流式大数据下随机森林方法及应用

大学物理实验数据处理基本方法

实验数据处理基本方法 实验必须采集大量数据，数据处理是指从获得数据开始到得出最后结 论的整个加工过程，它包括数据记录、整理、计算与分析等，从而寻找出 测量对象的内在规律，正确地给出实验结果。因此，数据处理是实验工作 不可缺少的一部分。数据处理涉及的内容很多，这里只介绍常用的四种方 法。 1列表法 对一个物理量进行多次测量，或者测量几个量之间的函数关系，往往 借助于列表法把实验数据列成表格。其优点是，使大量数据表达清晰醒目， 条理化，易于检查数据和发现问题，避免差错，同时有助于反映出物理量 之间的对应关系。所以，设计一个简明醒目、合理美观的数据表格，是每 一个同学都要掌握的基本技能。 列表没有统一的格式，但所设计的表格要能充分反映上述优点，应注意以下几点：1．各栏目均应注明所记录的物理量的名称(符号 )和单位； 2．栏目的顺序应充分注意数据间的联系和计算顺序，力求简明、齐全、有条理； 3．表中的原始测量数据应正确反映有效数字，数据不应随便涂改，确实要修改数据时， 应将原来数据画条杠以备随时查验； 4．对于函数关系的数据表格，应按自变量由小到大或由大到小的顺序排列，以便于判 断和处理。 2图解法 图线能够明显地表示出实验数据间的关系，并且通过它可以找出两个 量之间的数学关系，因此图解法是实验数据处理的重要方法之一。图解法 处理数据，首先要画出合乎规范的图线，其要点如下： 1.选择图纸作图纸有直角坐标纸 ( 即毫米方格纸 ) 、对数坐标纸和 极坐标纸等，根据 作图需要选择。在物理实验中比较常用的是毫米方格纸，其规格多为17 25 cm 。 2.曲线改直由于直线最易描绘 , 且直线方程的两个参数 ( 斜率和截距 ) 也较易算得。所以对于两个变量之间的函数关系是非线性的情形，在用图解法时 应尽可能通过变量代换 将非线性的函数曲线转变为线性函数的直线。下面为几种常用的变换方法。 ( 1) xy c ( c 为常数 ) 。 令 z 1，则 y cz，即 y 与 z 为线性关系。 x ( 2) x c y ( c 为常x2，y 1 z ，即 y 与为线性关系。

随机森林

学习算法 根据下列算法而建造每棵树： 1. 用N 来表示训练例子的个数，M表示变量的数目。 2. 我们会被告知一个数m ，被用来决定当在一个节点上做决定时，会使用到多少个变量。m应小于M 3. 从N个训练案例中以可重复取样的方式，取样N次，形成一组训练集（即bootstrap取样）。并使用这棵树来对剩余预测其类别，并评估其误差。 4. 对于每一个节点，随机选择m个基于此点上的变量。根据这m 个变量，计算其最佳的分割方式。 5. 每棵树都会完整成长而不会剪枝（Pruning）（这有可能在建完一棵正常树状分类器后会被采用）。 优点 随机森林的优点有： 1. 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器。 2. 它可以处理大量的输入变量。 3. 它可以在决定类别时，评估变量的重要性。 4. 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计。 5. 它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度。 6. 它提供一个实验方法，可以去侦测variable interactions 。 7. 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差。 8. 它计算各例中的亲近度，对于数据挖掘、侦测偏离者（outlier）和将资料视觉化非常有用。 9. 使用上述。它可被延伸应用在未标记的资料上，这类资料通常是使用非监督式聚类。也可侦测偏离者和观看资料。 10. 学习过程是很快速的。 缺点 1. 随机森林已经被证明在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟 2. 对于有不同级别的属性的数据，级别划分较多的属性会对随机森林产生更大的影响，所以随机森林在这种数据上产出的属性权值是不可信的。

