大数据复习提纲

1、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义

正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。

2、感知器算法特点

收敛性：经过算法的有限次迭代运算后，求出了一个使所有样本都能正确分类的W，则称算法是收敛的。感知器算法是在模式类别线性可分条件下才是收敛的。

感知器算法只对线性可分样本有收敛的解，对非线性可分样本集会造成训练过程的震荡，这也是它的缺点。

3、聂曼-皮尔逊判决准则、最小最大判决准则等区别

聂曼-皮尔逊判决准则主要用于某一种判决错误较另一种判决错误更为重要情况；

最小最大判别准则主要用于先验概率未知的情况。

4、马式距离较之于欧式距离的优点

优点：马氏距离不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关。由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。缺点：夸大了变化微小的变量的作用。受协方差矩阵不稳定的影响，马氏距离并不总是能顺利计算出。尺度不变性；考虑了模式的分布

5、关联规则的经典算法有哪些

Apriori 算法；FP-tree；基于划分的算法

Apriori算法、GRI算法、Carma

6、分类的过程或步骤

答案一：ppt上的

1、模型构建（归纳）

通过对训练集合的归纳，建立分类模型。

2、预测应用（推论）

根据建立的分类模型，对测试集合进行测试。

答案二：老师版本的

训练样本的收集训练集的预处理、模型的选择、模型的训练（问老师后理解整理）

7、分类评价标准

1）正确率（accuracy）就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，分类器越好；

2）错误率（error rate)

错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，error rate = (FP+FN)/(P+N)，对某一个实例来说，分对与分错是互斥事件，所以 accuracy =1 - error rate；

3）灵敏度（sensitive）

sensitive = TP/P，表示的是所有正例中被分对的比例，衡量了分类器对正例的识别能力；

4）特效度（specificity)

specificity = TN/N，表示的是所有负例中被分对的比例，衡量了分类器对负例的识别能力；5）精度（precision）

精度是精确性的度量，表示被分为正例的示例中实际为正例的比例， precision=TP/（TP+FP）；6）召回率（recall）

召回率是覆盖面的度量，度量有多个正例被分为正例， recall=TP/(TP+FN)=TP/P= sensitive，可以看到召回率与灵敏度是一样的。

正确率：它表示的预测结果正确比例。包括正例和负例。

精确度：它表示的是预测是正例的结果中，实际为正例的比例。

召回率：它表示的是实际为正例样本中，预测也为正例的比例。

综合指标：F1=2*精确率*召回率/精确率+召回率，它实际上精确度和召回率的一个综合指标。

8、支持向量机及常见的核函数选择

SVM的目的是寻找泛化能力好的决策函数，即由有限样本量的训练样本所得的决策函数，在对独立的测试样本做预测分类时，任然保证较小的误差。

本质：求解凸二次优化问题，能够保证所找到的极值解就是全局最优解。

支持向量机的标准：使两类样本到分类面的最短距离之和尽可能大

支持向量机基本思想：通过训练误差和类间宽度之间的权衡，得到一个最优超平面

支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的，它依赖于对数据的预处理,即在更高维的空间表达原始模式。通过适当的到一个足够高维的非线性映射，分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔。

支持向量机的基本思想可以概括为：首先通过非线性变换将输入空间变换到一个高维空间，然后在这个新空间中求取最优线性分类面，而这种非线性变换是通过定义适当的内积函数来实现的。支持向量机求得的分类函数形式上类似于一个神经网络，其输出是若干中间层节点的线性组合，而每一个中间层节点对应于输入样本与一个支持向量的内积，因此也被叫做支持向量网络。

9、什么是数据样本、什么是机器学习

样本：研究中实际观测或调查的一个个体叫样本

机器学习：机器学习通过从数据里提取规则或模式来把数据转换成信息。经典定义：利用经验改善系统自身的性能，随着该领域的发展，主要做智能数据分析。

机器学习：利用经验改善系统自身的性能随着该领域的发展，主要做智能数据分析

10、机器学习的一般步骤

1、问题识别、数据理解：明确系统与组织之间的关键问题，分析数据的价值和质量

2、数据准备、数据预处理：将数据汇集在一起，形成数据挖掘库或数据集市

3、模型选择：通过分析，选择几个合适的模型

4、训练模型：使用机器学习算法或统计方法对大量的数据进行建模分析，从而获得对系统最适合的模型

5、模型测试：将真实数据带入模型，进行运算

6、模型验证：模型评价包含两个方面：功能性评价，和服务性评价

11. 样本属性的主要类型

属性有四种类型：

1、连续性属性

2、二值离散型

3、多值离散型

4、混合类型

12．信息增益

信息增益是特征选择中的一个重要指标，来衡量一个属性区分以上数据样本的能力,它定义为一个特征能够为分类系统带来多少信息，带来的信息越多，该特征越重要。信息增益量越大，这个属性作为一棵树的根节点就能使这棵树更简洁. 信息增益就是前后信息的差值，在决策树分类问题中，即就是决策树在进行属性选择划分前和划分后的信息差值。

信息增益 = 先验熵（信息熵）-条件熵（表示信息消除随机不确定性的程度）

13．核函数SVM 的判别方程

14. Adaboost 的判别函数

))()((1x h x H sign T

t t t ∑==α 16.聚类分析有哪些主要距离度量方法

欧氏距离（Euclidean distance ）:

曼哈顿距离（Manhattan distance ）:

闵可夫斯基距离（Minkowski distance: 17、频繁项集

频繁项集：有一系列集合，这些集合有些相同的元素，集合中同时出现频率高的元素形成一个子集，满足一定阈值条件，就是频繁项集。频繁项集：在所有训练元组中同时出现的次数超过人工定义的阈值的项集称为频繁项集。

