过多种途径实现，如网络攻击、内部人员违规操作、物理设备丢失等。
网络攻击是最主要的泄露途径之一，黑客利用病毒、木马等手段窃取数据。
企业内部人员的误操作或恶意行为也可能导致数据泄露。
随着物联网、云计算等技术的发展，数据在传输、存储和处理过程中的风险不断增大。
声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。
本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。
二、数据分析与挖掘技术（一）数据分析技术1、数据收集与预处理在大数据时代，数据的收集是数据分析的首要环节。
数据源多种多样，包括社交媒体、物联网、日志文件等。
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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。
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大数据挖掘与分析教程
大数据挖掘与分析教程第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的概念与特征 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 去除噪声 (5)2.1.2 处理异常值 (5)2.1.3 删除重复数据 (5)2.1.4 处理缺失值 (5)2.2 数据整合 (5)2.2.1 数据集成 (6)2.2.2 冗余数据处理 (6)2.2.3 数据一致性处理 (6)2.3 数据转换 (6)2.3.1 数据离散化 (6)2.3.2 数据分组 (6)2.3.3 特征提取 (6)2.4 数据归一化与标准化 (6)2.4.1 数据归一化 (6)2.4.2 数据标准化 (6)第3章数据仓库与OLAP技术 (7)3.1 数据仓库的构建与设计 (7)3.1.1 数据仓库的基本概念 (7)3.1.2 数据仓库的架构 (7)3.1.3 数据仓库的设计方法 (7)3.1.4 数据仓库的建模 (7)3.2 联机分析处理（OLAP）技术 (7)3.2.1 OLAP的基本概念 (7)3.2.2 OLAP的类型 (7)3.2.3 OLAP操作 (8)3.3 数据立方体的构建与操作 (8)3.3.1 数据立方体的构建 (8)3.3.2 数据立方体的操作 (8)3.4 多维数据分析方法 (8)3.4.1 聚合分析 (8)3.4.2 数据切片与切块 (8)3.4.3 数据钻取 (8)3.4.4 数据旋转 (8)第4章数据挖掘算法 (8)4.1 关联规则挖掘 (9)4.3 分类与预测 (9)4.4 时间序列分析 (9)第5章统计分析与数据挖掘 (9)5.1 描述性统计分析 (9)5.2 假设检验与置信区间 (9)5.3 回归分析 (10)5.4 主成分分析与因子分析 (10)第6章机器学习与深度学习 (10)6.1 监督学习 (10)6.1.1 线性回归 (10)6.1.2 逻辑回归 (10)6.1.3 支持向量机 (10)6.2 无监督学习 (10)6.2.1 聚类 (11)6.2.2 降维 (11)6.3 强化学习 (11)6.3.1 强化学习基础 (11)6.3.2 强化学习算法 (11)6.4 深度学习框架与应用 (11)6.4.1 主流深度学习框架 (11)6.4.2 深度学习应用 (11)第7章文本挖掘与自然语言处理 (12)7.1 文本预处理技术 (12)7.1.1 文本清洗 (12)7.1.2 停用词过滤 (12)7.1.3 词干提取和词形还原 (12)7.2 中文分词与词性标注 (12)7.2.1 基于词典的分词方法 (12)7.2.2 基于统计的分词方法 (12)7.2.3 词性标注 (12)7.3 文本分类与情感分析 (12)7.3.1 文本分类 (13)7.3.2 情感分析 (13)7.4 命名实体识别与关系抽取 (13)7.4.1 命名实体识别 (13)7.4.2 关系抽取 (13)第8章社交网络分析 (13)8.1 社交网络概述 (13)8.2 社交网络数据的爬取与处理 (13)8.3 社区发觉与影响力分析 (13)8.4 社交网络中的链路预测 (14)第9章大数据可视化与展现 (14)9.1 数据可视化基础 (14)9.1.2 可视化设计原则 (14)9.1.3 可视化方法 (14)9.2 常见可视化工具与库 (15)9.2.1 常见可视化工具 (15)9.2.2 常见可视化库 (15)9.3 大规模数据可视化方法 (15)9.3.1 数据降维 (15)9.3.2 大规模数据可视化技术 (15)9.4 可视化案例分析 (16)9.4.1 社交网络分析 (16)9.4.2 电商用户行为分析 (16)9.4.3 金融风险监测 (16)9.4.4 城市交通分析 (16)第10章大数据挖掘案例分析 (16)10.1 金融行业大数据挖掘案例分析 (16)10.1.1 背景介绍 (16)10.1.2 案例一：信用风险评估 (16)10.1.3 案例二：反洗钱监测 (16)10.1.4 案例三：量化投资策略 (17)10.2 电商行业大数据挖掘案例分析 (17)10.2.1 背景介绍 (17)10.2.2 案例一：用户画像构建 (17)10.2.3 