大数据技术及应用题库

大数据技术及应用题库 单选题: 1从大量数据中提取知识的过程通常称为（A）。 a. . 数据挖掘 b. . 人工智能 c. . 数据清洗 d. . 数据仓库 2下列论据中，能够支撑“大数据无所不能”的观点的是（A）。 A、互联网金融打破了传统的观念和行为 B、大数据存在泡沫 C、大数据具有非常高的成本 D、个人隐私泄露与信息安全担忧 3数据仓库的最终目的是（D）。 a. . 收集业务需求 b. . 建立数据仓库逻辑模型 c. . 开发数据仓库的应用分析 d. . 为用户和业务部门提供决策支持 4大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别是（A）。

a. . 处理速度快（秒级定律） b. . 算法种类更多 c. . 精度更高 d. . 更加智能化 5大数据的起源是（C）。 a. . 金融 b. . 电信 c. . 互联网 d. . 公共管理 6大数据不是要教机器像人一样思考。相反，它是（A）。 a. . 把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性 b. . 被视为人工智能的一部 c. . 被视为一种机器学习 d. . 预测与惩罚 7人与人之间沟通信息、传递信息的技术，这指的是（D）。 a. . 感测技术 b. . 微电子技术 c. . 计算机技术 d. . 通信技术

8数据清洗的方法不包括（D）。 a. . 缺失值处理 b. . 噪声数据清除 c. . 一致性检查 d. . 重复数据记录处理 9. 下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（D） A. 数据规模大 B. 数据类型多样 C. 数据处理速度快 D. 数据价值密度高 10规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数据，这指的是（D）。 a. . 富数据 b. . 贫数据 c. . 繁数据 d. . 大数据 11大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的（D）。 a. . 新一代信息技术 b. . 新一代服务业态

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡 方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

实验数据处理的几种方法

实验数据处理的几种方法 物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等，从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分，是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。 1.4.1 列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：（1）表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。 （2）表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。 （3）表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。 1.4.2 作图法 作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。 作图法的基本规则是： （1）根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。 （2）坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。 （3）描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线（含直线），并使数据点均匀分布在曲线（直线）的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。 （4）标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”

大学物理实验数据处理方法总结

有效数字 1、有效数字不同的数相加减时，以参加运算各量中有效数字最末一位位数最高的为准，最后结果与它对其，余下的尾数按舍入规则处理。 2、乘除法以参与运算的数值中有效位数最少的那个数为准，但当结果的第1位数较小，比如1、2、3时可以多保留一位（较小：结果的第一位数小于 有效数字最少的结果第一位数）！ 例如：n=tg56° θ=56° d θ=1° θθθθθ2cos d d d dtg dn == 为保留） （，带入848.156n 15605.018056cos 1cos 22=?=∴?=??=≈?=?= ?tg n θθπθθ 3、可以数字只出现在最末一位：对函数运算以不损失有效数字为准。 例如：20*lg63.4 可疑最小位变化0.1 Y=20lgx 01.04 .631.010ln 2010ln 20ln 10ln 20≈===x dx dx dx x d dy 04.364.63lg 20=∴ 4、原始数据记录、测量结果最后表示，严格按有效数字规定处理。（中间过程、结果多算几次） 5、4舍5入6凑偶 6、不估计不确定度时，有效数字按相应运算法则取位；计算不确定度时以不确定度的处理结果为准。 真值和误差 1、 误差=测量值-真值 ΔN=N-A 2、 误差既有大小、方向与政府。 3、 通常真值和误差都是未知的。 4、 相对约定真值，误差可以求出。 5、 用相对误差比较测量结果的准确度。 6、 ΔN/A ≈ΔN/N 7、 系统误差、随机误差、粗大误差 8、 随机误差：统计意义下的分布规律。粗大误差：测量错误 9、 系统误差和随机误差在一定条件下相互转化。 不确定度 1、P （x ）是概率密度函数 dx P dx x x P p )x (之间的概率是测量结果落在+当x 取遍所有可能的概率值为1. 2、正态分布且消除了系统误差，概率最大的位置是真值A 3、曲线“胖”精密度低“瘦”精密度高。 4、标准误差：无限次测量?∞∞-=-2 )()(dx X P A X x ）（σ 有限次测量且真值不知道标准偏

随机森林算法

随机森林算法 1.算法简介 随机森林由LeoBreiman（2001）提出，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成k个分类树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。其实质是对决策树算法的一种改进，将多个决策树合并在一起，每棵树的建立依赖于一个独立抽取的样品，森林中的每棵树具有相同的分布，分类误差取决于每一棵树的分类能力和它们之间的相关性。特征选择采用随机的方法去分裂每一个节点，然后比较不同情况下产生的误差。能够检测到的内在估计误差、分类能力和相关性决定选择特征的数目。单棵树的分类能力可能很小，但在随机产生大量的决策树后，一个测试样品可以通过每一棵树的分类结果经统计后选择最可能的分类。 2.算法原理 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 随机森林模型的基本思想是：首先，利用bootstrap抽样从原始训练集抽取k 个样本，且每个样本的样本容量都与原始训练集一样；其次，对k个样本分别建立k个决策树模型，得到k种分类结果；最后，根据k种分类结果对每个记录进行投票表决决定其最终分类，如下图所示。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。