18、支持度

项目集 X 的支持度 support (X) 是 D 中事务包含 X 的百分比，它是概率P (X)：

support (X) = P (X) = (包含 X 的事务数 / D 的事务总数)×100%

若 support(X) 不小于指定的最小支持度，则称 X 为频繁项目集(简称频集)，否则称 X 为非频繁项目集(简称非频集) 。

支持度：项集同时出现的次数

**()sgn(,)i i i f x y x x b α=<>+∑支持向量****()():()1:()11[,,] or 2

1[max *min *]2T i T i i y i i y i b w x w x b x x ωω+-=-==-<>+<>=-+∑=-=d k jk ik j i x x x x d 12)(),(∑=-=d k jk ik j i x x x x d 1

),(q d k q jk ik j i x x x x d /11)

(),(∑=-=

19.可信度

X Y 对事务集D的置信度 (confidence)

定义为D 中包含有X的事务数与同时包含Y的百分比。这是条件概率P(Y | X) 即：confidence (X Y) = P(Y | X)= (包含X 和Y的事务数/包含X的事务数)×100%

20关联规则

关联规则是形如“X?Y”的蕴涵式，其中X?I，Y?I，并且X∩Y = ?，X称为规则的条件，Y 称为规则的结果。在不知道关联函数或关联函数不确定的情况下，为了反映所发现规则的有用性和确定性，关联分析生成的规则都要满足最小支持度阀值和最小置信度阀值。

21 什么是贝叶斯网络及作用

贝叶斯网络是描述随机变量（事件）之间依赖关系的一种图形模式，是一种可用来进行推理的模型。贝叶斯网络通过有向图的形式来表示随机变量间的因果关系，并通过条件概率将这种因果关系量化。一个贝叶斯网络由网络结构和条件概率表两部分组成。

作用：贝叶斯网络的预测、诊断和训练、、、因果预测、原因诊断、解释远离

22、决策树算法及步骤

1 生成一颗空决策树和一张训练样本属性集;

2 若训练样本集T 中所有的样本都属于同一类,

则生成结点T , 并终止学习算法;否则

3 根据某种策略从训练样本属性表中选择属性

A 作为测试属性, 生成测试结点A

4 若A的取值为v1,v2,…,vm, 则根据A 的取值的

不同,将T 划分成 m个子集T1,T2,…,Tm;

5 从训练样本属性表中删除属性A;

6 转步骤2, 对每个子集递归调用CLS;

23、ID3算法及步骤

1 决定分类属性；

2 对目前的数据表，建立一个节点N

3 如果数据库中的数据都属于同一个类，N就是树叶，在树叶上标出所属的类

4 如果数据表中没有其他属性可以考虑，则N也是树叶，按照少数服从多数的原则在树叶上标出所属类别

5 否则，根据平均信息期望值E或GAIN值选出一个最佳属性作为节点N的测试属性

6 节点属性选定后，对于该属性中的每个值：

从N生成一个分支，并将数据表中与该分支有关的数据收集形成分支节点的数据表，在表中删除节点属性那一栏如果分支数据表非空，则运用以上算法从该节点建立子树。

24、bp网络的优缺点

BP神经网络具有以下优点：

1) 非线性映射能力：BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题，即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。

2) 自学习和自适应能力：BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。

3) 泛化能力：所谓泛化能力是指在设计模式分类器时，即要考虑网络在保证对所需分类对象进行正确分类，还要关心网络在经过训练后，能否对未见过的模式或有噪声污染的模式，进行正确的分类。也即BP神经网络具有将学习成果应用于新知识的能力。

4) 容错能力：BP神经网络在其局部的或者部分的神经元受到破坏后对全局的训练结果不会造成很大的影响，也就是说即使系统在受到局部损伤时还是可以正常工作的。即BP神经网络具有一定的容错能力。

BP神经网络也暴露出了越来越多的缺点和不足，比如：

1) 局部极小化问题：从数学角度看，传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法，它要解决的是一个复杂非线性化问题，网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的，这样会使算法陷入局部极值，权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练失败。加上BP神经网络对初始网络权重非常敏感，以不同的权重初始化网络，其往往会收敛于不同的局部极小，这也是很多学者每次训练得到不同结果的根本原因。

2) BP 神经网络算法的收敛速度慢：由于BP神经网络算法本质上为梯度下降法，它所要优化的目标函数是非常复杂的，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；又由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0或1的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿；BP神经网络模型中，为了使网络执行BP算法，不能使用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，这种方法也会引起算法低效。以上种种，导致了BP神经网络算法收敛速度慢的现象。

3) BP 神经网络结构选择不一：BP神经网络结构的选择至今尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定。网络结构选择过大，训练中效率不高，可能出现过拟合现象，造成网络性能低，

容错性下降，若选择过小，则又会造成网络可能不收敛。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。

4) 应用实例与网络规模的矛盾问题：BP神经网络难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾问题，其涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。

5) BP神经网络预测能力和训练能力的矛盾问题：预测能力也称泛化能力或者推广能力，而训练能力也称逼近能力或者学习能力。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且定程度上，随着训练能力地提高，预测能力会得到提高。但这种趋势不是固定的，其有一个极限，当达到此极限时，随着训练能力的提高，预测能力反而会下降，也即出现所谓“过拟合”现象。出现该现象的原因是网络学习了过多的样本细节导致，学习出的模型已不能反映样本内含的规律，所以如何把握好学习的度，解决网络预测能力和训练能力间矛盾问题也是BP神经网络的重要研究内容。

