§2.2 一些数值方法的建模问 题

§2.2 一些数值方法的建模问    题
§2.2 一些数值方法的建模问    题

2.2 一些数值方法的建模问题

一排水渠道的设计问题

1)问题的提出

土木工程师和环境工程师在设计一条排水渠道时必须考虑渠道的宽度、深度、内壁光滑度等参数及水流的速度、流量、水深等物理量之间的关系。现在要设计一条横断面为矩形的水渠,其宽度为20米,水流量为5立方米/秒,水渠的斜度系数为0.0002,Manning粗糙系数为0.03,试确定渠道中水的深度。

2)符号约定

H:渠道中水的深度,单位为米

B:渠道宽度为,单位为米,本题中B=20米

Q:水流量,单位为立方米/秒,本题中Q=5立方米/秒

S: 水渠的斜度系数,无量刚量, 本题中S=0.0002

N:Manning粗糙系数,是一个与水渠内壁材料的光滑度有关的无量刚量,本题中N =0.03

U:水的流速,单位为米/秒

3)问题分析与建立模型

查阅水工学应用的有关资料,获得一个有关流速的关系式:

(1)

而质量守衡定律告诉我们

Q=UBH (2)

将式(1)代入式(2),同时将S,N,B,Q用给定的数值替代,有

(3)

,于是问题归结为求方程

的正根问题。

4)模型求解

由于方程

没有求根公式,故采用数值方法求根,这里采用Newton迭代法来求根。为找到迭代初始值x0,先画出的图形观察:

In[1]:= f[h_]=Sqrt[0.0002]/0.03*(20*h)^(5/3)*(20+2h)^(-2/3)-5;

In[2]:= Plot[f[h],{h,0,5}]

输出图形为

Out[2]= -Graphics-

从图中可以看到函数在1附近有根,选取迭代初始值x0=1,根的精度为10-6做Newton迭代,对应的程序为

Clear[x,f,g];

f[x_]=Sqrt[0.0002]/0.03*(20*x)^(5/3)*(20+2x)^(-2/3)-5;

g[x_]=D[f[x],x];

x0=1;

eps1=0.000000000001;

nmax=500;

eps=0.000001;

Do[u1=g[x0];

If[Abs[u1//N]

x=N[x0-f[x0]/u1,10];

u1=Abs[x-x0]//N;

Print["H=",x," n=",n," eps=",u1];

If[u1

{n,1,nmax}];

If[u1>eps,Print["迭代失败 "]]

执行程序后得输出结果为

H=0.7292262368 n=1 eps=0.270774

H=0.7025912396 n=2 eps=0.026635

H=0.702293294 n=3 eps=0.000297946

H=0.7022932563 n=4 eps=3.777210 -8

从输出结果说明所求的水渠深度约为0.7022932563,其误差为3.777210 -8.

二男大学生的身高问题

1)问题的提出

有关统计资料表明,我国大学生男性群体的平均身高约为170cm,且该群体中约有99.7﹪的人身高在150cm至190cm之间。如果将[150cm,190cm]等分成20个高度区间,试问该群体身高在每一高度区间的分布情况怎样?特别地,身高中等(165cm至175cm之间)的人占该群体的百分比会超过60﹪吗?

2)问题分析与建立模型

因为一个人的身高涉及很多因素,通常它是一个服从正态分布N(,)的随机变量。正态分布的概率密度函数(x)为:

于是密度函数(x)在区间[a,b]上的定积分

的值正好代表大学生身高在区间[acm,bcm]的分布。

在密度函数(x)中的两个参数、分别为正态分布的均值与标准差。根据题目中我国大学生男性群体的平均身高约为170cm,可选取正态分布的均值=170cm,而由“该群体中约有99.7﹪的人身高在150cm至190cm 之间”和正态分布N(,)的“3规则”,有

-3=150cm

+3=190cm

于是可以得到=

,故其密度函数(x)为

将[150cm,190cm]等分成20个高度区间后,得到高度区间为

[150,152],[152,154],…,[188,190]

对应的分布为

(1)

身高在165cm至175cm之间的人占该群体的百分比为

(2)

如上式(1)和(2)的定积分是不能用定积分基本公式方法求出的,但用计算方法中的数值积分可以算出。

3)模型求解

选用数值积分中的复化梯形公式求积方法编程可以计算出求误差小于10-4的式(1)的定积分值从而得出相应分布依次为

[150cm,152cm]的分布为0.0021

[152cm,154cm]的分布为0.0047

[154cm,156cm]的分布为0.0097

[156cm,158cm]的分布为0.0181

[158cm,160cm]的分布为0.0309

[160cm,162cm]的分布为0.0483

[162cm,164cm]的分布为0.0690

[164cm,166cm]的分布为0.0902

[166cm,168cm]的分布为0.1078

[168cm,170cm]的分布为0.1179

[170cm,172cm]的分布为0.1179

[172cm,174cm]的分布为0.1078

[174cm,176cm]的分布为0.0902

[176cm,178cm]的分布为0.0690

[178cm,180cm]的分布为0.0483

[180cm,182cm]的分布为0.0309

[182cm,184cm]的分布为0.0181

[184cm,186cm]的分布为0.0097

[186cm,188cm]的分布为0.0047

[188cm,190cm]的分布为0.0021

对(

2)式有

0.5467246173

说明身高中等(165cm至175cm)的大学生约为54.67﹪,不足60﹪。

4) Mathematica编写的通用程序为

Clear[a,b,x,n,f];

