大数据时代下的数据挖掘ppt课件
第1章 《数据挖掘》PPT绪论

Knowledge
Information
Data
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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、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程,在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具,数据可以被看作是土壤,云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法,如机器学习的方法。 当挖掘完毕后,数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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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
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•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。
为了提高系统的决策支持能力,像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临,在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战,主要表现在以下几个方面:
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
2024年度《大数据时代》PPT课件

随着生物信息学的发展,大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟,为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
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06
总结回顾与拓展思 考
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课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式,提升企业竞争力。
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05
大数据未来发展趋 势
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人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据,深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律,提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术,开发智能数据分析工具,实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能,提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据,提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估,为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据,提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会,如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
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02
大数据技术基础
2024大数据ppt课件完整版

目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
,降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理,提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程,提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新,反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能, 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动,当用户在 一个图表上操作时,其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能,满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取:提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析(PCA)
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构,如Isomap、LLE等。
• 重复值处理:删除或合并重复数据记录。
最新大数据时代ppt课件

公共安全监控
利用大数据技术对公共安 全领域进行实时监控和预 警,提高应对突发事件的 能力。
企业经营管理与决策支持应用
市场分析与预测
通过大数据分析市场趋势、竞争 对手和消费者行为等信息,为企 业制定市场策略提供决策支持。
客户关系管理
整合客户数据资源,实现客户画像 、需求分析和精准营销,提高客户 满意度和忠诚度。
战。
数据安全法规
各国政府加强对数据安全的监管 ,企业需要遵守相关法规,确保
数据合规性。
技术创新与人才培养问题
技术更新换代
01
大数据技术发展迅速,企业需要不断跟进新技术,提高数据处
理效率和分析能力。
人才短缺
02
大数据领域人才需求旺盛,但当前市场上合格的大数据人才相
对匮乏。
培养体系不完善
03
目前大数据人才培养体系尚不完善,需要加强高校、培训机构
区块链技术在大数据领域应用前景
数据安全与隐私保护
区块链技术通过去中心化、分布式存储等特性,保障大数据的安 全性和隐私性。
数据追溯与审计
区块链技术可实现数据全生命周期的追溯和审计,提高数据的可信 度和透明度。
跨域数据共享与交换
区块链技术可打破数据孤岛,实现跨域数据的安全共享和交换。
边缘计算推动大数据处理能力提升
特点
大数据具有5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样 )、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年,大数据概 念开始萌芽,主要关注数据存储和计 算能力的提升。
发展期
2009年至2012年,大数据概念逐渐 受到关注,出现了一批大数据创业公 司,同时Hadoop等开源技术也开始 得到广泛应用。
数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件

本案例以某电商平台的推荐系统为例,介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据,以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理,去除异常值、缺失值和重复数据,保证 数据质量。
04
实战案例一:电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘,深入了解用户行为,优化产品 和服务,提升用户满意度和忠诚度。
数据来源:电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值,确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索,了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%,有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略,提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二:信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题,给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展,利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临,数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析,企 业可以更好地理解客户需求,制定更有效 的营销策略。在科学研究领域,数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面,数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
2024全新大数据ppt课件免费

随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私 保护问题日益突出,需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程,我对大数据 有了更深入的了解,掌握了大数 据处理的基本技能和方法,对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅,不仅加深了对理论 知识的理解,还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
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01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
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9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构,包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通,以提高工作效率和应对 复杂问题。
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05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术,对海量数据进行 自动化、智能化的分析, 挖掘数据中的潜在价值。
《数据挖掘技术》课件

拆分时间序列成趋势、周期和随机成分,了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测,预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性,剔除冗余和无关特征,提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据,保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集,发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树,对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
2024版数据时代PPT模板