6）BP神经网络样本依赖性问题：网络模型的逼近和推广能力与学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。

25、什么是过拟合，怎么解决过拟合

过拟合问题是指过于完美拟合了训练集数据，而对新的样本失去了一般性，不能有效预测新样本，训练误差特别小，实际误差特别大。泛化能力极差。造成过拟合的原因可能是特征量太多或者模型函数过于复杂。

解决方法：主要通过1、模型简化2.减少特征数量.3、衰减，4、交叉验证5、减少特征6、正则化26、衡量模式识别与机器学习算法优劣的标准

时间复杂性、空间复杂性、可读性、一致性、泛化能力、健壮性、精度、

①时间复杂度：同样输入规模（问题规模）花费多少时间

②空间复杂度：同样输入规模花费多少空间（主要内存）

上两点越小越好

③稳定性：会因输入同而导致稳定情况发生

④算法思路否简单：越简单越容易实现越好

空间复杂度：指执行这个算法所需要的内存空间

时间复杂度：指执行算法所需要的计算工作量

可读性：指一个算法可供人们阅读的容易程度。

泛化能力：指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。

健壮性：指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也成为容错性。

27、什么是有监督学习、什么无监督学习

监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。

非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。

有监督学习就是分类，通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，然后利用这个最优模型将所有输入映射为相应的输出，对于输出进行判断实现分类，这就对未知数据进行了分类。监督学习中的典型例子是KNN和SVM。

无监督学习与监督学习的不同之处，主要是它没有训练样本，而是直接对数据进行建模。典型案例就是聚类了，其目的是把相似的东西聚在一起，而不关心这一类是什么。聚类算法通常只需要知道如何计算相似度就可以了，它可能不具有实际意义。

28、什么是Fisher判别准则、感知准则、支持向量机感知准则的异同

相同点：都是用来进行线性判别的，感知器和向量机要求样本线性可分，支持向量机解决非线性问题也是将非线性转化为线性，本质上还是线性判别。

不同点：Fisher是将样本投射到一维使类间样本尽量分开

感知器和支持向量机是将低维转化为高维再将高维还原到低维，但感知器只找到一个分类面即可，支持向量机要求找最优分类面。

Fisher准则：根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。

该种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。

感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。

其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。

支持向量机：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大, 它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。

Fisher线性判别：

可以考虑把d维空间的样本投影到一条直线上，形成一维空间，即把维数压缩到一维，这在数学上容易办到，然而，即使样本在d维空间里形成若干紧凑的互相分得开的集群，如果把它们投影到一条任意的直线上，也可能使得几类样本混在一起而变得无法识别。但是在一般情况下，总可以找到某个方向，使得在这个方向的直线上，样本的投影能分开得最好。问题是如何根据实际情况找到这条最好的、最易于分类的投影线，这就是Fisher算法所要解决的基本问题。

支持向量机(SVM )

SVM 可以分类线性与非线性数据。SVM 的原理是将训练数据转化进入更高的维度，再检查这个维度中的最优间隔距离，或者不同分类中的边界。在SVM 中，这些边界被称为“超平面”，通过定位支持向量来划分，或者通过最能够定义类型的个例及其边界。边界是与超平面平行的线条，定义为超平面及其支持向量之间的最短距离。

SVM 的宏伟概念概括起来就是：如果有足够多的维度，就一定能发现将两个类别分开的超平面，从而将数据库成员的类别进行非线性化。当重复足够多的次数，就可以生成足够多的超平面，在N 个空间维度中，分离所有的类别。

29、基于最小错误率的贝叶斯决策及基于最小风险的贝叶斯决策解决实际问题。

假设在某个地区细胞识别中正常（w 1）和异常（w 2）两类先验概率分别为 P(w 1)=0.9，P(w 2)=0.1，现

有一待识别的细胞，其观察值为x ，从类条件概率密度分布曲线上查得2.0)(1=w x P ，4.0)(2=w x P ，并且已知011=λ，612=λ，121=λ，022=λ

试对该细胞x 用一下两种方法进行分类：

1. 基于最小错误率的贝叶斯决策；

2. 基于最小风险的贝叶斯决策；

请分析两种结果的异同及原因。

答：1.

30、贝叶斯决策算法、fisher 算法、感知器算法、提升算法、k-近邻算法、Apriori 算法、fp-tree 算法、k-均值算法步骤及伪代码。 1. 贝叶斯决策算法

(1)基于最小错误率的贝叶斯决

策

(2）基于最小风险的贝叶斯决策

最小风险贝叶斯决策规则为

如果a

i i k R R ,,2,1)|(min )|(Λ==x x αα，则k αα=

最小风险贝叶斯决策的实现步骤：

⑴在已知P (ωj )，p (x|ωj )，j =1，2…，c 及给出待识别的x 的情况下，根据贝叶斯公式计算出后

大数据时代的利与弊

虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。” 乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。如书中所述： “因为预测的结果几乎不可辩驳，人们也就无法为自己开脱。但这种基于预测得出的惩罚不仅违背自由意志的原则，同时也否定了人们会突然改变选择的可能性。” 以上弊多些，下面谈利。