a=Input["a="]

b=Input["b="]

f[x_]=3/20*Exp[-9(x-170)^2/800]/Sqrt[2Pi]

eps=0.0000001;

n=1;

h=b-a;

t1=(f[a]+f[b])*h/2;

h=h/2;

t2=t1/2+h*f[a+h];

er=t2-t1//N;

While[Abs[er]>eps,

Print["n=",2^n,"定积分值为",N[t2,10]];

Print["误差=",er];

h=h/2;

t1=t2;

n=n+1;

t2=t1/2+h*Sum[f[a+k*h],{k,1,2^n,2}];

er=t2-t1//N];

Print["n=",2^n,"定积分值为",N[t2,10]];

Print["误差=",er]

说明本程序从梯形公式T1开始,用复合梯形求积公式求[a,b]上满足精度小于eps要求的定积分近似值。程序执行后,按要求通过键盘输入积分下限a、积分上限b、被积函数f(x)和精度要求eps 后,计算机则给出满足精度要求的定积分近似值及中间计算值和误差。

程序中变量说明

a:存放积分下限

b: 存放积分上限

f[x]: 存放被积函数f(x)

eps: 存放求积精度

h: 存放节点步长

x:为函数f[x]:提供变量

t1: 存放复合梯形值T n

t2: 存放复合梯形值T2n和定积分近似值

n: 存放复合梯形公式的节点加密次数

er:存放误差

注:为提高计算效率,计算T2n时使用了公式

三 湖水温度变化问题

1)问题的提出

湖水在夏天会出现分层现象,其特点为接近湖面的水温度较高,越往下温度变低。这种上热下冷的现象影响了水的对流和混合过程,使得下层水域缺氧,导致水生鱼类的死亡。下面是某个湖的观测数据

深度

0 2.3 4.99.113.718.322.927.2

(m)

温度22.822.822.820.613.911.711.111.1

(C)

请问

1.湖水在10m处的温度是多少?

2.湖水在什么深度温度变化最大?

2)问题的分析与假设

本问题只给出了有限的实验数据点,可以想到用插值和拟合的方法来解决题目的要求。假设湖水深度是温度的连续函数,引入符号如下:h: 湖水深度,单位为m

T: 湖水温度,单位为C,它是湖水深度的函数:T=T(h)

这里多项式拟合的方法来求出湖水温度函数T(h)。然后利用求出的拟合函数就可以解决本问题了。

3)模型的建立

将所给数据作图,横轴代表湖水深度,纵轴代表湖水温度,用Mathematica 数学软件画出散点图,操作的命令为:

In[1]:= d={{0,22.8},{2.3,22.8},{4.9,22.8},{9.1,20.6},{13.7,13.9},

{18.3,11.7},{22.9,11.1},{27.2,11.1}}

In[2]:= q=ListPlot[d,PlotStyle->PointSize[0.04]]

得出如下散点图

Out[2]=-Graphics-

观察散点图的特点,并通过实验选取不同的基函数类进行实验发现用4次多项式拟合比较好,相应的命令为:

In[3]:= q1=Fit[d,{1,h,h^2,h^3,h^4, h^5},h]

Out[3]=22.711+0.0280756 h+0.0865552 h 2 -0.0235702 h 3 +0.00132018 h 3 -0.0000218133 h 5

In[4]:= q2=Plot[q1,{h,0,27.2}]

Out[4]= -Graphics-

In[5]:= Show[q,q2]

Out[5]= -Graphics-

因此有

T(h) q1=22.711+0.0280756 h+0.0865552 h 2 -0.0235702 h 3 +0.00132018 h 3

-0.0000218133 h 5

为求出湖水在10m处的温度,键入命令:

In[6]:= q1/.h->10

Out[6]= 19.0975

于是得出湖水在10m处的温度约为19.0975 C。为求湖水在什么深度温度变化最大,要求出函数T(h)的导函数T(h)的绝对值最大值点。为此对所求拟合函数q1关于h的导数并找出最大值点,键入如下命令:

In[7]:= q2=D[q1,h]

Out[7]= 0.0280756+0.17311h-0.0707107h 2 + 0.00528073 h 3 - 0.000109067 h 4

In[8]:= Plot[q2,{x,0,27.2}]