医疗行业
大数据在疾病预测、个 性化治疗、健康管理等
方面发挥重要作用。
其他行业
政府、教育、交通等领 域也在积极探索大数据 应用,推动行业变革。
02
大数据分析方法与技术
数据采集与预处理技术
01
02
03
04
数据采集方法
包括网络爬虫、日志收集、传 感器数据等
数据清洗与去重
去除重复、无效和错误数据, 提高数据质量
项目亮点展示
重点介绍项目中的创新点、突破点及取得的显著成果,通过数据和 案例加以佐证。
团队协作与个人贡献
概述团队成员在项目过程中的协作情况,以及每个成员的具体职责和 贡献。
经验教训分享交流活动安排
经验教训总结
梳理项目过程中遇到的 问题和挑战,分析原因 并总结经验教训,为今 后的工作提供借鉴。
分享交流形式
将下一阶段的工作任务细化并分配到具体的团队成员,明确每个人的职
责和完成时间。03 Nhomakorabea风险评估与应对措施
分析下一阶段工作可能面临的风险和挑战,制定相应的应对措施,确保
项目按计划进行。
持续关注行业动态,把握发展机遇
行业政策与法规关注
及时关注国家和地方政府发布的相关政策、法规和标准,确保项目合规运营。
市场动态与技术趋势
建立数据质量管理机制
制定数据质量标准和清洗规则,提高数据的准确性和可用性。
加强数据安全保护
采用加密、访问控制等技术手段保护数据不被泄露或滥用,确保企 业核心资产安全。
培育企业文化和创新能力
倡导数据驱动的文化
通过培训、宣传等方式普及数据思维,鼓励员工积极运用数据分 析工具解决问题。
建立创新激励机制
2024版大数据时代的数据治理ppt课件

2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略,旨在确保数据质量、安全性和有效利用,以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性,提高数据价值,降低数据风险,从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主,关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理,关注数据的全生命周期管理,包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题,与业务战略紧密结合,实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制,确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制,推动数据在组织内部的充分利用,提高数据价值。
制定和执行数据安全策略,防止数据泄露、篡改和损坏,确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求,降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及,数据产生速度呈指数级增长,给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间,导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂,需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别,需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外,非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多,给数据处理和分析带来挑战。
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
知识发现和数据挖掘-史忠植PPT课件

聚类
将相似的数据点聚集在一起,形 成不同的数据群组。
关联规则挖掘
发现数据集中的关联规则,用于 推荐和关联营销等。
深度学习
利用神经网络等算法对数据进行 深入分析和挖掘。
序列挖掘
发现数据中的序列模式,用于预 测未来的事件和行为。
时间序列预测
利用时间序列数据预测未来的趋 势和行为。
03
数据预处理
数据清洗
知识发现和数据挖掘史忠植ppt课件
目录 CONTENT
• 引言 • 知识发现和数据挖掘的基本概念 • 数据预处理 • 关联规则挖掘 • 分类和预测 • 聚类分析 • 总结与展望
01
引言
研究背景
随着大数据时代的来临,数据量 呈爆炸式增长,如何从海量数据 中提取有价值的信息成为亟待解
决的问题。
传统的数据处理和分析方法难以 应对大规模、复杂的数据,需要 新的技术和方法来挖掘数据的潜
研究不足与展望
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
隐私保护
随着数据挖掘的广泛应 用,如何有效地保护用 户隐私成为了一个亟待 解决的问题。未来的研 究需要更加重视隐私保 护技术的研究和应用。
可解释性
目前许多复杂的数据挖 掘模型往往缺乏可解释 性,使得用户难以理解 模型的决策依据。未来 研究需要努力提高模型 的解释性,以增强用户
数据挖掘
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不 知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
知识发现的过程
数据清洗
去除重复数据、对缺失数据进行填充、异常值处理等。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合,形成一个统一的数据 集。
韩家炜-数据挖掘:概念与技术-第1章PPT课件

• 描述性的挖掘任务是描述目标数据集的数 据属性。
• 预测性的挖掘任务是归纳现有数据以用来 做预测。
2021
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1.4.1 类别/概念描述:特征化和区
分
对于一个电商企业,销售商品可分为计算机和 打印机,客户可分为大客户和节约型客户。对这些 单个的类别和概念使用总结、概要或者精确的术语 进行描述非常有用。这种对类别或者概念的描述称 为类别/概念描述。 描述可以通过:
2021
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举例如,总结每年在AllElectronics 花掉 5000美元以上的客户特征。
描述结果可能是这些客户的一般信息, 如他们是40-50岁之间的,有工作的,有很高 信用度的。
2021
23
数据区分
数据区分是比较目标类别数据对象和一个或者一 组对象的一般特征。
举例如,用户想比较去年的销售额增长了10%的 软件产品和销售额下降了30%的产品的一般特征。
2021
11
• 1.1 Why Data Mining? • 1.2 What is Data Mining? • 1.3 What kinds of Data Can be Mined?
– 1.3.1 Database Data – 1.3.2 Data Warehouse – 1.3.3 Transactional Data – 1.3.4 Other Kinds of Data
– 举个例子,谷歌的Flu Trends使用一些特定的词语作为流 感的指示器。它能够发现搜索流感信息的人群的数量与真 正有流感症状的人群的数量之间的紧密关系。当所有的关 于流感的信息聚集在一起时,就能呈现某种模式。使用聚 集的谷歌搜索数据,Flu Trends能比传统系统提早两周估 计到流感的发生。
医学大数据分析策略与数据挖掘ppt参考课件