案例二：智能推荐系统 (17)10.2.4 案例三：库存管理优化 (17)10.3 医疗健康领域大数据挖掘案例分析 (17)10.3.1 背景介绍 (17)10.3.2 案例一：疾病预测与预防 (17)10.3.3 案例二：个性化医疗方案制定 (17)10.3.4 案例三：医疗资源优化配置 (17)10.4 智能交通领域大数据挖掘案例分析 (18)10.4.1 背景介绍 (18)10.4.2 案例一：交通拥堵预测 (18)10.4.3 案例二：智能路径规划 (18)10.4.4 案例三：交通预警 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至20世纪90年代，当时互联网的迅速普及使得信息量剧增，为大数据的产生和发展奠定了基础。
大数据分析与挖掘实战
大数据分析与挖掘实战随着信息技术和互联网的迅猛发展，海量的数据不断涌现。
面对如此庞大的数据量，如何从中获取有用的信息并进行深入分析，一直是许多领域的研究重点。
大数据分析与挖掘技术应运而生，成为解决这一问题的有效途径。
本文将介绍大数据分析与挖掘实战的相关内容，探讨其在不同领域的应用，并讨论其面临的挑战与未来发展方向。
一、大数据分析与挖掘概述1.1 定义与基本原理大数据分析与挖掘是指通过对海量数据进行识别、提取、分析和推理等方法，从中发现新的知识、规律或者提供决策支持的一种技术。
其基本原理包括数据预处理、特征选择、模型构建和结果解释等环节。
1.2 重要性与应用领域大数据分析与挖掘在各个领域都具有重要的应用价值。
在商业领域，它可以帮助企业了解用户需求、优化产品设计、提高营销效果等。
在医疗健康领域，它可以通过分析大量的医疗数据，提供诊断建议、药物研发等支持。
在社交网络、互联网广告、金融风控等领域，大数据分析与挖掘也发挥着不可替代的作用。
二、大数据分析与挖掘实战案例分析2.1 电商行业的用户画像分析电商企业拥有海量的用户数据，通过对用户行为、购买记录等进行分析，可以得到用户的画像。
通过用户画像，企业可以更好地了解不同群体的消费习惯，从而进行个性化的营销活动，提高用户转化率和用户体验。
2.2 医疗健康领域的疾病预测与干预通过对医疗数据进行分析，可以建立预测模型，准确预测患者是否可能患某种疾病。
基于这一预测结果，医生可以采取相应的干预措施，提前防范和治疗疾病，提高患者的生活质量和健康水平。
2.3 金融风控中的异常检测与欺诈行为预测金融机构需要对大量的交易数据进行分析，以识别潜在的异常交易和欺诈行为。
通过建立数据模型，可以实时地检测出不符合正常交易模式的异常行为，并采取相应的措施，确保金融系统的安全运行。
三、大数据分析与挖掘面临的挑战与未来发展方向3.1 数据隐私与安全性随着大数据技术的广泛应用，数据隐私和安全性成为一个重要的问题。
大数据分析与挖掘
大数据分析与挖掘在当今数字化的时代，数据犹如一座蕴藏无尽宝藏的矿山，而大数据分析与挖掘技术则是我们开采和提炼这些宝藏的有力工具。
大数据分析与挖掘已经成为了各行各业决策制定、业务优化和创新发展的关键驱动力。
那么，什么是大数据分析与挖掘呢？简单来说，大数据分析是对海量数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和见解。
而大数据挖掘则是在这些数据中发现隐藏的模式、关系和趋势。
想象一下，一家电商企业拥有海量的用户交易数据。
通过大数据分析，他们可以了解不同地区、不同年龄段用户的购买偏好、消费频率和金额等信息。
而大数据挖掘则能进一步发现，比如在某个特定时间段内，某种商品的购买往往会伴随着另一种商品的购买，从而为精准营销和商品推荐提供有力依据。
大数据分析与挖掘的重要性不言而喻。
首先，它能够帮助企业更好地了解市场和客户需求。
通过对大量数据的分析，企业可以洞察市场趋势，及时调整产品和服务策略，以满足客户不断变化的需求，从而提高市场竞争力。
其次，它有助于优化业务流程。
比如，物流企业可以通过分析运输数据，找出运输路线中的瓶颈和低效环节，进而优化路线规划，降低成本，提高运输效率。
再者，大数据分析与挖掘还能推动创新。
企业可以从数据中发现新的商业机会和潜在需求，开发出创新的产品和服务，开拓新的市场。
然而，要进行有效的大数据分析与挖掘，并非易事。
数据的质量和准确性是至关重要的。
如果数据存在错误、缺失或者不一致，那么分析和挖掘的结果就可能会出现偏差。
因此，在进行数据分析与挖掘之前，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的可靠性。
同时，选择合适的分析和挖掘工具也是关键。
市面上有各种各样的大数据分析软件和工具，如 Hadoop、Spark 等。
不同的工具适用于不同的场景和任务，需要根据具体需求进行选择。
另外，数据分析和挖掘人才的缺乏也是一个挑战。
这类人才不仅需要具备扎实的统计学、数学和计算机知识，还需要对业务有深入的理解，能够将数据分析结果与实际业务问题相结合，提出切实可行的解决方案。
大数据分析与挖掘技术研究
大数据分析与挖掘技术研究引言在信息时代，数据已经成为了我们最为重要的资源之一。
然而，面对海量的数据资源，如何快速准确地获取有价值的信息，是目前亟待解决的问题。
数据分析与挖掘技术的应用，为获取有价值的信息提供了解决方案。
本文将围绕“大数据分析与挖掘技术研究”展开探讨，分析其定义、应用、工具和发展趋势等方面，以期为相关研究者提供参考。
