大数据与数据挖掘培训课件
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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
数据分析师：数据挖掘与分析技术培训ppt
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据、建立数据分析模型、数据挖掘、 数据可视化以及解读和传达数据结果。他们还负责确保数据的准确性和完整性 ，并解决与数据相关的问题。
数据分析师所需技能
统计学基础
编程技能
数据可视化
数据库知识
沟通技巧
数据分析师需要掌握统 计学的基本原理和方法 ，如描述性统计、推论 性统计和回归分析等。
数据分析工具介绍
Excel
常用的电子表格软件，具有数 据处理、图表制作等功能。
Python
一种编程语言，常用于数据清 洗、数据可视化等。
R
一种统计计算语言，适用于统 计分析、数据挖掘等。
Tableau
可视化数据分析工具，能够快 速创建图表和仪表板。
数据可视化技术
04
数据可视化的定义与重要性
定义
大数据处理的实际应用
总结词
大数据处理在各领域的应用与案例
详细描述
大数据处理技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、电商、医疗、教育等。例如，在金融领域，大 数据可以帮助银行识别欺诈行为、预测股票价格等；在电商领域，大数据可以帮助企业分析用户行为 、精准推荐商品等；在医疗领域，大数据可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等。
诈行为。
05
根据风控模型结果采取相应的
措施，如拒绝交易或要求用户
验证身份。
06
社交媒体用户行为分析案例
总结词：通过分析社交媒体 平台上的用户互动数据，了
解用户兴趣和趋势。
详细描述
收集社交媒体平台上的用户 互动数据，如点赞、评论、 转发等。
使用数据分析工具对数据进 行处理和分析，识别热门话 题和趋势。
数据分析案例分享
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据、建立数据分析模型、数据挖掘、 数据可视化以及解读和传达数据结果。他们还负责确保数据的准确性和完整性 ，并解决与数据相关的问题。
数据分析师所需技能
统计学基础
编程技能
数据可视化
数据库知识
沟通技巧
数据分析师需要掌握统 计学的基本原理和方法 ，如描述性统计、推论 性统计和回归分析等。
数据分析工具介绍
Excel
常用的电子表格软件，具有数 据处理、图表制作等功能。
Python
一种编程语言，常用于数据清 洗、数据可视化等。
R
一种统计计算语言，适用于统 计分析、数据挖掘等。
Tableau
可视化数据分析工具，能够快 速创建图表和仪表板。
数据可视化技术
04
数据可视化的定义与重要性
定义
大数据处理的实际应用
总结词
大数据处理在各领域的应用与案例
详细描述
大数据处理技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、电商、医疗、教育等。例如，在金融领域，大 数据可以帮助银行识别欺诈行为、预测股票价格等；在电商领域，大数据可以帮助企业分析用户行为 、精准推荐商品等；在医疗领域，大数据可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等。
诈行为。
05
根据风控模型结果采取相应的
措施，如拒绝交易或要求用户
验证身份。
06
社交媒体用户行为分析案例
总结词：通过分析社交媒体 平台上的用户互动数据，了
解用户兴趣和趋势。
详细描述
收集社交媒体平台上的用户 互动数据，如点赞、评论、 转发等。
使用数据分析工具对数据进 行处理和分析，识别热门话 题和趋势。
数据分析案例分享
大数据分析与数据挖掘实践培训教程
决策树与随机森林
介绍决策树和随机森林的构建过程、剪枝策 略及评估方法，通过实例展示其应用。
无监督学习算法原理及实践
无监督学习算法概述
简要介绍无监督学习的基本原理、常用算法和应用场景。
K-均值聚类
详细讲解K-均值聚类的原理、实现步骤和优缺点，并结合案例进行分析。
层次聚类
阐述层次聚类的基本原理、聚类过程及评估方法，通过实例展示其应用。
注意事项
避免过度设计、确保数据 准确性、考虑用户群体和 使用场景等。
交互式数据可视化实现方法
交互式功能
鼠标悬停提示、筛选器、 动态效果、联动效果等。
实现方法
使用JavaScript等编程语 言进行开发，或利用可视 化工具提供的交互功能进 行配置。
注意事项
确保交互操作的流畅性和 易用性，提供必要的帮助 和提示信息，考虑不同设 备和浏览器的兼容性。
06
实践案例：基于 Python的大数据分 析与挖掘
Python编程基础回顾
变量、数据类型与运算符
掌握Python中的变量定义、数据类型（如整数、浮点数、字符串 等）以及基本的算术和比较运算符。
控制流语句
熟悉条件语句（如if-else）和循环语句（如for和while）的使用， 以及如何在程序中实现逻辑控制。
聚类算法
掌握使用Python实现常见的聚类算法，如K-means、 DBSCAN等，并了解如何评估聚类效果。
关联规则挖掘
了解如何使用Python实现关联规则挖掘算法，如Apriori 等，并学习如何发现数据中的关联关系。
神经网络与深度学习
初步了解神经网络的基本原理和常见模型，如感知机、 BP神经网络等，并学习使用TensorFlow等框架进行深度 学习模型的构建和训练。
《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
大数据分析与数据挖掘的应用培训
● 05
第五章 可视化和解释结果
数据可视化技术
在大数据分析和数据 挖掘中，数据可视化 是非常重要的环节。 我们可以通过使用 matplotlib库、 seaborn库和 Ta b l e a u 工 具 来 实 现 数据可视化，让数据 更加直观易懂。