随机森林

随机森林 基础内容： 这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial，与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞，看懂了上面说的两个内容之后的文章才能继续读下去。 决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，比如说下面的决策树： 就是将空间划分成下面的样子： 这样使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域，在进行决策的时候，会根据输入样本每一维feature的值，一步一步往下，最后使得样本落入N个区域中的一个（假设有N个叶子节点） 随机森林(Random Forest):

随机森林是一个最近比较火的算法，它有很多的优点： ?在数据集上表现良好 ?在当前的很多数据集上，相对其他算法有着很大的优势 ?它能够处理很高维度（feature很多）的数据，并且不用做特征选择 ?在训练完后，它能够给出哪些feature比较重要 ?在创建随机森林的时候，对generlization error使用的是无偏估计 ?训练速度快 ?在训练过程中，能够检测到feature间的互相影响 ?容易做成并行化方法 ?实现比较简单 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本为那一类。 在建立每一棵决策树的过程中，有两点需要注意- 采样与完全分裂。首先是两个随机采样的过程，random forest对输入的数据要进行行、列的采样。对于行采样，采用有放回的方式，也就是在采样得到的样本集合中，可能有重复的样本。假设输入样本为N个，那么采样的样本也为N个。这样使得在训练的时候，每一棵树的输入样本都不是全部的样本，使得相对不容易出现over-fitting。然后进行列采样，从M 个feature中，选择m个(m << M)。之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出决策树，这样决策树的某一个叶子节点要么是无法继续分裂的，要么里面的所有样本的都是指向的同一个分类。一般很多的决策树算法都一个重要的步骤- 剪枝，但是这里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现over-fitting。 按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很厉害了。我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果。 随机森林的过程请参考Mahout的random forest。这个页面上写的比较清楚了，其中可能不明白的就是Information Gain，可以看看之前推荐过的Moore的页面。

大数据技术及应用.doc

A:2015 年 8 月 31 日：《促进大数据发展行动纲要》B: 2015 年 12 月 29 日：《“互联网＋”行动的指导意见》C: 2017 年 7 月 8 日：《新一代人工智能发展规划》D: 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－ 2019 年）》E: 2015 年5 月 8 日：《中国制造2025》 2.【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。自动化采集 靠技术实现，效率高、采集的数据量大。对错 3.【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概 括成 5 个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A:数据采集B:数据存储C: 数据处理D: 数据分析与挖掘E: 知识应用 4.【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从 传统中央磁盘存储变成分布式云存储。云存储的优点是容量大、 费用低。对错

5.【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录 了对象的属性特征。对错 6.【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。 A: 人工采集B:自动化采集 7.【多选题】大数据有 3 个显著的特征： A:数据规模大B:数据变化快C:数据类型复杂 8.【多选题】大数据时代是（）（）（）（） 4 大技术领域齐 头并进发展的时代，也可称作“大智移云”时代。 A:大数据B:人工智能C: 移动互联网（或物联网） 云计算

9.【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中， 以便于大数据的管理、集成和综合分析。对错 10.【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发 展和进步的几个阶段： A: 从信息系统应用的发展来看，80 年ERP系统用于企业管理，数据规模在MB；B: 90 年度信息技 术用于客户管理，即CRM 系统，数据规模达到GB 级；C: 2000 年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级；D: 近年来，互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级

实验数据处理的几种方法

1.4 实验数据处理的几种方法 物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等，从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分，是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。 1.4.1 列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：（1）表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。 （2）表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。 （3）表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。 1.4.2 作图法 作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。 作图法的基本规则是： （1）根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。 （2）坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。 （3）描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线（含直线），并使数据点均匀分布在曲线（直线）的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。 （4）标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。

