(完整版)大数据分析与挖掘
大数据技术及应用教学课件第7章 大数据分析挖掘-关联规则
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
完整版)大数据复习题(答案)
完整版)大数据复习题(答案)1.大数据的起源是互联网。
2.大数据的最明显特点是数据规模大。
3.大数据时代，数据使用的最关键是数据再利用。
4.云计算分层架构不包括Yaas。
5.大数据技术是由___首先提出来的。
6.数据的精细化程度是指颗粒度，越细化的数据，价值越高。
7.数据清洗的方法不包括重复数据记录处理。
8.智能手环的应用开发，体现了传感器的数据采集技术的应用。
9.下列关于数据重组的说法中，错误的是数据的重新生产和采集。
10.美国海军军官___通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中在分析方法上更注重相关分析而不是因果分析。
11.下列关于含___对大数据特点的说法中，错误的是价值密度高。
12.当前社会中，最为突出的大数据环境是互联网。
13.在数据生命周期管理实践中，数据管理和维护是执行方法。
14.下列关于网络用户行为的说法中，错误的是数字轨迹用完即自动删除。
15.下列关于聚类挖掘技术的说法中，错误的是要求同类数据的内容相似度尽可能小。
1.大数据最初来源于互联网。
2.大数据最显著的特点就是数据规模庞大。
3.在大数据时代，数据再利用是最关键的。
4.云计算分层架构不包括Yaas。
5.___首先提出了大数据技术。
6.数据精细化程度指的是颗粒度，数据越精细，价值越高。
7.数据清洗的方法不包括重复数据记录处理。
8.智能手环的应用开发体现了传感器的数据采集技术的应用。
9.数据重组的说法中，错误的是数据的重新生产和采集。
10.美国海军军官___通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明了大风与洋流可能发生的地点。
这体现了大数据分析理念中更注重相关分析而不是因果分析。
11.___对大数据特点的说法中，错误的是价值密度高。
12.当前社会中，互联网是最为突出的大数据环境。
13.在数据生命周期管理实践中，数据管理和维护是执行方法。
14.关于网络用户行为的说法中，错误的是数字轨迹用完即自动删除。
(完整版)大数据时代的数据概念分析及其他
大数据时代的数据概念分析及其他一、概念："大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。
"大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
百度概念:大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
研究机构Gartner概念："大数据"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。
从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。
精编2020年最新公需科目《大数据》完整版考核题库(含标准答案)
2020年最新公需科目《大数据》考试题(含答案)一、填空题1．HDFS 默认 Blck Size是64MB。
（填128也正确）2．MapReduce确保每个reducer的输入都是按键排序的。
系统执行排序的过程（即将map 输出作为输入传给reducer）称为shuffle。
二、单选题3．下列关于网络用户行为的说法中，错误的是（ C）。
（单选题） A.网络公司能够捕捉到用户在其网站上的所有行为B.用户离散的交互痕迹能够为企业提升服务质量提供参考C.数字轨迹用完即自动删除D.用户的隐私安全很难得以规范保护三、多选题4．下列选项中，属于贵州发展大数据的先天优势的是（）。
ABCDA.空气清新B.远离地震带C.气候凉爽D.电力资源充沛5．20世纪中后期至今的媒介革命，以（）的出现为标志。
ACDA.互联网B.自动化C.计算机D.数字化6．根据涂子沛先生所讲，数据就是简单的数字。
×正确错误7．大数据要求企业设置的岗位是（）。
A.首席信息官和首席数据官B.首席信息官和首席工程师C.首席分析师和首席工程师D.首席分析师和首席数据官8．大数据能帮助教师改进教学。
利用大数据方法，教师通过学生反馈回来的作业，就可以发现到底是哪些学生并没有真正听懂，进而有针对性地加以辅导。
对9．大数据的思维会把原来销售的概念变成服务的概念。
对10．根据周琦老师所讲，高德交通信息服务覆盖全国主干道路及其它（）以上。
DA.90%B.70%C.30%D.50%11．由于历史的原因，我国医院的信息化建设层次不齐.水平不一。
正确错误1.促进大数据发展部级联席会议在哪一年的4月13日召开了第一次会议？CA.2013年B.2014年C.2016年D.2015年12．根据涂子沛先生所讲，因为数据的内涵发生了改变，计算的内涵也发生了改变。
对13．治理理论认为，现代社会的发展必然要求公共服务多元化的供给。
对14．郭永田副主任指出，物联网在大田作物生产中的应用体现在以下哪些方面？ABCDA.农作物病虫害监测B.农业精准生产控制C.农田环境监测D.农作物长势苗情监测15．大数据的主要特征表现为（）。