一、大数据分析与挖掘技术的定义大数据分析与挖掘技术，是指利用各种技术手段，对数据进行深入分析和挖掘，从中获取有用信息和知识的过程。
大数据分析与挖掘技术将数据挖掘、数据分析、统计学、机器学习等多领域的知识融合，为原本繁琐的数据处理和信息获取提供了高效的解决方案。
二、大数据分析与挖掘技术的应用1. 商业领域随着移动互联网和电商的普及，商业领域的数据量不断增大。
如何利用这些数据发现商业化机会，进而提升企业竞争力，是商业领域研究的热点问题。
大数据分析与挖掘技术的应用，在商业领域可以实现市场分析、客户分析、投资风险分析等多种功能，从而帮助企业更好地了解市场和客户需求，提高工作效率和利润率。
2. 医疗保健领域医疗保健领域的数据包含病人病例、病历、医疗记录等，对于提高医疗水平、诊断和治疗疾病等方面有着非常重要的作用。
大数据分析与挖掘技术的应用在医疗保健领域可以实现医疗数据挖掘、疾病预测、药品疗效评估、临床转化研究等多种功能，进而为医疗保健带来更多的发展机遇。
3. 其他领域大数据分析与挖掘技术的应用还可以涉及到交通运输、环境保护、能源开发、政府管理等多个方面。
在交通运输领域，利用大数据分析技术可以实现路况预测、燃油消耗预测等功能。
在环境保护领域，可以实现环保监测、环境质量分析等功能。
在能源开发领域，则可以实现油气资源分析、新能源开发等功能。
在政府管理方面，大数据分析与挖掘技术可以实现公共安全管理、社会管理、行政决策等多种功能。
三、大数据分析与挖掘技术的工具1. HadoopHadoop是一种分布式系统架构和开源软件框架，用于存储和处理大规模数据。
大数据分析与挖掘
大数据分析与挖掘在当今数字化的时代，数据犹如浩瀚的海洋，蕴藏着无尽的信息和价值。
而大数据分析与挖掘技术，就像是在这片海洋中探寻宝藏的利器，帮助我们从海量的数据中提取有意义的知识、洞察趋势和发现潜在的模式。
大数据，简单来说，就是规模极其庞大、复杂多样的数据集合。
这些数据来源广泛，包括互联网、社交媒体、物联网设备、企业内部系统等等。
它们的数量之大、增长之快，已经超出了传统数据处理技术的能力范围。
面对这样的海量数据，如何从中获取有用的信息，成为了企业和组织面临的重要挑战。
大数据分析是指对这些大规模数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和见解。
它不仅仅是简单的数据统计和计算，更是通过运用各种分析方法和工具，深入挖掘数据背后的故事。
比如，通过分析消费者的购买行为数据，企业可以了解消费者的喜好和需求，从而优化产品设计和营销策略；通过分析医疗数据，医疗机构可以发现疾病的流行趋势和潜在的风险因素，提高医疗服务的质量和效率。
而大数据挖掘则更进一步，它旨在从数据中发现未知的、潜在的模式和关系。
这就像是在黑暗中摸索，寻找那些隐藏在深处的宝藏。
数据挖掘使用的技术包括聚类分析、分类算法、关联规则挖掘等。
例如，通过聚类分析，可以将客户按照相似的特征分成不同的群体，以便进行更有针对性的营销；通过关联规则挖掘，可以发现购买某些商品的消费者往往也会购买其他相关商品，从而为商家提供交叉销售的机会。
在大数据分析与挖掘的过程中，数据的质量至关重要。
如果数据不准确、不完整或者存在偏差，那么分析和挖掘的结果也将不可靠。
因此，在进行分析和挖掘之前，需要对数据进行清洗、预处理和验证，以确保数据的质量。
另外，合适的工具和技术也是成功的关键。
目前，市场上有许多大数据分析和挖掘的工具和平台，如 Hadoop、Spark、Python 等。
这些工具提供了强大的功能和算法，可以帮助我们更高效地处理和分析大数据。
同时，掌握相关的编程语言和技术，如 Python 中的数据分析库（如 Pandas、NumPy、Scikitlearn 等），对于进行大数据分析与挖掘工作也是非常有帮助的。
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大数据的基本特征
用4个V来总结：Volume、Variety、Value和Velocity
① 数据体量大：从 TB级别，跃升到 PB ② 数据多样性：多为非结构型数据，如网络日志、视频、图
片、地理位置信息 ③ 价值密度低：以视频为例，连续不间断监控过程中，可能
大数据分析与挖掘
大数据与数据挖掘 课程的背景……
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中国大数据发展调查报告 （2018年）：
➢ 2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币， 同比增长30%；预计2018-2020年增速将保持在30%以 上。
➢ 大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要 性。
✓ 近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5% ✓ 金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。
➢ 这种方法，实际上依靠的并非因果关系，而是一种强关联关系，即A 药对B病有效。至于为什么有效，接下来3年的研究工作实际上就是在 反过来寻找原因。