输出图形为

Out[8]=

-Graphics-

从导函数图形上观察到其在10附近可以取得绝对值最大值,键入命令:In[9]:= FindMinimum[q2,{x,10}]

Out[9]= {-1.21357, {h -> 11.9312}}

得出h=11.9312 是导函数的绝对值最大值点,于是可以知道湖水在深度为11.9312m 时温度变化最大。

四储量计算问题

1)问题的提出

某地区为估计某矿物的储量,在该地区内进行勘探,得到如下数据(见表一)。请估计出此地区内(1≤X≤4,1≤Y≤5)该矿物的储量.编号12345678910

x坐标

1111122222 (KM)

y坐标

1234512345 (KM)

矿物

体厚

13.7225.808.4725.2722.3215.4721.3314.4924.8326.19

H(M)

编号11121314151617181920

x坐标

3333344444 (KM)

y坐标

1234512345 (KM)

矿物

体厚

23.2826.4829.1412.0414.5819.9523.7315.3518.0116.29

H(M)

表一地区勘探数据表

2)问题分析与建立模型

由表一可以知矿物体的厚度H是坐标x和坐标y的二元函数H=H(x,y),根据二重积分的知识有所求该矿物的储量就是二重积分

的值。由于函数H(x,y)没有给出具体表达式,而只给出一些离散点上的函数值,下面采用数值积分的方法来近似计算该矿物的储量。

在计算方法中有很多计算定积分的公式,根据本题特点,这里采用计算定积分的复化梯形公式来计算二重积分。为得到计算二重积分的复化梯形公式,注意到计算定积分的复化梯形公式为

这里节点是等距节点x k=a+kh x,k=0,1,...,n, h x是相邻节点间的距离。对二重积分

,则有

,于是二重积分计算可以由g(x)的复化梯形公式

计算,而其中的

也是用复化梯形公式计算的,于是

可以利用逐次复化梯形求积公式近似计算出来。通过具体推导,可以得到计算二重积分的复化梯形公式:

(1)

其中

是下面矩阵A的元素:

3)模型求解

表一的数据是网格化的(数据点位置见图1)

图1数据点位置示意图

由上图可得:h x= h y =1,n=3,m=4,相应的矩阵

利用公式(1) 编程计算有:

In[1]:=da={{13.72/4,15.47/2,23.28/2,19.95/4}, {25.8/2, 21.33, 26.48,23.73/2},

{8.47/2, 14.49, 29.14,15.35/2}, {25.27/2, 24.83, 12.04,18.01/2},

{22.32/4,26.19/2,14.58/2,16.29/4}};

daa=4da;

Sum[daa[[i,j]],{i,1,5},{j,1,4}]/4

Out[1]= 244.455

考虑到单位问题,得出该矿物的储量约为0.24445510 9(立方米)。

本题还可以直接用Mathematica中二元函数分段插值命令求得,具体处理命令为

In[1]:= data = {{1, 1, 13.72}, {1, 2, 25.80}, {1, 3, 8.47}, {1, 4, 25.27}, {1, 5,22.32},

{2, 1, 15.47}, {2, 2, 21.33}, {2, 3, 14.49}, {2, 4,24.83}, {2, 5, 26.19}, {3, 1, 23.28}, {3, 2, 26.48}, {3, 3, 29.14}, {3, 4, 12.04}, {3, 5, 14.58}, {4, 1, 19.95},{4, 2,23.73}, {4, 3, 15.35}, {4, 4, 18.01}, {4, 5, 16.29}};

ws=Interpolation[data]

Out[1]= InterpolatingFunction[{{1, 4}, {1, 5}}, <>]

In[2]:= Plot3D[ws[x,y],{x,1,4},{y,1,5}]

输出图形为

In[3]:= NIntegrate[ws[x,y],{x,1,4},{y,1,5}]

Out[3]= 250.958

考虑到单位的关系得出该矿物的储量约为0.25095810 9(立方米)。

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 作者:佚名来源:博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用,主要是:现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析,需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导,结合实际业务情况,搭建分析框架,这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型: ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST:主要用于行业分析 ?PEST:政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P:构成政治环境的关键指标有,政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E:构成经济环境的关键指标有,GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S:构成社会文化环境的关键指标有:人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T:构成技术环境的关键指标有:新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例:吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为: 逻辑树:可用于业务问题专题分析