大数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛黄海学院
大数据分析与挖掘智慧树知到课后章节答案2023年下青岛黄海学院青岛黄海学院第一章测试1.下列选项中，用于搭建数据仓库和保证数据质量的是（）。
A:数据展现 B:数据分析 C:数据收集 D:数据处理答案:数据处理2.HTML文档属于（）。
A:不是数据 B:结构化数据 C:非结构化数据 D:半结构化数据答案:半结构化数据3.数据挖掘的英文缩写（）。
A:DM B:DA C:DC D:DB答案:DM4.Hadoop的基础架构是（）。
A:ABC都不正确B:分布式系统 C:操作系统 D:同步系统答案:分布式系统5.一般情况下，计算机处理的数据都是（）。
A:无结构化的数据 B:非结构化的数据 C:半结构化的数据 D:结构化的数据答案:结构化的数据第二章测试1.在Python中实现多个条件判断需要用到与if语句的组合语句是（）A:ABC均不是 B:elif C:pass D:else答案:elif2.Python 语言属于以下哪种语言（）A:机器语言 B:ABC都不正确 C:高级语言 D:汇编语言答案:高级语言3.下列选项中，不是Python关键字的是（）A:static B:pass C:yield D:from答案:static第三章测试1.已知x= np.array((1,2,3,4,5))，那么表达(x**2).max（）的值为（）。
A:20 B:25 C:15 D:30答案:252.已知x= np.array((1,2, 3, 4, 5))，那么表达式(x//5).sum()的值（）。
A:2 B:3 C:4 D:1答案:13.已知x=np.array((1,2,3), 4, 5)，那么表达式sum(x*x)的值（）。
A:50 B:55 C:60 D:65答案:554.在Matplotlib中，用于绘制散点图的函数是（）。
A:pie（) B:scatter() C:bar() D:hist()答案:scatter()5.下列选项中，不属于Seaborn库特点的是（）A:多个内置主题及颜色主题 B:基于网格绘制出更加复杂的图像集合 C:可以处理大量的数据流 D:Seaborn是基于Matplotlib的可视化库答案:可以处理大量的数据流第四章测试1.下列不属于HTTP请求过程的是（）A:请求重定向 B:超时设置 C:搜索文档 D:生成请求答案:搜索文档2.下列关于Python爬虫库的功能，描述不正确的是（）A:通用爬虫库——urllib B:Html/Xml解析器——pycurl C:爬虫库——Scrapy D:通用爬虫库——requests答案:Html/Xml解析器——pycurl3.下列对于Scrapy常用命令及其作用描述错误的是（）A:list是一个全局命令，主要用于列出项目中所有可用的爬虫 B:startproject 是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫 C:crawl是一个项目命令，主要用于启动爬虫 D:genspider是一个项目命令，主要用于创建爬虫模板答案:startproject是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫4.下列请求头中，可以记载用户信息实现模拟登录的是（）A:Connection B:User-Agent C:Cookie D:Host答案:Cookie5.下列不属于Scrapy框架的基本组成部分的是（）A:下载器与Spiders B:引擎与调度器 C:Item Pipelnes D:解析中间件答案:引擎与调度器第五章测试1.下列关于Pandas数据读/写说法错误的是（）A:to_csv函数能够读取数据库的数据写入.csv文件 B:read_csv能够读取所有文本文档的数据 C:to_excel函数能够将结构化数据写入Excel文件D:read_sql能够读取数据库的数据答案:read_csv能够读取所有文本文档的数据2.下列关于时间相关类错误的是（）A:Timestamp是存放某个时间点的类 B:两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同 C:Period是存放某个时间段的类D:Timestamp数据可以使用标准的试卷字符串转换得来答案:两个数值上相同的Period和Timestamp所代表的意义相同3.使用pivot_table函数制作透视表设置行分组键的参数为（）。
《大数据分析与挖掘》-实验教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程实验教学大纲一、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实验总学时：16适用专业：软件工程、计算机科学与技术课程类别：专业选修课先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JAVA/Python程序设计二、实验教学的总体目的和要求实验教学目的：向学生教授经过实践检验的真理才是正确的，所有理论知识都应该经过实践检验，计算机科学这样，大数据分析与挖掘这门前沿信息技术尤其如此。