数据挖掘方法简介及其应用
13
数据挖掘概念
数据挖掘:是在从大量的数据中提取隐含的、 事先未知的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。
定义研究问题
数据准备
模型应用
大数据源
模型评估
提取数据
建立模型
1414
数据挖掘
数据挖掘方法概述
分类预测
回归预测 聚类分析 关联分析 属性筛选
分类回归树
2020
Monte Carlo模拟分析结果
纹理相关系数为0.1时,840个纹理值各 预测模型拟合结果
纹理相关系数为0.2时, 840个纹理值 各预测模型拟合结果
2121
支持向量机
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是美国Vapnik 教授 于1963年提出的。
在解决小样本、非线性和高维 模式识别问题中表现出许多优势, 并在一定程度上克服了“维数灾难” 和“过学习”等问题。在模式识别、 回归分析、函数估计、时间序列预 测等领域,都得到了长足的发展。
模拟式存量 2000年
数字式存量
Source: Researchers at the University of Southern California took four years -- 1986, 1993, 2000 and 2007 -- and extrapolated numbers from roughly 1,100 sources
zu=datayuce$no),file="result.csv") )/输出结果到result.csv / table(pre,class=datayuce$x) /结果整理/
大数据时代下的档案数据挖掘

大数据时代下的档案数据挖掘1. 引言在大数据时代,数据量呈指数级增长,如何从海量的档案数据中挖掘出有价值的信息成为一项重要任务。
档案数据挖掘是利用数据挖掘技术和算法来发现隐藏在档案数据中的模式、趋势和规律的过程。
本文将介绍大数据时代下的档案数据挖掘的意义、方法和应用。
2. 档案数据挖掘的意义档案数据是组织和个人活动的记录,包含了大量的信息。
通过挖掘档案数据,可以发现历史事件的规律、人类行为的趋势以及社会发展的模式。
这些信息对于历史研究、社会科学研究以及政府决策都具有重要意义。
而在大数据时代,档案数据的规模和复杂度都大大增加,传统的人工分析已经无法满足需求,因此档案数据挖掘成为了一种必要手段。
3. 档案数据挖掘的方法3.1 数据预处理在进行档案数据挖掘之前,首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、集成、变换和规约等步骤。
数据清洗是指去除数据中的噪声和错误,保证数据的质量。
数据集成是将来自不同来源的数据进行整合,消除冗余和矛盾。
数据变换是将数据转换成适合挖掘的形式,例如将文本数据转换成结构化数据。
数据规约是对数据进行降维处理,减少数据的复杂度和冗余。
3.2 数据挖掘技术档案数据挖掘可以利用多种数据挖掘技术,包括关联规则挖掘、分类和预测、聚类分析、时间序列分析等。
关联规则挖掘可以发现数据之间的关联关系,例如购物篮分析可以发现购买某种商品的人还会购买哪些其他商品。
分类和预测可以根据已有的数据建立模型,对新的数据进行分类或者预测。
聚类分析可以将数据分成不同的类别,发现数据的内在结构。
时间序列分析可以研究数据随时间变化的规律。
3.3 模型评估和优化在进行档案数据挖掘时,需要评估挖掘模型的准确性和可靠性。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
如果模型的表现不理想,可以通过调整参数、选择不同的算法或者增加数据量等方式来优化模型。
4. 档案数据挖掘的应用4.1 历史研究档案数据挖掘可以匡助历史学家发现历史事件的规律和趋势。
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
21 of 43
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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当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析 就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了,我们需要的是所有的数据,“样本 =总体”。
➢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
一、大数据时代的思维变革—更杂
➢Hale Waihona Puke 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
三、大数据时代的管理变革
二、大数据时代的管理变革—风险
“风险”——让数据主宰一切的隐忧 我们时刻都暴露在“第三只眼”之下:亚马逊监视着我们的购物习惯,
谷歌监视着我们的网页浏览习惯,而微博似乎什么都知道,不仅窃听到了 我们心中的“TA”,还有我们的社交关系网。
➢无处不在的“第三只眼” ➢我们的隐私被二次利用了 ➢预测与惩罚,不是因为“所做”,而是因为“将做” ➢数据独裁 ➢挣脱大数据的困境
二、大数据时代的管理变革—掌控
“掌控”——责任与自由并举的信息管理 当世界开始迈向大数据时代时,社会也将经历类似的地壳运动。在改变
一、大数据时代的思维变革—更好
“更好”——不是因果关系,而是相关关系 知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。在大数据时代,我