数据分析建模简介

数据分析建模简介 观察和实验是科学家探究自然的主要方法,但如果你有数据,那么如何让这些数据开口说话呢?数据用现代人的话说即信息,信息的挖掘与分析也是建模的一个重要方法。 1.科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源:第谷?布拉赫(1546-1601,丹麦人),观察力极强的天文学家,一辈子(20年)观察记录了750颗行星资料,位置误差不超过0.67°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理:开普勒(1571-1630,德国人),身体瘦弱、近视又散光,不适合观天,但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格(甚至有些固执)和坚强的信念(宇宙是一个和谐的整体),花了16年(1596-1612)研究第谷的观测数据,得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 2.数据分析法 2.1 思想 采用数理统计方法(如回归分析、聚类分析等)或插值方法或曲线拟合方法,对已知离散数据建模。 适用范围:系统的结构性质不大清楚,无法从理论分析中得到系统的规律,也不便于类比,但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 2.2 数据分析法 2.2.1 基础知识 (1)数据也称观测值,是实验、测量、观察、调查等的结果,常以数量的形式给出; (2)数据分析(data analysis)是指分析数据的技术和理论; (3)数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律;

(4)作用:在实用中,它可帮助人们作判断,以采取适当行动。 (5)实际问题所涉及的数据分为: ①受到随机性影响(随机现象)的数据; ②不受随机性影响(确定现象)的数据; ③难以确定性质的数据(如灰色数据)。 (6)数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科,目的是对数据所来自的总体作出判断,总体有一定的概率模型,推断的结论也往往一概率的形式表达(如产品检验合格率)。 (7)探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据,以表格、摘要、图示等直观的手段,探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础,也可以对数据作出非正式的解释。 实验者常常据此扩充或修改其实验方案(作图法也该法的重要方法,如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线(面)拟合法等)。 2.2.2 典型的数据分析工作步骤 第一步:探索性数据分析 目的:通过作图、造表、用各种形式的方程拟合、计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式,即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 第二步:模型选定分析 目的:在探索性分析的基础上,提出一类或几类可能的模型(如进一步确定拟合多项式(方程)的次数和各项的系数)。 第三步:推断分析 目的:通常用数理统计或其它方法对所选定的模型或估计的可靠程度或精确程度作出推断(如统计学中的假设检验、参数估计、统计推断)。3.建模中的概率统计方法 现实世界存在确定性现象和随机现象,研究随机现象主要由随机数学来承担,随机数学包括十几个分支,但主要有概率论、数理统计、试验设计、贝叶

常用统计分析方法

常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法,执行全面质量管理的基本手段,也是CAQ系统的基础,这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特(Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法

排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量,即频数fi、项目按发生的数量大小,由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi,然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中,f为各项目发生频数之和。 (2)

数学建模的基本步骤

数学建模的基本步骤 一、数学建模题目 1)以社会,经济,管理,环境,自然现象等现代科学中出现的新问题为背景,一般都有一个比较确切的现实问题。 2)给出若干假设条件: 1. 只有过程、规则等定性假设; 2. 给出若干实测或统计数据; 3. 给出若干参数或图形等。 根据问题要求给出问题的优化解决方案或预测结果等。根据问题要求题目一般可分为优化问题、统计问题或者二者结合的统计优化问题,优化问题一般需要对问题进行优化求解找出最优或近似最优方案,统计问题一般具有大量的数据需要处理,寻找一个好的处理方法非常重要。 二、建模思路方法 1、机理分析根据问题的要求、限制条件、规则假设建立规划模型,寻找合适的寻优算法进行求解或利用比例分析、代数方法、微分方程等分析方法从基本物理规律以及给出的资料数据来推导出变量之间函数关系。 2、数据分析法对大量的观测数据进行统计分析,寻求规律建立数学模型,采用的分析方法一般有: 1). 回归分析法(数理统计方法)-用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式。 2). 时序分析法--处理的是动态的时间序列相关数据,又称为过程统计方法。 3)、多元统计分析(聚类分析、判别分析、因子分析、主成分分析、生存数据分析)。 3、计算机仿真(又称统计估计方法):根据实际问题的要求由计算机产生随机变量对动态行为进行比较逼真的模仿,观察在某种规则限制下的仿真结果(如蒙特卡罗模拟)。 三、模型求解: 模型建好了,模型的求解也是一个重要的方面,一个好的求解算法与一个合

适的求解软件的选择至关重要,常用求解软件有matlab,mathematica,lingo,lindo,spss,sas等数学软件以及c/c++等编程工具。 Lingo、lindo一般用于优化问题的求解,spss,sas一般用于统计问题的求解,matlab,mathematica功能较为综合,分别擅长数值运算与符号运算。 常用算法有:数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法,通常使用spss、sas、Matlab作为工具. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划、动态规划等通常使用Lindo、Lingo,Matlab软件。 图论算法,、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法, 模拟退火法、神经网络、遗传算法。 四、自学能力和查找资料文献的能力: 建模过程中资料的查找也具有相当重要的作用,在现行方案不令人满意或难以进展时,一个合适的资料往往会令人豁然开朗。常用文献资料查找中文网站:CNKI、VIP、万方。 五、论文结构: 0、摘要 1、问题的重述,背景分析 2、问题的分析 3、模型的假设,符号说明 4、模型的建立(局部问题分析,公式推导,基本模型,最终模型等) 5、模型的求解 6、模型检验:模型的结果分析与检验,误差分析 7、模型评价:优缺点,模型的推广与改进 8、参考文献 9、附录 六、需要重视的问题 数学建模的所有工作最终都要通过论文来体现,因此论文的写法至关重要:

【数据分析技术系列】之用户画像数据建模方法

【数据分析技术系列】 之用户画像数据建模方法 目录 一、什么是用户画像? (1) 二、为什么需要用户画像 (1) 三、如何构建用户画像 (2) 3.1数据源分析 (2) 静态信息数据 (3) 动态信息数据 (3) 3.2目标分析 (3) 3.3数据建模方法 (4) 四、总结: (6)

从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始到2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。 如果用一幅图来展现,即: 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜

欢红酒的人群中,男、女比例是多少?也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况? 大数据处理,离不开计算机的运算,标签提供了一种便捷的方式,使得计算机能够程序化处理与人相关的信息,甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后,无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域,都将能进一步提升精准度,提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像 一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识,如年龄段标签:25~35岁,地域标签:北京,标签呈现出两个重要特征:语义化,人能很方便地理解每个标签含义。这也使得用户画像模型具备实际意义。能够较好的满足业务需求。如,判断用户偏好。短文本,每个标签通常只表示一种含义,标签本身无需再做过多文本分析等预处理工作,这为利用机器提取标准化信息提供了便利。 人制定标签规则,并能够通过标签快速读出其中的信息,机器方便做标签提取、聚合分析。所以,用户画像,即:用户标签,向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类,引入一种重要的分类思想:封闭性的分类方式。如,世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人;客户分三类,高价值客户,中价值客户,低价值客户;产品生命周期分为,投入期、成长期、成熟期、衰退期…所有的子分类将构成了类目空间的全部集合。 这样的分类方式,有助于后续不断枚举并迭代补充遗漏的信息维度。不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整,造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外,不同的分类方式根据应用场景,业务需求的不同,也许各有道理,按需划分即可。 本文将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类。

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

大数据挖掘的用户画像应用方案

在大数据时代,机器要学会从比特流中解读用户,构建用户画像就变得尤其重要。本文介绍了用户画像的理论和实践,以及在实际中的应用。如何根据用户画像进行精准营销?将用户画像应用于个性化推荐?一起来寻找答案吧~ 首先看一下大数据与应用画像的关系,现在大数据是炙手可热,相信大家对大数据的四个V都非常了解,大数据应该说是信息技术的自然延伸,意味着无所不在的数据。 我们先看下数据地位发生转变的历史,在传统的IT时代,TI系统围绕业务服务,在这个服务的过程中沉淀了很多数据,再在数据的基础上做一些分析。但是到了DT时代不一样了,数据是现实世界的虚拟化表现,数据本身构成了一个虚拟世界,IT系统构建在虚拟系统上,变得更加智能。

大数据无处不在体现在几个方面 第一个就是说我们社会信息化的建设越来越发达。 第二个是随着可穿戴设备的发展,人产生了越来越多的数据,接入网络当中,同时人和人之间沟通的方式也不仅仅是传统的面对面,传统理解人、与人沟通的方式发生了根本的变革,因此我们要学会从比特流中去认识人类,因此构建用户画像这件事就变得更加重要。 而且现在机器也变得很智能了,所以我们还要教会机器来认识人类,这样才能在画像的基础上构建应用,譬如个性化推荐、精准广告、金融征信等等。之前我一直是在从事这方面的应用开发,因此知道用户画像对于这些应用的重要性。 如果大家是来自互联网公司的话,我们经常会提到这些词:用户画像、标签、360度用户视图等等,有不少人甚至就是做这面的研发工作,但是这些概念让你感觉有一点似是而非,我以前也有这样的感觉,就是说没有从根本上把这些概念弄清楚,因此有必要把这些概念从根本上弄清楚。 首先看一下我们生活中的用户画像

大数据建模与挖掘应用

关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海 时间12月 23-26 1月 12-15 一、课程简介 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业(如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等)、银行金融证券企业、电信运营等行业,给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师,带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练,系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中,结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构,实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术,重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用,包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用,并根据讲师给定的数据集,实现两个基本的日志数据分析挖掘系统,以及电商(或内容)推荐系统引擎。 本课程基本的实践环境是Linux集群,JDK1.8, Hadoop 2.7.*,Spark 2.1.*。 学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU,4GB及以上内存,硬盘空间预留50GB(可用移动硬盘),基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等,讲师已经提前部署在虚拟机镜像(VMware镜像),学员根据讲师的操作任务进行实践。 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学,在讲授原理的过程中,穿插实际的系统操作,本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。 二、培训目标 1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施,让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用,并用结合实际的生产系统案例进