本课程实验是为了使学生在课程学习的同时，通过实验教学验证课堂教学的理论，理解和掌握大数据分析与挖掘中最基本、最广泛应用的概念、原理、理论和算法以及基本技术和方法，更好地掌握《大数据分析与挖掘》课程教学大纲要求的内容。
实验要求：1.对学生的要求：实验前要充分做好准备工作：•复习和掌握与本实验有关的知识内容；•预习、思考实验内容；•对实验内容进行分析和设计。
实验过程中，实验者必须服从指导教师和实验室工作人员的安排，遵守纪律与实验制度，爱护设备及卫生。
在指定的实验时间内，必须到实验室内做实验。
对于上机过程中出现的问题，尽量先独立思考和解决；对于难以解决的问题可以和同学交流或询问老师；对于同一个实验题目，可以考虑多种方法来实现，然后比较并选择出一种较为有效的方法来实现。
对于设计型和验证型实验，实验时一人一组，独立上机。
2、对实验条件的要求：普通 PC 机房。
三、实验教学内容实验项目一实验名称：数据分析与挖掘平台的搭建实验内容：在 Windows（Linux,Mac）操作系统中安装 Python。
可以使用官方下载 Python 的安装包安装，也可以使用 Anaconda 安装，还可以安装 Pycharm。
安装完之后，进行入门操作，熟悉 Python 的使用。
实验性质：设计型实验学时：2实验目的与要求：必修实验条件：实验机房，阿里天池AI实训平台，数据分析平台。
大数据中数据挖掘及案例（含CRISP-DM）
⼤数据中数据挖掘及案例（含CRISP-DM）⼤数据时代的数据挖掘及案例（含CRISP-DM⽅法论）课程收益：通过本次培训中实际案例的分享，了解数据管理和运营中的各种经验教训（别⼈花费上百亿学费买来的经验啊！），深刻理解数据运营的意义，通过数据挖掘技术，发掘客户精细营销和运营的价值，实现产品设计的个性化需求分析。
通过本次培训中实际案例的分享，学习数据挖掘的基本算法，了解数据挖掘的各种⽅法，深刻理解⼤数据时代的数据价值，学习提升企业精细化管理的途径和案例。
学习互联⽹思维如何应⽤于数据挖掘领域，提升客户体验，加强产品的个性化设计需求。
课程背景：2012-2014年，中国的营销者正⾯临着⼀个极具挑战的经济时局，然⽽他们有机会通过撬动海量数据的杠杆来获取巨额收益。
⾯对中国5.13亿的互联⽹⽤户、多样化的1.8万亿GB数据，以及企业数据每年55%的增长速度，在蓬勃发展的中国市场环境中，⼤数据所带来的机遇前所未有，这将是中国市场的营销者们预期取得⼤回报的最佳时机。
营销者必须知道如何透过数据库的挖掘与分析，让⼿中的数据与信息发挥最⼤的价值，通过有效整合、分析线上和线下数据，提⾼与客户、潜在客户互动的精准度，及时发现企业经营中的各种问题和风险。
在制造⾏业，通过ERP、CRM等系统，企业在产品制造的过程中也逐步积累了各种形式的⼤数据，如何将这些⼤数据服务于企业的⽣产过程，提⾼产品质量控制能⼒，并提升对客户服务质量，也是摆在制造企业⾯前的⼀个紧迫问题。
其中⼿机制造企业如何使⽤数据挖掘的⽅法，深化客户需求分析，改进产品设计，提升客户营销能⼒，扩展市场份额是摆在企业⾯前的问题。
培训⽬标：⼤数据时代下，客户的重新认识和精细营销，企业的精细化管理，产品质量的精准控制，如何提升企业的核⼼竞争能⼒，如何更新企业运营的新理念。
了解互联⽹时代带来的互联⽹思维，分享互联⽹⾏业⼤数据分析案例，对传统制造产业带来的冲击分析，探索制造业⼤数据应⽤场景。
大数据分析与挖掘课后习题参考答案
题；
数据集成：负责解决不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问
题；
数据变换：将原始数据转换为适合数据挖掘的形式。包括数据的汇总、聚
集、概化、规范化，同时可能需要对属性进行重构；
数据归约：负责搜小数据的取值范围，使其更适合数据挖掘算法的需要。
bucketedData = bucketizer.transform(dataFrame)
bucketedData.show()
7
（1）简单随机抽样：从总体 N 个单位里抽出 n 个单位作为样本（可以重
复抽样，也可以不重复抽样），最常用的抽样方式，参数估计和假设检
验主要依据的就是简单随机样本；
（2）系统抽样：将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import MaxAbsScaler
from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
sc=SparkContext('local')
spark=SQLContext(sc)
每次扫描题表 3-1 中的数据库后得到的所有频繁项集。在频繁项集的基础上，
产生所有的强关联规则。
题表 3-1
TID
商品
A，B，C，
1
D，E
2
A，B，D，E
3
B，C，D
4
C，D，E
5
A，C，E
6
A，B，D
某商店统计了上个季度 10000 笔交易记录，给出如题表 3-2 所示的统计信息：
国开电大《大数据分析与挖掘技术》形考任务2答案
国开电大《大数据分析与挖掘技术》形考任务2答案参考答案在最后题目1.在关联分析中，下面哪个有可能是频繁3项集（）A. {面包，牛奶}B. {面包，牛奶，啤酒}C. {面包}D. {面包，牛奶，花生，啤酒}题目2.从下面两个变量的相关系数图可以看出（）A. 左图相关系数大于0B. 右图相关系数小于0C. 左图相关系数等于0D. 右图相关系数等于0题目3.要考虑“储蓄水平”与“人口水平”之间的相关。