结果解释
解释模型预 测结果
详细分析预测结 果
探索性数据分析是数据分析的第一步，通过描述 性统计分析和数据分布的可视化，可以快速了解 数据的整体情况。同时，进行相关性分析可以帮 助找出变量之间的关系，为后续分析提供指导。
机器学习技术
监督学习
有师监督下学习
半监督学习
介于有无监督之 间的学习方式
无监督学习
无监督下自我学 习
深度学习技术
01 神经网络基础
数据集成
合并数据源 消除数据冗余
数据变换
数据平滑 数据聚集 数据波动分析
数据获取和准备的重要性
在进行大数据分析和数据挖掘之前，正确的数据 获取和准备是成功的关键。只有通过有效的数据 源分类、数据质量评估以及数据集成与转换，才 能确保分析结果的准确性和可靠性。
● 03
第3章 数据分析和挖掘技术
探索性数据分析
为什么大数据分析重要
商业竞争
帮助企业在激烈 的市场竞争中脱
颖而出
决策支持
为决策者提供数 据支持，减少决
策风险
预测能力
通过数据分析， 可以提前预测未
来趋势
● 02
第2章 数据获取和准备
数据源的分类
01 结构化数据
数据以表格形式存储，易于分析
02 半结构化数据
数据部分有结构，部分无结构
03 非结构化数据
数据没有明确的结构和定义
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
大数据与数据挖掘PPT教案
实时数据处理与流式计算
实时数据处理需求
随着业务场景对实时性要求的提高，实时数据处理成 为大数据领域的重要挑战。
流式计算技术
采用流式计算框架如Apache Flink、Apache Beam 等，实现数据的实时处理和分析。
数据存储与传输优化
优化数据存储和传输方式，提高数据处理速度和效率 。
2024/1/26
26
算法模型的可解释性与透明度
模型可解释性
对于数据挖掘算法模型，提高其 可解释性有助于更好地理解模型 运行机制和结果。
透明度要求
增加模型透明度，让利益相关者 了解模型运行过程和结果，提高 信任度。
评估与验证
建立模型评估机制，对模型结果 进行验证和审计，确保其准确性 和可靠性。
2024/1/26
27
2024/1/26
9
大数据技术架构
分布式文件系统
如Hadoop的HDFS，用于存储海量数 据。
分布式计算框架
如MapReduce、Spark等，用于处理 和分析大数据。
2024/1/26
分布式数据库
如HBase、Cassandra等，用于存储和 查询非结构化或半结构化数据。
数据流处理
如Storm、Samza等，用于实时处理大 数据流。
32
对未来大数据与数据挖掘的展望
大数据与数据挖掘技术发展趋势预测
大数据与数据挖掘在人工智能、物联网 等领域的融合创新
新兴技术在大数据与数据挖掘中的应用 前景
挑战与机遇：如何应对大数据与数据挖 掘带来的变革
2024/1/26
33
THANKS
2024/1/26
34
SAS Enterprise Miner
清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件
什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属 性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。 人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值 使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决 不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相 近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约 数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据 例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值 例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值： 例如：使用某一值填补缺失属性
2024版大数据培训课件pptx
大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据概述大数据定义与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Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。
萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。
发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。
金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。
医疗大数据在医疗领域的应用包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。
教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。
政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。
大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。
数据挖掘算法培训课件PPT(共 34张)
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.3 分类技术
分类技术或分类法（Classification）是一种根据输入样本集建立类别模型，并按照类 别模型对未知样本类标号进行标记的方法。