用户画像数据建模方法

用户画像数据建模方法 从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网(World Wide Web)开始,到20年后2011年,互联网真正走向了一个新的里程碑,进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后,人们逐渐冷静下来,更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值,如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴随着大数据应用的讨论、创新,个性化技术成为了一个重要落地点。相比传统的线下会员管理、问卷调查、购物篮分析,大数据第一次使得企业能够通过互联网便利地获取用户更为广泛的反馈信息,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息,提供了足够的数据基础。伴随着对人的了解逐步深入,一个概念悄然而生:用户画像(UserProfile),完美地抽象出一个用户的信息全貌,可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像? 男,31岁,已婚,收入1万以上,爱美食,团购达人,喜欢红酒配香烟。 这样一串描述即为用户画像的典型案例。如果用一句话来描述,即:用户信息标签化。 如果用一幅图来展现,即: 二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签,打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理,如,可以做分类统计:喜欢红酒的用户有多少?喜欢红酒的人群中,男、女比例是多少? 也可以做数据挖掘工作:利用关联规则计算,喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌?利用聚类算法分析,喜欢红酒的人年龄段分布情况? 大数据处理,离不开计算机的运算,标签提供了一种便捷的方式,使得计算机能够程序化处理与人相关的信息,甚至通过算法、模型能够“理解” 人。当计算机具备这样的能力后,无论是搜索引擎、推荐引擎、广告投放等各种应用领域,都将能进一步提升精准度,提高信息获取的效率。 三、如何构建用户画像

薪酬调查数据统计分析方法

薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上,得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有:数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍,我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法,或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列,再计算出数据排列中的中间数据,即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处,甚至是90%点处的工资水平,工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平,一般的企业应注意中点工资水平,下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据,只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时,可以采取频率分析法,记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率,从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察,还可以根据调查数据绘制出直方图(下图二)。从下表一和下图二中很容易看出,该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间,这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。

3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一,具体又包括以下几种方法: (1)简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据,采用以下计算公式求出某岗位基本工资额,作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单,但异常值(主要是最大值与最小值)有可能会影响结果的准确性,因此采用简单平均法时,应当首先剔除最大值与最小值,然后再作出计算。 (2)加权平均法 采用本方法时,不同企业的工资数据将赋予不同的权重,而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说,当某企业中从事某类岗位工作的人数越多,则该企业提供的工资数据,对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下,规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此,采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下,起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。

数学建模方法和步骤

数学建模的主要步骤: 第一、模型准备 首先要了解问题的实际背景,明确建模目的,搜集必需的各种信息,尽量弄清对象的特征. 第二、模型假设 根据对象的特征和建模目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言作出假设,是建模至关重要的一步.如果对问题的所有因素一概考虑,无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为,所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别主次,而且为了使处理方法简单,应尽量使问题线性化、均匀化. 第三、模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量间的等式关系或其它数学结构.这时,我们便会进入一个广阔的应用数学天地,这里在高数、概率老人的膝下,有许多可爱的孩子们,他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多,真是泱泱大国,别有洞天.不过我们应当牢记,建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用,因此工具愈简单愈有价值. 第四、模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算,许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来,因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重. 第五、模型分析 对模型解答进行数学上的分析."横看成岭侧成峰,远近高低各不?quot;,能否对模型结果作出细致精当的分析,决定了你的模型能否达到更高的档次.还要记住,不论那种情况都需进行误差分析,数据稳定性分析. 数学建模采用的主要方法有: (一)、机理分析法:根据对客观事物特性的认识从基本物理定律以及系统的结构数据来推导出模 型. 1、比例分析法:建立变量之间函数关系的最基本最常用的方法. 2、代数方法:求解离散问题(离散的数据、符号、图形)的主要方法. 3、逻辑方法:是数学理论研究的重要方法,对社会学和经济学等领域的实际问题,在决策,对策等学科中得到广泛应用. 4、常微分方程:解决两个变量之间的变化规律,关键是建立“瞬时变化率”的表达式. 5、偏微分方程:解决因变量与两个以上自变量之间的变化规律. (二)、数据分析法:通过对量测数据的统计分析,找出与数据拟合最好的模型 1、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法. 2、时序分析法:处理的是动态的相关数据,又称为过程统计方法. 3、回归分析法:用于对函数f(x)的一组观测值(xi,fi)i=1,2,…,n,确定函数的表达式,由于处理的是静态的独立数据,故称为数理统计方法.