大数据技术与应用专业讲课稿

大数据技术与应用专业 建设方案 北京四合天地科技有限公司 2018年6月

目录 1项目背景 (4) 1.1行业背景 (4) 1.2政策导向 (5) 2人才培养方案 (6) 2.1行业人才需求 (6) 2.2大数据岗位设置 (9) 2.2.1Hadoop运维工程师 (9) 2.2.2大数据开发工程师 (9) 2.2.3数据采集工程师 (10) 2.2.4系统开发工程师 (11) 2.3大数据人才基本技能要求 (11) 2.4人才培养目标 (12) 2.5人才培养策略 (12) 3教学现状分析 (13) 3.1教学科研难以保证 (13) 3.2实训环境缺失 (13) 3.3实训内容不足 (13) 4课程体系建设 (14) 4.1培养目标 (14) 4.2课程设置 (14) 5实训室建设 ............................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1设计理念..................................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.1以就业为导向...................................................................................... 错误!未定义书签。 5.1.2以能力为本.......................................................................................... 错误!未定义书签。

16种常用的数据分析方法汇总

一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；

C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。

随机森林

随机森林 定义：随机森林是一个分类器，它有一系列的单株树决策器{h （X,，θk ）；k=1，......} 来组成,其中{θk }是独立同分布的随机变量。再输入X 时，每一棵树只投一票给它认为最合适的类。在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定,构成随机森林的基础分类器称为决策树。 Leo Breiman 和Adele Cutler 发展出推论出随机森林的算法。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho 所提出的随机决策森林（random decision forests ）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 "Bootstrap aggregating" 想法和 Ho 的"random subspace method"" 以建造决策树的集合。 随机森林是一个组合分类器，构成随机森林的基础分类器是决策树。 决策树算法 决策树可以视为一个树状预测模型，它是由结点和有向边组成的层次结构。树中包含3个节点：根节点。内部节点，终节点（叶子节点）。决策树只有一个根节点，是全体训练集的结合。树中的每个内部节点都是一个分裂问题，它将到达该节点的样本按某个特定的属性进行分割，可以将数据集合分割成2块或若干块。每个终结点（叶子节点）是带有分裂标签的数据集合，从决策树的根节点到叶子节点的每一条路径都形成一个类；决策树的算法很多，例如ID3算法，CART 算法等。这些算法均采用自上而下的贪婪的算法，每个内部节点选择分类效果最好的属性进行分裂节点，可以分为两个或若干个子节点，继续此过程到这可决策树能够将全部训练数据准确的分类，或所有属性都被用到为止。具体步骤如下： 1)假设T 为训练样本集。 2)选择一个最能区分T 中样本的一个属性。 3)创建一个数的节点，它的值是所选择的属性，创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的唯一值，适用子链的值进一步将样本细分为子类。 对于3)创建的三个子类 （1）如果子类的样本满足预定义的标准，或者树的这条路的剩余可选属性集为空，为沿此路径的新的样本指定类别。 （2）如果子类不满足于定义的标准，或者至少有一个属性能细分树的路径，设T 为当前子类样本的集合，返回步骤2），以下简单的给出二分树的结构图示： 根节点 中间节点 叶节点 规则1 叶节点 规则2 中间节点

数据挖掘之随机森林算法实验报告

太原师范学院 实验报告 Experimentation Report of Taiyuan Normal University 系部计算机系年级大三课程大数据分析 姓名XXX 同组者日期 项目数据挖掘之随机森林算法 一、实验目的 1.了解随机森林。随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树 集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于 机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方 法。 2.掌握随机森林的相关知识，信息、熵、信息增益等的概念。 3.掌握随机森林中数据分析的几种基本方法，决策树算法， CART算法等。 4.了解集成学习的定义和发展。 5.掌握随机森林的生成规则，随机森林的生成方法，随机森林 的特点等相关知识。 二、实验内容 1.结合老师上课所讲内容及课本知识，通过查找相关资料，

学习与决策树，随机森林相关的知识。 2.查找相关例题，深入理解随机森林的各种算法。 3.找一个数据集，利用随机森林的相关算法训练随机森林， 对样本进行判段并计算其判断的准确度。 三、实验仪器及平台 计算机一台MATLAB 2018a 四、实验原理 1.随机森林的基本概念： 通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单 元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成 学习（Ensemble Learning）方法。随机森林的名称中有两个 关键词，一个是“随机”，一个就是“森林”。“森林”我们 很好理解，一棵叫做树，那么成百上千棵就可以叫做森林了， 这样的比喻还是很贴切的，其实这也是随机森林的主要思想 --集成思想的体现。 2.决策树 2.1信息、熵、信息增益 这三个基本概念是决策树的根本，是决策树利用特征来分类 时，确定特征选取顺序的依据。 2.2决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？