根据所采用 的分类模型
不同
基于决策树模型 的数据分类
基于案例推理的 数据分类
基于神经网络模 型的数据分类
频繁模式树增长算法（Frequent Pattern Tree Growth）采用分而治之的基本思想，将数据库中的 频繁项集压缩到一棵频繁模式树中，同时保持项集之间的关联关系。然后将这棵压缩后的频繁模式 树分成一些条件子树，每个条件子树对应一个频繁项，从而获得频繁项集，最后进行关联规则挖掘。
FP-Growth算法由以下步骤组成：
虽然关联规则挖掘可以发现项目之间的有趣关系，在某些情况下，隐藏的变量可能会 导致观察到的一对变量之间的联系消失或逆转方向，这种现象就是所谓的辛普森悖论 （Simpson’s Paradox）。
为了避免辛普森悖论的出现，就需要斟酌各个分组的权重，并以一定的系数去消除以 分组数据基数差异所造成的影响。同时必须了解清楚情况，是否存在潜在因素，综合 考虑。
4 of 65
3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
图3-10 项集的格
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3.4 关联规则
第三章 数据挖掘算法
3.4.2 频繁项集的产生及其经典算法
格结构（Lattice Structure）常常被用来枚举所有可能的项集。
生成频繁1项集L1 连接步
大数据与数据挖掘精品PPT课件
✓ 2017.6.3 菜鸟和顺丰在中国邮政局主持下和解。
背后数据之争
①顺丰：我的快递业务以商务件为主，不完全依赖淘宝件，且我从 未放弃过电商，顺丰优选仍然是生鲜电商中的领导者，我不愿意 将数据拱手让人。
②阿里(菜鸟)：我已经拥有巨大的电商数据积累，要物流数据是为了 客户服务体验和数据商业化，没有数据我这种轻资产公司就什么 都不是了。
大数据是什么?
大数据(Big Data):
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。
简单一点的说，就是用现有一般技术 难以管理的数据。
大数据的典型特征
✓ Volume（容量） 数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
✓ Variety（多样性） 种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日
志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了 更高的要求 ✓ Velocity（速度）
数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。数据产生和更新的频率 ✓ Value （价值）
数据做什么？
能干的太多了，用户画像、精准营销、用户体验提升、决策辅助等 等，我们就说说个简单的： 用户画像 上面整个过程中，系统已经给用户做了画像。 姑娘A，家住北京，电话，地址，25-35岁，女性，消费能力中等， 资产情况好，准备生姑娘下次打开淘宝的时候（手机/PC），系 统页面自动会将下面产品放在首页： 母婴用品，中高端（孕妇装、儿童装、纸尿裤、奶 粉统统来一套）服装，中高化妆品，国内知名品 牌。。。。。。 剩下的事情你懂得，淘宝页面可是很有限的，为了 提高广告效率，你看把我家淘宝累成啥样了？所以 卖货的筒子，赶紧掏钱啊，引流效果很好的。。。。 还可以这样： 当姑娘A登陆虾米音乐的时候，阿里就直接给他推 送25-35岁女性的歌曲，顺便把A常听的歌曲也加入 数据库。。。 打开支付宝的时候，顺手推荐下理财产品，反正A 也有闲钱，放着多浪费啊，来看看这些。。。 顺手还能推荐一下儿童的0岁保险^_^.
背后数据之争
①顺丰：我的快递业务以商务件为主，不完全依赖淘宝件，且我从 未放弃过电商，顺丰优选仍然是生鲜电商中的领导者，我不愿意 将数据拱手让人。
②阿里(菜鸟)：我已经拥有巨大的电商数据积累，要物流数据是为了 客户服务体验和数据商业化，没有数据我这种轻资产公司就什么 都不是了。
大数据是什么?
大数据(Big Data):
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。
简单一点的说，就是用现有一般技术 难以管理的数据。
大数据的典型特征
✓ Volume（容量） 数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
✓ Variety（多样性） 种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日
志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了 更高的要求 ✓ Velocity（速度）
数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。数据产生和更新的频率 ✓ Value （价值）
数据做什么？
能干的太多了，用户画像、精准营销、用户体验提升、决策辅助等 等，我们就说说个简单的： 用户画像 上面整个过程中，系统已经给用户做了画像。 姑娘A，家住北京，电话，地址，25-35岁，女性，消费能力中等， 资产情况好，准备生姑娘下次打开淘宝的时候（手机/PC），系 统页面自动会将下面产品放在首页： 母婴用品，中高端（孕妇装、儿童装、纸尿裤、奶 粉统统来一套）服装，中高化妆品，国内知名品 牌。。。。。。 剩下的事情你懂得，淘宝页面可是很有限的，为了 提高广告效率，你看把我家淘宝累成啥样了？所以 卖货的筒子，赶紧掏钱啊，引流效果很好的。。。。 还可以这样： 当姑娘A登陆虾米音乐的时候，阿里就直接给他推 送25-35岁女性的歌曲，顺便把A常听的歌曲也加入 数据库。。。 打开支付宝的时候，顺手推荐下理财产品，反正A 也有闲钱，放着多浪费啊，来看看这些。。。 顺手还能推荐一下儿童的0岁保险^_^.