数学建模各种分析报告方法

现代统计学 1.因子分析(Factor Analysis) 因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。 运用这种研究技术,我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些,以及它们的影响力(权重)运用这种研究技术,我们还可以为市场细分做前期分析。 2.主成分分析 主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,和cluster analysis一起使用,c,和判别分析一起使用,比如当变量很多,个案数不多,直接使用判别分析可能无解,这时候可以使用主成份发对变量简化。(reduce dimensionality)d,在多元回归中,主成分分析可以帮助判断是否存在共线性(条件指数),还可以用来处理共线性。 主成分分析和因子分析的区别 1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合,而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。 2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差,而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。 3、主成分分析中不需要有假设(assumptions),因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括:各个共同因子之间不相关,特殊因子(specific factor)之间也不相关,共同因子和特殊因子之间也不相关。 4、主成分分析中,当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候,的主成分一般是独特的;而因子分析中因子不是独特的,可以旋转得到不同的因子。 5、在因子分析中,因子个数需要分析者指定(spss根据一定的条件自动设定,只要是特征值大于1的因子进入分析),而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中,成分的数量是一定的,一般有几个变量就有几个主成分。 和主成分分析相比,由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子,在解释方面更加有优势。大致说来,当需要寻找潜在的因子,并对这些因子进行解释的时候,更加倾向于使用因子分析,并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量(新的变量几乎带有原来所有变量的信息)来进入后续的分析,则可以使用主成分分析。当然,这中情况也可以使用因子得分做到。所以这中区分不是绝对的。 总得来说,主成分分析主要是作为一种探索性的技术,在分析者进行多元数据分析之前,用主成分分析来分析数据,让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用:a,了解数据。(screening the data),b,

如何运用CRM的数据分析,完善企业用户画像模型

销帮帮CRM:用CRM的数据分析,完善企业用户画像模型 对一家企业最重要的是什么,没错,是客户,那么你对目标客户的了解有多深? 进入大数据时代,人群信息越来越多,企业没有精力去触达到每个用户去一一追踪验证,这就需要企业对用户进行大数据分析,将目标人群的信息根据需要划分成不同维度,让信息标签化,提炼出个体或整体的用户画像模型,为企业决策指明方向,助力企业迅速找到目标用户,从而转化成更多的价值。 互联网时代,客户的信息散乱、庞大,运用人工的统计成本太大,这就需要利用更高效更精准的平台来进行统计分析,C RM重要的作用之一就是大数据分析,建立企业CRM不仅可以实现高效的销售管理,更重要的是可以帮助企业更快更深的了解客户。 CRM,是一个可以将客户所有信息整合的系统,运用一段时间后,系统内就会积累大量的用户信息数据,那么如何将这些数据提炼成用户画像模型从而转化成价值呢? 1、用成交客户模型指导潜在客户 对于成交客户,可用CRM挖掘出他们的共性特征,由此来指导对潜在客户的行为。 在初始使用CRM时,客户可自定义用户的标签,比如地域、所处阶段、来源等等。成交客户积累一定数量后,CRM会对成交的客户进行阶段平均周期、行业、来源、产品等共性方面统计,形成用户画像模型,让企业了解到哪个行业或地域机会最多,哪种产品最受客户喜爱......

这些共性特征,可用来对潜在客户进行更好的挖掘和服务。例如,在CRM机会分析应用中,直接对销售漏斗阶段进行了呈现,通过大量数据计算出每个阶段的平均停留时间,由此时间点来安排对潜在客户的跟进对策,更快赢单。 在营销推广应用中,CRM可以统计成交客户来源数据,通过和最终转化率相比对,提炼出合适的推广渠道,进行精准营销,让利益更大化。 2、个性特征指导个性化服务 对成交客户,要研究每个客户的自身数据,如对购买频率、产品购买喜好等进行分析,挖掘出客户购买行为规则,个性化为客户服务,提升客户的满意度和黏性,延长与客户的合作周期。 对未成交客户,对客户列表信息、跟进记录等整体情况仔细研究,挖掘出客户顾虑点,更好的为客户服务。 用户画像的核心就是数据,如果通过人力进行数据分析,会增加企业的人工、时间成本。CRM可帮助企业实现科学化数据管理,深度认识企业的目标客户,不断完善客户模型,减少目标客户的流失率。 企业数据化的实现,CRM是非常关键的一步。

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。

数学建模-数据的统计分析

数学建模与数学实验 课程设计 学院数理学院专业数学与应用数学班级学号 学生姓名指导教师 2015年6月

数据的统计分析 摘要 问题:某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;检验分布的正态性; 若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数; 模型:正态分布。 方法:运用数据统计知识结合MATLAB软件 结果:符合正态分布

问题重述 某校60名学生的一次考试成绩如下: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 (1)计算均值、标准差、偏差、峰度,画出直方图; (2)检验分布的正态性; (3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数。 模型假设 假设一:此组成绩没受外来因素影响。 假设二:每个学生都是独自完成考试的。 假设三:每个学生的先天条件相同。 三.分析与建立模型 像类似数据的信息量比较大,可以用MATLAB 软件决绝相关问题,将n 名学生分为x 组,每组各n\x 个学生,分别将其命为1x ,2X ……j x 由MATLAB 对随机统计量x 进行命令。此时对于直方图的命令应为 Hist(x,j) 源程序为: x1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 ] x2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 ] x3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 ]