答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术

答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大学物理实验_常用的数据处理方法

1.7 常用的数据处理方法 实验数据及其处理方法是分析和讨论实验结果的依据。在物理实验中常用的数据处理方法有列表法、作图法、逐差法和最小二乘法（直线拟合）等。 1.7.1 列表法 在记录和处理数据时，常常将所得数据列成表。数据列表后，可以简单明确、形式紧凑地表示出有关物理量之间的对应关系；便于随时检查结果是否合理，及时发现问题，减少和避免错误；有助于找出有关物理量之间规律性的联系，进而求出经验公式等。 列表的要求是： （1）要写出所列表的名称，列表要简单明了，便于看出有关量之间的关系，便于处理数据。 （2）列表要标明符号所代表物理量的意义（特别是自定的符号），并写明单位。单位及量值的数量级写在该符号的标题栏中，不要重复记在各个数值上。 （3）列表的形式不限，根据具体情况，决定列出哪些项目。有些个别的或与其他项目联系不大的数据可以不列入表内。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表中所列数据要正确反映测量结果的有效数字。 列表举例如表1-2所示。 表1-2铜丝电阻与温度关系 1.7.2 作图法 作图法是将两列数据之间的关系用图线表示出来。用作图法处理实验数据是数据处理的常用方法之一，它能直观地显示物理量之间的对应关系，揭示物理量之间的联系。 1．作图规则 为了使图线能够清楚地反映出物理现象的变化规律，并能比较准确地确定有关物理量的量值或求出有关常数，在作图时必须遵守以下规则。 （1）作图必须用坐标纸。当决定了作图的参量以后，根据情况选用直角坐标纸、极坐标纸或其他坐标纸。 （2）坐标纸的大小及坐标轴的比例，要根据测得值的有效数字和结果的需要来定。原则上讲，数据中的可靠数字在图中应为可靠的。我们常以坐标纸中小格对应可靠数字最后一位的一个单位，有时对应比例也适当放大些，但对应比例的选择要有利于标实验点和读数。最小坐标值不必都从零开始，以便做出的图线大体上能充满全图，使布局美观、合理。 （3）标明坐标轴。对于直角坐标系，要以自变量为横轴，以因变量为纵轴。用粗实线在坐标纸上描出坐标轴，标明其所代表的物理量（或符号）及单位，在轴上每隔一定间距标明

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解 目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类 历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、 月度比较、季度比较、年度比较 历史分析法的指标 *指标名称： 销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类： 时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意 多个时段期间 性质分类 ——大类、中类、小类、单品 图例 2框架分析法 又叫全店诊断分析法 销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不 好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少 重点，缺少吸引顾客的东西。 如果达到10/90，也是品类出了问题。 如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念） 销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类） 类别销售额占比、类别毛利额占比、 类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比 表格例 3价格带及销售二维分析法 首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图 价格带及销售数据表格 价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。 图例 5商品周期增长率分析法 就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

随机森林实验报告

随机森林实验报告 实验目的 实现随机森林模型并测试。 实验问题 Kaggle第二次作业Non-linear classification 算法分析与设计 一．算法设计背景: 1.随机森林的原子分类器一般使用决策树，决策树又分为拟合树和分类树。这两者的区别在于代价估值函数的不同。 2.根据经验，用拟合树做分类的效果比分类树略好。 3.对于一个N分类问题,它总是可以被分解为N个2分类问题，这样分解的好处是其决策树更加方便构造，更加简单，且更加有利于用拟合树来构建分类树。对于每一个2分类问题，构造的树又叫CART树，它是一颗二叉树。 4.将N个2分类树的结果进行汇总即可以得到多分类的结果。 树构造：

6.随机森林构造： 二．算法思路： 将一个N分类问题转化为N个二分类问题。转化方法是：构造N棵二叉拟合树，这里假设N为26，然后我们给N棵二叉树依次标号为1，2，3...26。1号树的结果对应于该条记录是不是属于第一类，是则输出1，否则输出号树的结果对应于该条记录是不是属于第二类，是则1否则0，依此类推。这样，我们的26棵二叉树的结果就对应了26个下标。 例如对于某条记录，这26个二叉树的结果按序号排列为{0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，0，...1,0}，那么这条记录的分类应该为25。要将一个26维的0，1序列变回