聪明的公司会从人们与信息交互中收集数据废气，以用来改善现有的服务或推出全新的服务。 “拥有知识曾意味着掌握过去，现在则更意味着能够预测未来。”-----这句话很精辟。 “情报分析员结合实地考察报告和过去IED袭击地点、时间和人员伤亡的详细信息，据此预测一天中最安全的运送路线。”类似的，我也听说过美国建立的爆炸物碎片博物馆的事情，基于爆炸物的各种信息追踪恐怖分子武器弹药的生产基地和储存地点。 “为了促进大数据平台的良性竞争，政府必须运用反垄断条例。” 谷歌对量化数据的极致追求可能过头了，因此激起了员工的反抗。（弊）通过大数据预测来判断和惩罚人类的潜在行为是对公平公正和自由意志的一种亵渎。（弊）过去是要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，但现在可能是，要解决一个生物难题或许和天体物理学家或数据视图设计师联系即可。由于大数据的功劳，微软机器翻译部门的统计学家在茶余饭后的谈资就是每次一有语言学家离开他们的团队，翻译质量就会好一点。当亚马逊的贝索斯发现算法推荐能促进销量增加的时候，他就不再需要书籍评论员了。

大数据培训比较好的机构

目前市面上大数据培训机构很多，有专门做大数据的，也有老牌机构新开的大数据课程，有线上也有线下。各个细分的分支都挺齐全。大数据行业前景光明，不少已经在工作或者大数据毕业的朋友都想投身到大数据行业。但是有的朋友却还在犹豫，不是没有坚定学习大数据的信心，而是对大数据培训机构的选择有不少疑问。大数据课程哪里好?随着大数据飞速发展，加上人工智能对大数据技术的需要，让越来越多的人想要学习大数据课程，但不知道市面上的大数据课程哪里好? 一、口碑这点无需多说，相信大家都很清楚，如何了解这个大数据培训机构的口碑怎么样，说难不难，说容易也不太容易。建议是找圈子内的朋友或者想办法认识到已经学习过得学员，多方面去了解而不要过分相信网络上的一面之词。二、授课老师的专业度选择一位好的老师会让你的学习过程轻松顺利许多。看师资的时候要看老师的经验是否丰富，经验丰富的老师会让你少走弯路。在遇到问题的时候和老师交流起来也会轻松不少。三、上课的方式大数据是一门非常需要操作练手的技术，选择线下授课的方式是非常适合的，特别是没有基础或者基础薄弱，又或者自学和自控力比较差的朋友。在选择大数据培训机构的时候一定要注意，线下培训可以缩短你的学习周期，保证你的学习效率。这里小编还要提醒一句，有朋友在网上买了很便宜的学习视频，结果到现在学习也毫无进展，现在又准备找专业的机构，浪费了钱财又浪费了时间。四、是否有项目练手

因为大数据是一门非常需要多练习多操作的技术，所以选择培训机构的时候你要考察下是否有项目可以练手，后面你要面对的还是就业，想要找到好的工作，项目这一块是挺重要的。五、学习环境和氛围现在已经是大家都可以享受好的学习环境的年代了，如果有好的选择，为什么不选择一家环境舒服，学习氛围良好的。目前我国的IT互联网人才非常紧缺。据估计，我国IT互联网专业人才缺口将达百万，特别是互联网和软件技术融合的人才。其次，IT互联网人员薪资待遇也是很高的，由于IT互联网人员严重不足，很多企业开出高薪资都难以招到合格的IT互联网人才，所以21世纪缺口较大的就是IT互联网人才。南京课工场专门针对企业大数据用人需求开设了大数据班，课程每十八个月更新一次，确保技术的前瞻性，小班教学，更有北美大数据大咖为你提供技术指导，想要学习大数据的你，快来南京课工场学习大数据吧！

浅谈大数据时代的机遇与挑战

湖南农业大学课程论文学院：信息科学技术学院班级：计算机1班姓名：XXX 学号：2015XXXX 课程论文题目：浅谈大数据时代的机遇与挑战课程名称：评阅成绩：评阅意见：成绩评定教师签名：日期：年月日

课程论文题目 ——浅谈大数据时代的机遇与挑战学生：XXX (信息科学技术学院计算机1班) 摘要：随着时代的发展，大数据这个词慢慢进入了人们的视野的当中，而大数据也与我们的生活关联越来越紧密，对我们的影响也越来越大。怎么样才能把握住机遇，在大数据时代中脱颖而出，怎么样才能在大数据时代到来的挑战中稳步前行。关键词：大数据;机遇与挑战；大数据时代分析 Abstract:with the development of The Times, the word big data slo wly into the people's horizons, and big data is linked to our life more and more closely, to our influence is growing. How to seize the opportunity, in the era of big data, how can ability in the er a of big data move steadily in the coming challenges. Key Words: Big data; Opportunities and challenges; The era of big da ta analysis

一、绪论（一）什么是大数据？ “大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇在互联网时代显得越来越重要。大数据究竟有多大？大数据能做些什么？在新互联网时代，这些词汇让我们应接不暇。大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据还有四个特性分别是数据量大，种类多，速度快，价值大。大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”（二）大数据能做些什么？大数据的应用示例包括了大科学、传感设备网络、天文学、大气学、基因组学、生物学、大社会数据分析、互联网文件处理、制作互联网搜索引擎索引、通信记录明细、军事侦察、社交网络、通勤时间预测、医疗记录、照片图像和图像封存、大规模的电子商务等。仅仅十余年，现在越来越多的政府、企业等组织机构意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。大数据不仅是一种海量的数据状态及其相应的数据处理技术，更是一种思维方式，一项重要的基础设施。这或是明天我们治理交通拥堵、雾霾天气、看病难、食品安全等“城市病”的利器，也会为政府打开了解社情民意的更大窗口。众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。二、本论 (一)大数据的重要性 1.大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点有专家指出，大数据及其分析，会在未来10年改变几乎每一个行业的业务功能，从科学研究到保险，从银行业到互联网，各个不同的领域都在遭遇爆发式增长的数据量。在美国的17个行业中，已经有15个行业大公司拥有大量的数据，其平均拥有的数据量已经远远超过了美国国会图书馆所拥有的数据量。在医疗与健康行业，根据数据预测，如果具备相关的IT设施，数据投资和分析能力等条