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
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。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
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。
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
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
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。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
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。
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
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
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
数据挖掘基础知识培训精品PPT课件
2020/10/13
7
数据挖掘系统的结构
智慧数据 财富未来
图形用户接口
模式评价 数据挖掘引擎
数据库或数据仓库服务器
数据清洗和集成
过滤
数据库
数据仓库
2020/10/13
知识库
8
数据挖掘标准流程
业务理解、数据预处理（数据理解和 数据准备）包含60%工作量；
60
CRISP-DM1999年欧盟机构联合起草. 通过近几年的 发展，在各种KDD过程模型中成为标准流程。
联机分析处理( OLAP) 对数据汇总、合并、聚集，验证假设
数据挖掘(DM，Data Mining) 数据建模、算法(非常规方法)
上世纪70年代以来,关系式数据库
上世纪80年代后期,数据仓库
1995年后,数据挖掘
数据挖掘是一门交叉学科，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 知识发现(Knowledge Discovery in Database, KDD)
-美林数据挖掘研究中心
© 2011 MERIT. All Rights Reserved. MERIT & its logo, are trademarks of MERIT.
目录
2020/10/13
智慧数据 财富未来
1.数据挖掘基本原理 2.数据预处理技术 3.数据挖掘技术 4.最优化技术 5.文本挖掘技术 6.图像和视频分析技术 7.可视化技术
需要注意的是，以上6个步骤并非完全按照此顺序 来执行。在实际应用中，需要针对不同的应用环境 和实际情况作出必要的调整。
此外，一个数据挖掘项目通常并不是一次性地执行 了上述6个步骤就结束了，它往往是一个反复迭代、 不断完善的过程。
2024年度大数据分析与数据挖掘培训教程
23
大数据分析与数据挖掘对行业影响
零售行业
通过大数据分析和数据挖掘，零售企业可以更好地了解消 费者需求和行为，优化库存管理，提高销售效率。
金融行业
大数据分析和数据挖掘可以帮助金融机构识别风险、预测 市场趋势、优化投资策略等，提高金融服务的智能化水平 。
医疗行业
通过大数据分析和数据挖掘，医疗机构可以更好地管理患 者信息、提高诊断准确性和效率、降低医疗成本等，推动 医疗行业的数字化转型。
如Apriori、FP-Growth等，用于发现数据 项之间的关联关系。
2024/2/2
聚类算法
如K-means、层次聚类、DBSCAN等，用 于发现数据中的群组或结构。
神经网络与深度学习
如BP神经网络、卷积神经网络等，用于处理 复杂模式识别和预测问题。
14
数据挖掘工具与平台
开源工具
商业软件
如Weka、RapidMiner、Orange等，提供 丰富的算法库和可视化界面，便于用户进 行数据挖掘实验。
监测空气、水质、噪音等环境指标数据，及时发现污染源和异常情 况，为环境保护提供决策支持。
社会治安防范
分析犯罪数据和社会治安情况，识别犯罪高发区域和时段，为警方提 供有针对性的防范措施和建议。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
2024/2/2
30
17
电商领域应用场景
用户画像
通过数据挖掘技术构建用户画像 ，实现精准营销和个性化推荐。
2024/2/2
商品关联分析
利用大数据分析发现商品之间的关 联规则，优化商品组合和陈列。
价格优化
基于历史销售数据和市场行情，通 过大数据分析制定最优价格策略。
大数据分析与数据挖掘对行业影响
零售行业
通过大数据分析和数据挖掘，零售企业可以更好地了解消 费者需求和行为，优化库存管理，提高销售效率。
金融行业
大数据分析和数据挖掘可以帮助金融机构识别风险、预测 市场趋势、优化投资策略等，提高金融服务的智能化水平 。
医疗行业
通过大数据分析和数据挖掘，医疗机构可以更好地管理患 者信息、提高诊断准确性和效率、降低医疗成本等，推动 医疗行业的数字化转型。
如Apriori、FP-Growth等，用于发现数据 项之间的关联关系。
2024/2/2
聚类算法
如K-means、层次聚类、DBSCAN等，用 于发现数据中的群组或结构。
神经网络与深度学习
如BP神经网络、卷积神经网络等，用于处理 复杂模式识别和预测问题。
14
数据挖掘工具与平台
开源工具
商业软件
如Weka、RapidMiner、Orange等，提供 丰富的算法库和可视化界面，便于用户进 行数据挖掘实验。
监测空气、水质、噪音等环境指标数据，及时发现污染源和异常情 况，为环境保护提供决策支持。
社会治安防范
分析犯罪数据和社会治安情况，识别犯罪高发区域和时段，为警方提 供有针对性的防范措施和建议。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
2024/2/2
30
17
电商领域应用场景
用户画像
通过数据挖掘技术构建用户画像 ，实现精准营销和个性化推荐。
2024/2/2
商品关联分析
利用大数据分析发现商品之间的关 联规则，优化商品组合和陈列。
价格优化
基于历史销售数据和市场行情，通 过大数据分析制定最优价格策略。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
9
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
13
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 一般流程
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
14
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
15
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 关联规则