“储蓄水平”收集了储蓄比率（sr）、人均可支配收入（dpi）、人均可支配收入变化的百分率（ddpi）3个变量，“人口水平”收集了15岁以下人口的百分比、75岁以上人口百分比2个变量。
请问采用下面哪种分析方法更合适（）。
A. 单向关B. 典型相关C. 偏相关D. 点二列（点双列）相关题目4.关于设定虚拟变量时应当遵循如下原则，下列说法错误的是：( )A. 对于有k个表现值的定性变量，只设定（k-1）个虚拟变量；B. 虚拟变量的值通常用“0”或“1”来表示；C. 对于每个样本而言，同一个定性变量对应虚拟变量的值之和不超过1；D. 对于季节变量而言，四个季节需要设定4个虚拟变量题目5.如果要解决随着员工职位的变动，员工报酬会变动多大的问题，下面说法不正确的是（）A. 员工职位需要考虑成是分类变量B. 员工职位需要引入虚拟变量来处理C. 如果员工职位有5个类别，那么需要引入5个虚拟变量来表示D. 员工报酬需要考虑成被解释变量题目6.为研究电商注册用户数量与其销售收入之间的关系，收集数据得到下面的散点图。
请问这样的散点图适用建立下面哪种回归模型（）。
A. 线性回归模型B. 非线性回归模型C. 对数线性模型D. Logistic回归模型题目7.当因变量数据具有尖峰厚尾的分布特征或有离群点（即异常值）时，更合适的回归模型是（）。
A. 线性回归模型B. Logistic回归模型C. 分位数回归D. 非线性回归题目8.为监测某厂家生产的某款激光打印机的质量问题，考察该款打印机发生故障的次数。
Python大数据分析与挖掘实战 第9章 地铁站点日客流量预测
4
附件1至附件4是2015年8月-2015年11月郑州市各个站点的进出站的日客流量的数据。其中包含了乘客进出 站的刷卡时间，进站和出站的记录等，附件5给出了各个字段的说明。附件1至附件4部分原始数据如图9-1 所示。
图 9-1 注：数据来源于2019年广西大学生人工智能大赛第六赛道
问题：根据附件1至附件4给出的数据，预测12月1日-7日7天内每个站点的日客流量（交易类型为21、22次 数之和），并画出8月至11月的客流量走势图，分析图形变化趋势，通过数据分析节假日、周末和非节假 日非周末是否能成为影响地铁日客流量的影响因素。ຫໍສະໝຸດ Part 9 9.1 背景案例
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6
案例主要是通过郑州市2015年8月— 2015年11月份的数据，分别提取出每 个月各个站点的进站和出站的日客流量， 对提取的数据进行可视化分析，目的是 分析周末和节假日是否能成为影响日客 流量的影响因素，然后对数据进行汇总， 采用神经网络回归模型进行预测12月1 日-7日客流量的数据，基本思路如图92所示。
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图 9-2
Part 9 9.3 数据获取与探索
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大数据导论-思维、技术与应用 第13章 大数据挖掘概述
预测的基本概念
预测模型与分类模型类似，可以看作一个映射或者函数y=f（x），其中 x是输入元组，输出y是连续的或有序的值。 与分类算法不同的是，对于所需要预测的属性值是连续的，而且是有序 的；分类所需要预测的属性值是离散的、无序的。 预测与分类的区别是分类是用来预测数据对象的类标记，而预测则是估 计某些空缺或未知值。 例如，预测明天上证指数的收盘价格是上涨还是下跌是分类；但是，
逻辑 回归、决策 树 KNN、贝叶斯判别 SVM /神经 网络/随机 森林 回归分析、回归树
神经 网络、S VM
K-means聚类 /系谱 聚类 密度 聚类
PART 05 分类和预测
分类和预测是两种使用数据进行预测的方式，用来确定未 来的结果。分类用于预测数据对象的离散类别，需要预测 的属性值是离散的、无序的；预测则用于预测数据对象的 连续取值，需要预测的属性值是连续的，而且是有序的。
YEARS 3 7 2 7 6 3
TENURED no yes yes yes no no
分类 规则
IF rank= professor OR years> 6 THEN tenured= yes
分类的基本概念
评估阶段；
使用第一阶段建立的模型对检验集数据元组进行分类，从而评估分类模
型的预测准确率。
数据挖掘就是在海量的数据中找到有价值的数据，为企业经营决策提供 依据。价值通常包括: 相关性 趋势 特征
数据挖掘的价值类型
相关性 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从 而衡量两个变量因素的相关密切程度。 常见的相关性包括： 负相关 正相关 非线性相关 不相关
数据不同
一方面是数据量不同 另一个方面是数量类型的不同掘与狭义数据分析的本质区别在于数据挖掘是在没有明确假 设的前提下去挖掘信息、发现知识。
大数据分析与挖掘 08大数据挖掘-非结构化
• 应用场景 • 全球多达80%的大数据是非结构化的，如博客、微博等内容，其次人类 的自然语言语气、语调、隐喻、反语等非常复杂，简单的数据分析模型 无法应对。
• 结构化数据的典型场景为：企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育 一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等