大数据时代几个例子告诉你什么是大数据

大数据时代几个例子告诉你什么是大数据 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。第三个故事，阿里云知道谁需要贷款这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移

最好的大数据培训学校有哪些

最好的大数据培训学校有哪些大数据正当时，那么大数据培训机构有哪些呢？你可以每天在听到大数据，出行大数据、淘宝大数据、旅游大数据……那么肯定也会有很多朋友因为兴趣去了解过，可能渐渐的对大数据行业非常有信心，想要进入大数据圈子。还会有不少因为行业前景不好想要转行的朋友，了解到大数据行业薪资高、前景好所以想要进入到大数据行业，但是不管怎么样，想要学习大数据的你，一定要知道的大数据培训机构有哪些！千锋教育是你很好的选择！在这里千锋教育就先给你上个预习课，学习大数据的步骤有哪些呢？ 1.了解大数据理论要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。 2.计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java 只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java 略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。那在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程：HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术，jQuery 与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。 3.大数据相关课程的学习。学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据部分课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。 4.实战阶段。不用多说，学习完任何一门技术，最后的实战训练是最重要的，进行一些实际项目的操作练手，可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对于相关知识也

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据现在好像人人都爱说大数据，就像平时我去开会，不是用大数据分析这个，就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》（CACM）上面提到了几次小数据，我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。大数据其实就是一个特别大的数据库，大到用现有的技术无法处理，因此计算机行业的人谈大数据，指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析，搞大数据设备和管理的人不见得会分析，因为这需要专业。还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践，那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用，随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪，而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务，特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛，于是想：前天和大前天有何不同呢？啊！明白了，我每天喝一两酒，前天喝的酒不同，换了一个牌子，可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。大数据开启了一个时代的转型，给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒了胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件，不去超级市场买菜，到附近散步的距离也越来越短。然而，这种逐渐衰弱的状态，真到医院去检查心电图，却不一定能看出来。到急诊室检查的时候，不管是测脉搏还是查病历，这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可

从大数据到大分析

从大数据到大分析 From Big Data to HPA
Dr. Sunstone Zhang (张磊博士) Principal Consultant, SAS China Sunstone.Zhang@https://www.360docs.net/doc/578120362.html,
Copyright ? 2012, SAS Institute Inc. All rights reserved.

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/578120362.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘作者：单海波来源：《科技创新与应用》2016年第24期摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

大数据培训去哪个机构好

大数据培训去哪个机构好大数据的火爆引来了一众学子的青睐，学习大数据的人随之增多，大数据学习你得知道大数据培训机构哪个好，只有在好的培训机构里接受培训你才能获得更好的知识，当然小编今天要说的不仅是大数据培训机构哪个好，还有一些大数据入门之前的知识小编也要为你普及。大数据培训机构哪个好要说大数据培训机构，那可是数都数不过来，但是，是金子总会发光，好的大数据培训机构必定会发扬光大，千锋教育就是一家在业内口碑非常不错的培训机构。千锋教育大数据培训机构专注高学历IT职业教育,是中国IT职业教育领先品牌，它拥有众多实战派讲师，金牌讲师齐聚，主流巨擘带你引领大数据时代，在千锋教育大数据培训机构高薪就业并不是口号，千锋就业学员以行业最高薪资稳居榜首，并不是偶然，是经过教学+教研+项目指导+高强度训练锻炼出来的。千锋教育大数据培训机构200余位业内强师100%全程面授，名师虽贵绝不省人工，面授虽繁必不减品质。以实战项目做指导，手把手纯面授，面对面现场教学。同时论坛辅导，上课资料录制，方便学生课后复习。严格保障教学质量等等这些都是千锋教育的发光点。进入千锋教育，深入了解它，你会发现这些只

是很小的一部分。学习大数据要了解的问题什么是大数据？所谓大数据，麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的应用？随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据培训机构哪个好？当选千锋教育。

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战

浅谈基于大数据时代的机遇与挑战本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！随着信息时代的到来，大数据(Big Data)一词逐渐被人们认知和熟悉，其常被用于定义和描述“信息爆炸时代产生的海量数”。随着“大数据”时代的来临，在商业、经济及其他领域中，人们做出决策不仅仅依靠经验和直觉，常以数据分析作为决策依据，这种方式大大提高了决策的科学性，最大限度避免决策失误。用好大数据，必将对商业发展、科学研究和政府决策产生积极的影响。 1 大数据的基本概况大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。 2 大数据的时代影响大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影

响主要包括以下几个方面： (1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。 (2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。 (3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借