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
16
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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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9
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大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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数据挖掘：Data Mining 一般流程
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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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
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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我国社交网络的发展
• E-mail点对点
• 人与人之间可以通过电子邮件交流
• BBS点对面
• BBS将点对点形式演变为点对面，降低交流成本。实现了个人的分散信息 向可共享的聚合信息的进步。天涯、猫扑、西祠胡同等产品都是BBS时代 的典型企业。2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态的社交网络产 品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
练习题
• 促进大数据技术到来的主要因素有那些？ • 大数据时代的到来主要是由于网上的数据量大规模增加（ ）
• 大数据不仅是网络业的未来，而且是整个社会和经 济发展的未来。
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展
智能终端的普及 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
(2Byte，16bit)的存储空间。
一页书籍：10KB 一张低分辨率照片：100KB 一次胸透视：10MB 一张CD光盘：500MB 一部高质量电影：1GB
大数据
• 何为大？—数据度量 1Byte = 8 bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
大数据与数据挖掘
第二部分 大数据
大数据体系
• 大数据概念 • 大数据行业应用 • 数据分析与挖掘 • 大数据技术
数据的大小
• 物理属性的数据
公斤、公里、升等
• 信息属性的数据
位 (Bit)是量度信息的基本单位，只有0、1两种二进制状态。 8位(bit)组成一个字节 (1Byte，8bit)，能够容纳一个英文字符，而一个汉字需要两个字节
• 国外：Facebook, twitter
• Facebook2012年拥有大约6.29亿用户，他们通过上千亿的朋友关系网相 互连接。这个巨大的社交网络覆盖了大约10%的全球总人口。
• 国内：新浪微博，微信，人人网
• 社交网络的理论基础
• 1967年，哈佛大学的心理学教授米尔格伦(1934～1984)创立了六度分割 理论，简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个 ，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”按照六 度分隔理论，每个个体的 社交圈都不断放大，最后成为一个大型网络 。这是社会性网络（Social Networking）的早期理解。
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的提升
云计算的兴起
网络技术的发展 智能终端的普及 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低 网络带宽的端的普及 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 物联网
练习题
• 3PB=( ? )GB • 假设《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字），1GB 约等
于（？）部红楼梦？1TB 约等于（？）部？ • 美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4月：收录数据
235TB ），1EB = （？）倍美国国会图书馆存储的信息量
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升 云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升
云计算的兴起 网络技术的发展 智能终端的普及 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 物联网
• 莫里斯航海图表
UPS的快速定位系统
• UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能及时了在车 辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器 和GPS。这些设备方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
• UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来 的。设计了尽量少左转的路线，因为左转要求货车在交叉路口穿 过去，所以更容易出事故。而且，货车往往需要等待一会儿才能 左转，也会更耗油，因此，减少左转使得行车的安全性和效率都 得到了大幅提升。
早期的大规模数据应用
• 文本资料的数字化
• 将文本资料转化成数字信息存储，可进行搜索，传播。
• 亚马逊数字图书馆
• 文本资料的数字化 • 亚马逊的数字图书馆
• 地理方位的数字化
• 对地理位置的数据化需要满足一些前提条件：需要能精确地测量相关区 域内的每一块地方；需要一套标准的标记体系；需要收集和记录数据的 工具。简而言之，就是地理范围、标准、工具或者说量化、标准化、收 集。只有具备了这些，才能把位置信息当成数据来存储和分析。
• 社交网络的发展
• 简单地说，社交网络是在互联网上与其他人相联系的一个平台。 社交网 络站点通常围绕用户的基本信息而运作，用户基本信息是指有关用户喜 欢的事、不喜欢的事、兴趣、爱好、学校、职业或任何其他共同点的集 合。通常，这些站点提供不同级别的隐私控制。社交网络的目标是，通 过一个或多个共同点将一些人相互联系起来而建立一个群组。