• 非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。典 型案例如医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、 文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等。
• 3.文档主题生成模型（Latent Dirichlet Allocation, LDA）：主要用于监测客户行为变化，它可以发现数 据的相似性以便进行分类和分组。LDA使用统计算法从非结构化数据抽取主题、概念和其他含义，它 不理解语法或者人类语言，而只是寻找模式。任何数量、类型非结构化的、半结构化和结构化源数据 都可以应用LDA监测模式来进行分析。
• 2.命名实体识别（Named Entity Extraction, NEE）：基于自然语言处理，借鉴了计算机科学、人工智能 和语言学等学科，可以确定哪些部分可能代表如人、地点、组织、职称、产品、货币金额、百分比、 日期和事件等实体。NEE算法为每个标识的实体生成一个分数，该分数表明识别正确的概率。我们可 以视情况设定一个阈值，来达到我们的目的。
• 定义 • 结构化数据，即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表 达实现的数据； 非结构化数据，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据
• 存储格式的区别 • 关系数据库 — 结构定义不易改变，数据定长。 非结构化数据库 — 是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由 可重复或不可重复的子字段构成的数据库。
基于关联的分类方法 用信息检索技术等提取关键词，生成概念层次，利用关联分析对文档分类。
A03 大数据分析与挖掘综合能力提升实战(2-4天-高级)
大数据分析与挖掘综合能力提升实战【课程目标】本课程为高级课程，培训的内容是继中级课程之后学习的，同时提供了更复杂的数据模型来解决实际工作中的商业决策问题。
本课程面向高级数据分析人员，以及系统开发人员。
本课程核心内容为数据挖掘，分类预测模型，以及专题模型分析，帮助学员构建系统全面的业务分析思维，提升学员的数据分析综合能力。
本课程覆盖了如下内容：1、数据建模过程2、分类预测模型3、分类模型优化思路4、市场专题分析模型本系列课程从实际的业务需求出发，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，对数据分析及数据挖掘技术进行了全面的介绍（从数据收集与处理，到数据分析与挖掘，再到数据可视化和报告撰写），通过大量的操作演练，帮助学员掌握数据分析和数据挖掘的思路、方法、表达、工具，从大量的企业经营数据中进行分析，挖掘客户行为特点，帮助运营团队深入理解业务运作，以达到提升学员的数据综合分析能力，支撑运营决策的目的。
通过本课程的学习，达到如下目的：1、熟悉建模的一般过程，能够独立完成整个预测建模项目的实现。
2、熟练使用各种分类预测模型，以及其应用场景。
3、熟悉模型质量评估的关键指标，掌握模型优化的整体思路。
4、熟练掌握常用市场专题分析模型：a)学会做市场客户细分，划分客户群b)学会实现客户价值评估c)学会产品功能设计与优化d)掌握产品精准推荐模型，学会推荐产品e)熟悉产品定价策略，寻找产品最优定价【授课时间】2-4天时间（每天6个小时）【授课对象】业务支撑部、运营分析部、数据分析部、大数据系统开发部等对业务数据分析有较高要求的相关人员。
【学员要求】1、每个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好Microsoft Office Excel 2013版本及以上。
3、便携机中事先安装好IBM SPSS Statistics v24版本及以上。
注：讲师可以提供试用版本软件及分析数据源。
【授课方式】数据分析基础+ 方法讲解+ 实际业务问题分析+ 工具实践操作采用互动式教学，围绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
大数据分析与挖掘教学内容
➢ 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Байду номын сангаас
➢ 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
6
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。
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。
8
大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
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。
➢ 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。
11