大数据时代的具体例子

大数据时代，几个例子告诉你什么是大数据工具类厂商蓄意炒作大数据，以达到售卖产品的目的，但导致的结果是很多人对大数据这一概念云里雾里。实际上，大数据就发生在你我身边，虽然你看不到它，但它却时时影响着我们的生活。现阶段，和大数据相关的企业有三种。一种是工具类公司，他们宣传得最卖力，并且把大数据吹出了泡沫，原因是它们希望把自己的产品卖给企业；一种是依托于大数据从事咨询服务类的企业；还有一种就是实实在拥有大数据的公司，它们和我们休戚相关，也就是下面的小故事所要阐述的内容。第一个故事，百货公司知道女孩怀孕美国的Target百货公司上线了一套客户分析工具，可以对顾客的购买记录进行分析，并向顾客进行产品推荐。一次，他们根据一个女孩在Target连锁店中的购物记录，推断出这一女孩怀孕，然后开始通过购物手册的形式向女孩推荐一系列孕妇产品。这一作法让女孩的家长勃然大怒，事实真相是女孩隐瞒了怀孕消息。点评：看似杂乱无章的购买清单，经过对比发现其中的规律和不符合常规的数据，往往能够得出一些真实的结论。这就是大数据的应用。第二个故事，搜狗热词里的商机王建锋是某综合类网站的编辑，基于访问量的考核是这个编辑每天都要面对的事情。但在每年的评比中，他都号称是PV王。原来他的秘密就是只做热点新闻。王建锋养成了看百度搜索风云榜和搜狗热搜榜的习惯，所以，他会优先挑选热情榜上的新闻事件来编辑整理，关注的人自然多。点评：搜狗拥有输入法，搜索引擎，那些在输入法和搜索引擎上反复出现的热词，就是搜狗热搜榜的来源。通过对海量词汇的对比，找出哪些是网民关注的。这就是大数据的应用。第三个故事，阿里云知道谁需要贷款这是阿里人讲述的一个故事。每天，海量的交易和数据在阿里的平台上跑着，阿里通过对商户最近100天的数据分析，就能知道哪些商户可能存在资金问题，此时的阿里贷款平台就有可能出马，同潜在的贷款对象进行沟通。点评：通常来说，数据比文字更真实，更能反映一个公司的正常运营情况。通过海量的分析得出企业的经营情况，这就是大数据的应用。第四个故事，中移动挽留流失客户 iPhone进入中国后，铁杆的移动用户王永铭加入了联通合约机大军。由于合约机承担了大量通话内容，王永铭将全球通换成了动感地带。三个月之后，王永铭接到了中国移动的10086电话，向他介绍中移动的优惠资费活动。一位移动的

南京大数据培训机构哪家好

现如今，互联网技术不断发展，越来越多的人们听到大数据一词，同时市场对于此类人才的需求缺口增大，因此吸引大批的人们想要踏入这一行业，大多数人会选择较为快捷专业的培训班方式进行学习技术。面对市面上五花八门的南京大数据培训机构，想要选择相对不错，适合自己且专业靠谱的机构，可以参考以下几方面的内容： 1、大数据培训机构的讲师质量说到讲师质量，其实就是讲师的专业度。选择一位专业的讲师会让你的学习过程轻松很多顺利很多。看师资的时候要看讲师的经验是否丰富，有多年的实战经验，经验丰富的讲师会让你少走弯路，快速学习到真本领。在遇到问题的时候和讲师交流起来也会更加轻松，甚至有受益匪浅相见恨晚的感觉。 2、大数据培训机构的授课方式大数据是一门专业度很高的技术，在学习的过程中离不开需要操作练手。选择线下面对面授课的方式是相对好的，特别是没有基础或者基础薄弱，又或者自学和自制力比较差的朋友。在选择大数据培训机构的时候要注意，线下大数据培训可以缩短你的学习周期，保证你

高效学习。 3、大数据培训机构是否有实战项目因为大数据培训的过程中是必须理论与实战相结合的，所以你在选择大数据培训机构的时候一定要考察下是否有实战项目可以练手。学习的目的是应用，结果你要面对的是自己的就业问题，想要找到高薪的工作，实战项目练习这一块是很重要的。 4、大数据培训机构的管理好的管理才会有好的学习氛围，现在已经是大家都可以享受好的学习环境的年代了，如果有条件的话，肯定是要选择一家环境舒服和学习氛围俱佳的南京大数据培训机构。以上内容的介绍，供大家参考了解一下，如有这方面的兴趣或需求，可以咨询一下南京和盈科技有限公司，和盈杜绝视频教学，坚持真人教学理念，有丰富开发经验和教学经验的专职老师教学，老师手把手教学，不穿插任何一节视频课程，为学员提供的师资保证；坚持小班化教学，全天候开放，可供学员自习；南京和盈有着公司自己独特、有效的培训模式，能在短期内提升个人软件开发能力。

R语言时间序列函数整理_光环大数据培训

https://www.360docs.net/doc/578120362.html, R语言时间序列函数整理_光环大数据培训【包】 library(zoo) #时间格式预处理 library(xts) #同上 library(timeSeires) #同上 library(urca) #进行单位根检验 library(tseries) #arma模型 library(fUnitRoots) #进行单位根检验 library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数 library(fGarch) #GARCH模型 library(nlme) #调用其中的gls函数 library(fArma) #进行拟合和检验【基本函数】数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数简单统计量 sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

https://www.360docs.net/doc/578120362.html, #具体说明见文档1 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zoo xm = as.xts(tm) #包xts sm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries #判断是否为规则时间序列 is.regular(x) #排序 zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时

浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法

数据即未来 ——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法

数据即未来——浅谈大数据时代下数据质量的重要性及提高数据质量的方法摘要：数据是联系现实世界和虚拟模型重要的桥梁，也是我们探索和预测世界的重要指标。几十年以来，人们都在强调数据质量中正确性的重要性，但是当我们身处大数据时代，数据由仓库变成了海洋，数据质量的含义发生了什么变化？相对应的提高数据质量的方法或手段又有了哪些改变？本文首先解释了传统数据质量的定义，然后给出了大数据时代下数据质量的新定义。同时简要的介绍了传统数据质量提高手段和大数据时代下新的数据质量的提高手段。 1.数据质量的定义数据质量在不同的时期有着不同的定义。在几十年前，数据质量就是意味着数据的准确性。确切的说是数据的一致性、正确性、完整性和最小性这4个指标在信息系统中得到的满足程度[1]。国内学者陈远等认为[2]数据质量可以用正确性、准确性、不矛盾性、一致性、完整性和集成性来描述。但是随着信息系统的发展，数据的来源越来越多样化，数据体量越来越大，数据涵盖的面也越来越广，对于数据质量的定义也从狭义走向了广义。准确性不再是衡量数据质量的唯一标准，当数据量增大，数据格式多样，数据适合使用的程度成为了数据质量中更加关键的因素[3]。虽然众多的学者对于数据质量的定义不同，但是在大体上都涵盖了以上的指标。笔者认为在大数据时代下，衡量数据质量的指标中，数据的可读性应该放在首位。在大数据时代背景下，我们不缺少分析大数据的方法，也不缺少分布式计算的硬件，准确性对于大数据而言，单个或少部分不准确的数据在庞大的数据量面前的影响也微乎其微。现今的目标更多追求的是数据分析的效率，所以数据质量中数据的可读性便成为了影响数据质量极其重要的一环。对于格式化和非格式化数据，其不仅仅在存储空间占用大小上，相差甚远，更多消耗的是对于非格式化数据的读取、分析的时间。数据的可读性差，不仅仅造成数据分析时间长，更重要的是在当今庞大的信息系统下，难以满足各个子系统海量数据交互的需求。所以在当今大数据时代的背景下，我们在注重传统的数据质量的指标的同时，更加

一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略

2001年12月系统工程理论与实践第12期　文章编号:100026788(2001)1220022208 一种基于Rough集的时间序列数据挖掘策略马志锋1,邢汉承2,郑晓妹3 (1.深圳中兴通讯股份有限公司上海第二研究所,上海200233;2.东南大学计算机科学与工程系,江苏南京210096; 3.南京航空航天大学计算机科学与工程系,江苏南京210016) 摘要:　阐述了基于Rough集的时间序列数据的挖掘策略,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题.实践证明,Rough集理论作为一种处理模糊和不确定性问题的有效工具,对于时间序列数据的挖掘同样也是有效的.文章强调了时间序列数据中的多方面信息,包括原始数据及其变化量、变化率所提供的信息. 关键词:　数据挖掘;Rough集;时间序列数据中图分类号:　T P18 文献标识码:　A α T i m e Series D ata M in ing Strategy Based on Rough Set M A Zh i2feng1,X I N G H an2cheng2,ZH EN G X iao2m ei3 (1.Shangh i N o.2R esearch In stitu te,ZT E Co rpo rati on,Shanghai200233,Ch ina;2.Sou theast U n iversity,N an jing210096,Ch ina;3.N an jing U n iversity of A eronau tics and A stronau tics,N an jing 210016,Ch ina) Abstract　T h is paper p ropo ses ti m e series data m in ing strategy based on a rough set.It m ain ly discu sses the acqu isiti on of ti m e2dependen t and ti m e2independen t info rm ati on from ti m e series data.P ractice p roves that rough set theo ry,as an effective too l to deal w ith vagueness and uncertain ty,is also effective to the ti m e series data m in ing. D ifferen t info rm ati on,such as info rm ati on from o riginal data,variati on and varian t rati o of data,is emphasized in the m in ing p rocess of ti m e series data. Keywords　data m in ing;rough sets;ti m e series data 1　引言随着当今数据采集和存储技术的不断发展,数据库中存储的数据量急剧增加,数据库的规模也因此变得越来越庞大.人们发现自己已不再是缺少信息,而是被信息海洋所淹没.如何分析数据并从中挖掘出有用的知识是一项既费时又难于进行的工作.通常,对于特定领域的数据挖掘(data m in ing)需要有一定的背景领域知识,并在此基础上采用某种有效工具从数据集中获取更多的隐含的、先前未知的并具有潜在价值的知识.这种挖掘在工业过程控制、医疗诊断、股票分析、水文气象等领域尤显重要,因为这些领域的数据有一个共同的特点,即它们都记录了某个领域的时间序列(ti m e series)信息,且信息量特别巨大,如果没有合适的挖掘手段则势必给以后的决策和新数据的预测带来困难.信息系统中时间序列数据的出现使得有必要针对这一特殊数据类型的挖掘给出相应的策略,以便发现在某段时间内连续记录的某属性序列值的变化规律,以及它的变化给其它属性值所带来的影响. 2　数据挖掘新方法:Rough集理论方法 Rough集(Rough Set,R S)理论是一种新型的处理不完整性和不确定性问题的数学工具,能根据人们α收稿日期:2000204214

哪个大数据编程培训机构比较好

哪个大数据编程培训机构比较好千锋小编认为“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。大数据（Big Data）又称为巨量资料，但它的主要作用并不是收集资料、数据，而是对数据进行分析、挖掘及处理。那想要进入大数据领域，学习大数据编程怎么样？有前途吗？首先来解决大数据编程学习怎么样？当今世界，科技进步日新月异，互联网、云计算、大数据等现代信息技术深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界发展的前景。作为中国政府重点扶持的新兴产业，大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经极其广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，不管你是否认同，大数据时代已经来临，并将深刻地改变着我们的工作和生活。大数据编程学习正是我们的发展机遇，进攻大数据领域的绝佳时机。拿千锋大数据专业的学生举例来说吧，在大数据学完之后两周内学生全部就业，并且平均薪资达到14644元，这对于一个刚刚毕业的学生来说真的是一个很高的起点。

