亚马逊AWS 大数据背后的一些技术(机器学习)

内容

??机器学习和数据生态系统

??智能应用举例 (包括一个反例)

??Amazon Machine Learning (Amazon ML) 功能与优势

??使用Amazon ML进行开发

??Q&A

数据是应用基本结构的一部分

前端展现和UX 移动设备后端应用和操作数据分析

回溯性

的分析和报告Amazon Redshift

Amazon RDS

Amazon S3 Amazon EMR

回溯性

的分析和报告

实时处理和仪表盘展示Amazon Kinesis Amazon EC2 AWS Lambda

Amazon Redshift, Amazon RDS

Amazon S3 Amazon EMR

回溯性

的分析和报告

实时处理和

仪表盘展示

用于预测的

智能应用Amazon Kinesis

Amazon EC2

AWS Lambda

Amazon Redshift, Amazon RDS

Amazon S3 Amazon EMR

机器学习是一种技术，可以自动发现现有

数据中的模式，进而对新出现的数据进行预测。

机器学习是一种技术，可以自动发现现有

数据中的模式，进而对新出现的数据进行

预测。

你的数据+ 机器学习 = 智能应用

基于你对一个用户的了解：

这个用户会使用你的产品吗？

基于你对一个用户的了解：

这个用户会使用你的产品吗？基于你对一个交易订单的了解：

这个订单会是一单欺诈交易吗？

基于你对一个用户的了解：

这个用户会使用你的产品吗？基于你对一个交易订

单的了解：

这个订单会是一单欺

诈交易吗？

基于你对一条新闻报道的

了解：

有那些相关的报道会令人

感兴趣？

还有一些其他例子…

欺诈检测检测欺诈交易，过滤垃圾邮件，标记可疑的评论，…

定制化内容推荐，预判性的内容加载，提升用户体验, …

市场定位潜在客户和报价的匹配, 市场活动的选择, 交叉销售和销售

提升, …

内容分类文档分类, 招聘经理和应聘简历的匹配, …

波动分析找出可能停止使用服务的用户, 找出可能从免费服务中升

级的用户, …

客户支持对用户邮件的路由进行预判, 侦听社交网络上的媒体, …

亲，

这个迷你四轴飞行器只要49.99美元喔!

SELECT c.ID

FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer GROUP BY c.ID

HAVING o.date > GETDATE() – 30首先，我们可以将促销信息发给最近30 天有下过单的客户

SELECT c.ID

FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer GROUP BY c.ID

HAVING

AND o.date > GETDATE() – 30…接着可以缩小范围，只选取买过玩具的客户

SELECT c.ID

FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer

GROUP BY c.ID

HAVING o.category = ‘toys’ AND

(COUNT(*) > 2

AND SUM(o.price) > 200

AND o.date > GETDATE() – 30) )

… 进一步定位到最近买过其他玩具直升飞机的客户

SELECT c.ID

FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer

LEFT JOIN products p

ON p.ID = o.product GROUP BY c.ID

HAVING o.category = ‘toys’

AND ((p.description LIKE ‘%%’ AND o.date > GETDATE() - 60) OR (COUNT(*) > 2

AND SUM(o.price) > 200

AND o.date > GETDATE() – 30) )…不过我们还要考虑购买了四轴飞行器的客户（四轴飞行器英文quadcopter）

SELECT c.ID

FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer

LEFT JOIN products p

ON p.ID = o.product GROUP BY c.ID

HAVING o.category = ‘toys’

AND ((p.description LIKE ‘%copter%’ OR (COUNT(*) > 2

AND SUM(o.price) > 200

AND o.date > GETDATE() – 30) )…又或者我们需要将时间拉长一些

SELECT c.ID

FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer

LEFT JOIN products p

ON p.ID = o.product GROUP BY c.ID

HAVING o.category = ‘toys’

AND ((p.description LIKE ‘%copter%’ AND o.date > GETDATE() - 120) OR (COUNT(*) > 2

AND SUM(o.price) > 200…再修改一下查询条件

SELECT c.ID

…再修改一下FROM customers c

LEFT JOIN orders o

ON c.ID = o.customer

LEFT JOIN products p

ON p.ID = o.product

GROUP BY c.ID

HAVING o.category = ‘toys’

AND ((p.description LIKE ‘%copter%’

AND o.date > GETDATE() - 120)

OR (COUNT(*) > 2

AND o.date > GETDATE() – 40)

)