们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。
➢关联物,预测的关键 ➢“是什么”,而不是“为什么” ➢改变,从操作方式开始 ➢大数据,改变人类探索世界的方法
二、大数据时代的商业变革
二、大数据时代的商业变 革—价值
“价值”——“取之不尽,用之不竭”的数据创 新 数据就像一个神奇的钻石矿,当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。 它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,而 绝大部分都隐藏在表面之下。
➢数据创新1:数据的再利用 ➢数据创新2:重组数据 ➢数据创新3:可扩展数据 ➢数据创新4:数据的折旧值 ➢数据创新5:数据废气 ➢数据创新6:开放数据 ➢给数据估值
大数据时代
生活、工作与思维的大变革 Living, working and thnking big changes
一场生活、工作与思维 的大变革
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们 能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数 据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明 和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……
• Google处理了5000万条历史记录 、4.5亿个不同的数学模型。
什么是大数据
• Farecast是一个对机票价格 进行预测的公司,帮助消费 者抓住最佳购买机票的时机 ,使乘客节省很多钱。
• 最初预测系统建立在41天之 内的12000个价格样本基础上 ,数据是从旅游网站上抓取 的,如今已经拥有超过2000 亿条飞行记录。
“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
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。
➢允许不精确 ➢大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 ➢纷繁的数据越多越好 ➢混杂性,不是竭力避免,而是标准途径 ➢新的数据库设计的诞生
二、大数据时代的商业变革—角色定位
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立 微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast,而两年后谷歌则
以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今, 我们正处在大数据时代的早期,思维和技术是最有价值的,但是最终大部 分价值还是必须从数据本身来挖掘。
人类基本的生活与思考方式的同时,大数据早已在推动人类信息管理准则 上重新定位。然而,不同于印刷革命,我们没有几个世纪的时间去适应, 我们也许只有几年时间。
➢管理变革1:个人隐私保护,从个人许可到让数据使用者承担责任 ➢管理变革2:个人动因VS预测分析 ➢管理变革3:击碎黑盒子,大数据程序员的崛起 ➢管理变革4:反数据垄断大亨
一场生活、工作与思维 的大变革
1. 大数据,变革公共卫生 2. 大数据,变革商业 3. 大数据,变革思维 4. 大数据,开启重大的时代转型 5. 预测,大数据的核心 6. 大数据,大挑战
什么是大数据
• 2009年,甲型H1N1流感在全球爆 发传播,为了发现和控制疫情, 各国政府和卫生相关部门付出了 巨大努力,但得到的数据仍然滞 后一两周,而Google对人们的搜 索的历史记录进行处理,建立合 理的数学模型后,得到的预测结 果与官方的数据相关性高达97% ,能够立刻判断出流感是从哪里 传播出来的,没有一两周的滞后 。
二、大数据时代的商业变革—数据化
“数据化”——一切皆可“量化” 大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信
息技术变革随处可见,但是如今信息技术变革的重点在“T”(技术)上, 而不是在“I”(信息)上。现在,我们是时候把聚光灯打向“I”,开始关 注信息本身了。
➢数据,从最不可能的地方提取出来 ➢数据化,不是数字化 ➢量化一切,数据化的核心 ➢当文字变成数据 ➢当方位变成数据 ➢当沟通成为数据 ➢一切事物的数据化
• 系统只推测机票的价格何时 最便宜,不关心是什么原因 导致的价格下降。
Farecast→Bin g
大数据的特性
数据量 巨大
主要用 于预测
大数据 的特性
实时性 要求高
更关注 相关性
大数据时代的思维变革 大数据时代的商业变革 大数据时代的管理变革
一、大数据时代的思维变革
一、大数据时代的思维变革—更多
结
语
正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全 替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而 更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据时代下的数据挖掘
Contents
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数据挖掘简介 数据挖掘分类
成功案例 总结与展望
数据挖掘简介