大数据时代下，我们能做些什么？一个简单的例子就是你常用的网购APP的推荐商品，都是根据你日常的购买习惯、消费情况以及你近期或者是之前购买过的东西，进行推荐的。这里包含了，数据的采集及分析，这个只是简单的应用例子。新浪微博是大数据时代典型的产物，微博颠覆了传统意义上普通信息媒介的传播方式，它具有传播速度快，传播范围广的特点，能在短时间形成飓风的传播效应，进而形成广泛的影响力。大数据时代什么最贵？十年前，葛大爷曾说过，“21世纪什么zui贵?”—“人才”，深以为然。而当大数据到临的时候，企业将会缺少这方面的采集收集分析方面的人才。大数据时代下的人才才是未来各大知名企业争抢的目标。当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔，未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个IT

浅谈大数据时代的客户数据安全与隐私保护

浅谈大数据时代的客户数据安全与隐私保护如何运用好“大数据”这把双刃剑数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患。数据对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，但数据的分析与应用将愈加复杂，也更难以管理，个人隐私无处遁形。回顾2014年，全球各地用户信息安全事件频出: 2014年3月22日“携程网”出现安全支付日志漏洞，导致大规模用户信息如姓名、身份证号、银行卡类别、银行卡卡号、银行卡CVV等信息泄露。 2014年5月13日，小米论坛用户数据库泄露，涉及约800万使用小米手机、MIUI系统等小米产品的用户，泄露的数据中带有大量用户资料，可被用来访问“小米云服务”并获取更多的私密信息，甚至可通过同步获得通信录、短信、照片、定位、锁定手机及删除信息等。 2014年12月2日乌云漏洞平台公开了一个导致“智联招聘网”86万用户简历信息泄露的漏洞。黑客可通过该漏洞获取包含用户姓名、婚姻状况、出生日期、出生日期、户籍地址、身份证号、手机号等各种详细的信息。 2014年12月25日，12306网站用户数据信息发生大规模泄露。 2014年8月苹果“iCloud服务”被黑客攻破，造成数百家喻户晓的名人私密照片被盗。 …… 这些信息安全事件让人们开始感受到“数据”原来与我们的生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极大的威胁。大数据时代，如何构建信

息安全体系，保护用户隐私，是企业未来发展过程中必须面对的问题。安全技术水平的提高、法律法规的完善、以及企业和个人用户正视数据的运用的意识缺一不可。数据安全技术是保护数据安全的主要措施在大数据的存储，传输环节对数据进行各种加密技术的处理，是解决信息泄露的主要措施。对关键数据进行加密后，即使数据被泄漏，数据的盗取者也无法从中获得任何有价值的信息。尽管对于大数据的加密动作可能会牺牲一部分系统性能，但是与不加密所面临的风险相比，运算性能的损失是值得的。这实际上是企业管理和风险管理间的协调，重要的是企业要有将信息安全放在第一位的理念。目前数据加密保护技术主要包括：数据发布匿名保护、社交网络匿名保护、数据水印等几种。此外，除了对数据进行加密处理以外，也有许多可以运用在数据的使用过程，以及发生数据泄露之后的相关保护技术。这些技术可以有效地降低数据安全事故带来的损失。 1、数据发布匿名保护技术数据发布匿名保护技术是对大数据中结构化数据实现隐私保护的核心关键与基本技术手段。能够很好地解决静态、一次发布的数据隐私保护问题。 2、社交网络匿名保护技术社交网络匿名保护技术包括两部分：一是用户标识与属性的匿名，在数据发布时隐藏用户的标志与属性信息;二是用户间关系的匿名，在数据发布时隐藏用户之间的关系。 3、数据水印技术

一种基于关键点的时间序列聚类算法

万方数据

一种基于关键点的时间序列聚类算法作者：谢福鼎，李迎，孙岩，张永， XIE Fu-ding， LI Ying， SUN Yan， ZHANG Yong 作者单位：谢福鼎,XIE Fu-ding(辽宁师范大学城市与环境学院大连116029)，李迎,孙岩,张永,LI Ying,SUN Yan,ZHANG Yong(辽宁师范大学计算机与信息技术学院大连116081) 刊名：计算机科学英文刊名：Computer Science 年，卷(期)：2012,39(3) 参考文献(13条) 1.刘懿;鲍德沛;杨泽红新型时间序列相似性度量方法研究[期刊论文]-计算机应用研究 2007(05) 2.董晓莉;顾成奎;王正欧基于形态的时间序列相似性度量研究[期刊论文]-电子与信息学报 2007(05) 3.肖辉;胡运发基于分段时间弯曲距离的时间序列挖掘[期刊论文]-计算机研究与发展 2005(01) 4.Maharaj E A;D' Urso P A coherence-based approach for the pattern recognition of time series 2010 5.D'urso P;Maharaj E A Autocorrelation-based fuzzy clustering of time series 2009 6.杜奕;卢德唐;李道伦一种快速的时间序列线性拟合算法[期刊论文]-中国科学技术大学学报 2007(03) 7.Keogh E;Ratanamahatana C A Exact indexing of dynamic time warping 2005 8.刘慧婷;倪志伟基于EMD与K-means算法的时间序列聚类[期刊论文]-模式识别与人工智能 2009(05) 9.江克勤;施培蓓优化初始中心的模糊C均值算法 2009(05) 10.张健沛;杨悦;杨静基于最优划分的K-means初始聚类中心选取算法[期刊论文]-系统仿真学报 2009(09) 11.Keogh E;Chu S;Hart D An On-line Algorithm for Segmenting Time Series 2001 12.Keogh E;Kasetty S On Need for Time Series Data Mining Benchmarks:A Survey and Empirical Demonstration 2002 13.汪小帆;李翔;陈关荣复杂网络理论及其应用[外文期刊] 2006(2) 本文链接：https://www.360docs.net/doc/578120362.html,/Periodical_jsjkx201203036.aspx