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。
12
数据挖掘：Data Mining 一般流程
数据挖掘：Data Mining 功能
如何利用大数据分析提高企业竞争力(Ⅱ)
大数据分析是当前企业竞争力提升的重要工具。
随着信息技术的快速发展，大数据已经成为企业发展和竞争的重要驱动力。
通过对大数据的深度分析，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为、产品趋势等信息，从而更有效地制定营销策略、提升产品品质和服务水平，提高竞争力。
一、数据收集与整合在利用大数据分析提高企业竞争力的过程中，首先需要进行数据收集与整合。
企业可以通过各种渠道获取大量的数据，包括消费者的购买记录、社交媒体上的评论、市场调研数据等。
这些数据来自不同的来源，格式和结构可能也不一样，需要进行整合和清洗，以便进行后续的分析处理。
二、数据分析与挖掘一旦数据整合完成，企业就可以利用大数据分析工具对数据进行挖掘和分析。
通过对数据的深入分析，企业可以发现消费者的购买偏好、产品的销售趋势、市场的竞争格局等信息，为企业决策提供重要的参考。
数据分析的方式可以包括统计分析、数据挖掘、机器学习等多种方法，企业需要根据实际情况选择合适的工具和技术。
三、市场预测与产品优化通过大数据分析，企业可以更准确地预测市场需求和趋势，从而更好地调整产品结构和品牌定位。
比如，通过对消费者行为数据的分析，企业可以了解到哪些产品受到消费者欢迎，哪些产品存在改进空间。
在此基础上，企业可以及时调整产品设计和营销策略，提升产品的竞争力。
四、营销策略优化利用大数据分析，企业可以更精准地进行市场定位和产品推广。
通过对消费者行为和偏好的分析，企业可以更好地了解目标客户群体，制定更有针对性的营销策略。
同时，通过对营销效果的跟踪分析，企业可以及时调整营销策略，提高营销效果和投资回报率。
五、客户服务与管理优化大数据分析还可以帮助企业优化客户服务和管理。
通过对客户行为和反馈的分析，企业可以更好地了解客户需求，提供更个性化的产品和服务。
同时，对企业内部运营数据的分析也可以帮助企业发现管理问题，提升运营效率和管理水平。
六、风险控制与决策支持利用大数据分析，企业可以更好地进行风险控制和决策支持。
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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
? 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。
? 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。
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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
? 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
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
? 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
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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。
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
最强人类对手，百万级的对弈落
பைடு நூலகம்
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
? 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
? 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。
? 刚取了通知书就有助学金诈骗电话 ? 刚买了房就有无数装修公司的电话 ……
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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
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
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。
? 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
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。
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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。