一个索引，我们只需要找出这个序列中值最大的元素的索引，这个索引即是序列号。 我们将上面的26棵分别对26个索引做是否判断的二分类树视为一个整体，在多线程的环境下，构造多个这样的整体，然后进行求和运算，最后取出每个结果序列中值最大的元素的下标作为分类值，那么久得到了我们想要的结果，随机森林完成。 三．算法流程： 1.读入训练集trainset,测试集testset 2.将训练集分割为输入trainIn,输出trainOut 3.这里假设类别数N为26，将trainOut[记录条数] 映射为 transformTrainOut[训练记录数][26] 4.初始化transformTestOut[测试记录数][26]全部为0 i = 1 : ForestSize: 策树 在这里，我们每一次26分类是由26棵CART共同完成的，CART的cost function采用的是gini系数，CART的最大层数为7，分裂停止条件为当前节点GINI为0或者当前节点所在层数到达了7. 2.随机森林 a.随机森林每次循环的训练集采样为原训练集的. b.对于森林中每一棵决策树每一次分割点的选取，对属性进行了打乱抽样，抽样数为25，即每次分割只在25个属性中寻找最合适的值。并且对于每个选取的属性，我们进行了行采样。即如果这个属性所拥有的属性值数大于30，我们选取其中30个作为分割候选，如果小于30，则全部纳入分割候选。 四．代码详解 1.训练集/测试集的读入 a.在中定义了：

随机森林算法介绍及R语言实现

随机森林算法介绍及R语言实现 随机森林算法介绍 算法介绍： 简单的说，随机森林就是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树，并且每棵树之间是没有关联的。得到一个森林后，当有一个新的样本输入，森林中的每一棵决策树会分别进行一下判断，进行类别归类（针对分类算法），最后比较一下被判定哪一类最多，就预测该样本为哪一类。 随机森林算法有两个主要环节：决策树的生长和投票过程。 决策树生长步骤： 1. 从容量为N的原始训练样本数据中采取放回抽样方式(即bootstrap取样) 随机抽取自助样本集，重复k（树的数目为k）次形成一个新的训练集N，以此生成一棵分类树； 2. 每个自助样本集生长为单棵分类树，该自助样本集是单棵分类树的全部训 练数据。设有M个输入特征，则在树的每个节点处从M个特征中随机挑选m(m < M)个特征，按照节点不纯度最小的原则从这m个特征中选出一个特征进行分枝生长，然后再分别递归调用上述过程构造各个分枝，直到这棵树能准确地分类训练集或所有属性都已被使用过。在整个森林的生长过程中m将保持恒定； 3. 分类树为了达到低偏差和高差异而要充分生长，使每个节点的不纯度达到 最小，不进行通常的剪枝操作。 投票过程： 随机森林采用Bagging方法生成多个决策树分类器。 基本思想： 1. 给定一个弱学习算法和一个训练集，单个弱学习算法准确率不高，可以视 为一个窄领域专家； 2. 将该学习算法使用多次，得出预测函数序列，进行投票，将多个窄领域专 家评估结果汇总，最后结果准确率将大幅提升。 随机森林的优点： ?可以处理大量的输入变量; ?对于很多种资料，可以产生高准确度的分类器; ?可以在决定类别时，评估变量的重要性; ?在建造森林时，可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计;

(完整版)常用数据分析方法论

常用数据分析方法论 ——摘自《谁说菜鸟不会数据分析》 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如主要从哪几方面开展数据分析？各方面包含什么内容和指标？ 数据分析方法论主要有以下几个作用： ●理顺分析思路，确保数据分析结构体系化 ●把问题分解成相关联的部分，并显示它们之间的关系 ●为后续数据分析的开展指引方向 ●确保分析结果的有效性及正确性 常用的数据分析理论模型 用户使用行为STP理论 SWOT …… 5W2H 时间管理生命周期 逻辑树 金字塔SMART原则 …… PEST分析法 PEST分析理论主要用于行业分析 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。 对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对政治、经济、技术、社会，这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

以下以中国互联网行业分析为例。此处仅为方法是用实力，并不代表互联网行业分析只需要作这几方面的分析，还可根据实际情况进一步调整和细化相关分析指标：

5W2H分析法 5W2H分析理论的用途广泛，可用于用户行为分析、业务问题专题分析等。 利用5W2H分析法列出对用户购买行为的分析：（这里的例子并不代表用户购买行为只有以下所示，要做到具体问题具体分析）

逻辑树分析法 逻辑树分析理论课用于业务问题专题分析 逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。逻辑树是分析问题最常使用的工具之一，它将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。 把一个已知问题当成树干，然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关。 （缺点：逻辑树分析法涉及的相关问题可能有遗漏。）