➢ 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。
➢ 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
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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。
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数据挖掘：Data Mining 聚类分析
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数据挖掘：Data Mining 社交网络、舆情分析…
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社交网络的分析
社交网络中社区圈子的识别 社交网络中人物影响力的计算 信息在社交网络上的传播模型 虚假信息和机器人账号的识别 基于社交网络信息对股市、大选以及传染病的预测 社交网络的分析和研究是一个交叉领域的学科
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
Байду номын сангаас
最强人类对手，百万级的对弈落
子去训练
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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
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
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数据挖掘背后的 大数据思维
➢ 寻找特效药：
➢ 科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物 质，然后合成新药。是一个非常漫长的过程，而且费用非常高。
➢ 有了大数据，寻找特效药的方法就和过去有所不同了。
➢ 斯坦福大学医学院发现，原来用于治疗心脏病的某种药物对治疗某种 胃病特别有效。
➢ 企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决 策、提升运营效率和改善风险管理。
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我们身边的大数据…4地图的定位数据对大数据的初步认识(1)
➢ 三十多年来，我国春运大军从1 亿多人次到36亿人次
➢ 春运的最热现象是逆向过年，即 老人们到孩子工作的地方过年。
除夕夜 哈尔滨迁徙地图
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对大数据的初步认识(2) 大数据与交通拥堵
通常会利用社会学、心理学甚至是医学上的基本结 论和原理作为指导
通过人工智能领域中使用的机器学习、图论等算法 对社交网络中的群体行为和未来的趋势进行模拟和 预测。
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大数据带给数据挖掘的…
➢ 神经网络在几十年前就有了
➢ 因为他们需要大量的“训练”
➢ 对早期研究者来说，想要获得不
错效果的最小量训练都远远超过
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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。
推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床 等折扣券寄给客户。
在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些 顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。
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数据挖掘：Data Mining 分类与预测
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数据挖掘 分类与预测 金融创新产品设计
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数据挖掘：Data Mining 时间序列分析
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
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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。
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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。