大数据与建模

1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS? Access,DB2,Infermix,MS SQL Server,Oracle,Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询,从数据库取回数据,在数据库中插入新的记录,更新数据库中的数据,从数据库删除记录,创建新数据库,在数据库中创建新表,在数据库中创建存储过程,在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的,因为他假设计算单元和存户会失败,因此他维护多个工作数据副本,确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的,因为他以并行的方式工作,通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的,能够处理PB级数据。此外,Hadoop依赖于社区服务器,因此他的成本较低,任何人都可以使用。 3、HPCC(high performance? computinggand

communications)高性能计算与通信的缩写。1993年,由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告,也就是被称为HPCC计划的报告,及美国总统科学战略项目,其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划,该计划的实施将耗资百亿美元,其主要目标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件,以支持太位级网络传输性能,开发千兆比特网络技术,扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量出具,Strom很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来,其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算,分布式RPC(员过程调用协议,一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、ETL(Extraction? Transformation? Lcading 的缩写,即数据抽取、转换和加载)等等。Strom的处理速度惊人:经测

数据分析和数据建模

数据分析和数据建模 大数据应用有几个方面,一个是效率提升,帮助企业提升数据处理效率,降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导,例如精准营销,反欺诈,风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户,客户数据不全,只能利用财务数据进行业务运营分析,缺少围绕客户的个人数据,数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 大数据应用有几个方面,一个是效率提升,帮助企业提升数据处理效率,降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导,例如精准营销,反欺诈,风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户,客户数据不全,只能利用财务数据进行业务运营分析,缺少围绕客户的个人数据,数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后,企业经营的各个阶段都可以被记录下来,产品销售的各个环节也被记录下来,客户的消费行为和网上行为都被采集下来。企业拥有了多维度的数据,包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运营数据等。拥有数据之后,数据分析成为可能,企业成立了数据分析团队整理数据和建立模型,找到商品和客户之间的关联关系,商品之间关联关系,另外也找到了收入和客户之间的关联关系。典型的数据分析案例如沃尔玛啤酒和尿布、蛋挞和手电筒,Target的判断16岁少女怀孕都是这种关联关系的体现。

关联分析是统计学应用最早的领域,早在1846年伦敦第二次霍乱期间,约翰医生利用霍乱地图找到了霍乱的传播途径,平息了伦敦霍乱,打败了霍乱源于空气污染说的精英,拯救了几万人的生命。伦敦霍乱平息过程中,约翰医生利用了频数分布分析,建立了霍乱地图,从死亡案例分布的密集程度上归纳出病人分布同水井的关系,从而推断出污染的水源是霍乱的主要传播途径,建议移除水井手柄,降低了霍乱发生的概率。 另外一个典型案例是第二次世界大战期间,统计分析学家改造轰炸机。英美联盟从1943年开始对德国的工业城市进行轰炸,但在1943年年底,轰炸机的损失率达到了英美联盟不能承受的程度。轰炸军司令部请来了统计学家,希望利用数据分析来改造轰炸机的结构,降低阵亡率,提高士兵生还率。统计学家利用大尺寸的飞机模型,详细记录了返航轰炸机的损伤情况。统计学家在飞机模型上将轰炸机受到攻击的部位用黑笔标注出来,两个月后,这些标注布满了机身,有的地方标注明显多于其他地方,例如机身和侧翼。有的地方的标注明显少于其他地方,例如驾驶室和发动机。统计学家让军火商来看这个模型,军火商认为应该加固受到更多攻击的地方,但是统计学家建议对标注少的地方进行加固,标注少的原因不是这些地方不容易被击中,而是被击中的这些地方的飞机,很多都没有返航。这些标注少的地方被击中是飞机坠毁的一个主要原因。军火商按照统计学家的建议进行了飞机加固,大大提高了轰炸机返航的比率。以二战著名的B-17轰炸机为例,其阵亡率由26%降到了7%,帮助美军节约了几亿美金,大大提高了士兵的生还率。 一数据分析中的角色和职责 数据分析团队应该在科技部门内部还在业务部门内部一直存在争议。在业务部门内部,对数据场景比较了解,容易找到数据变现的场景,数据分析对业务提升帮助较大,容易出成绩。但是弊端是仅仅对自己部门的业务数据了解,分析只是局限独立的业务单元之内,在数据获取的效率上,数据维度和数据视角方面缺乏全局观,数据的商业视野不大,对公司整体业务的推动发展有限。业务部门的数据分析团队缺少数据技术能力,无法利用最新的大数据计算和分析技术,来实现数

大数据建模和算法特征

大数据建模和算法特征 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】

零售银行为了给客户提供更加优质的服务,需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息,对客户进行分类管理。 近年来,大数据已成为科技界和企业界关注的热点,越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开,各种大数据的新算法被开发研究出来,例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时,大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧,各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷,比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年,麦肯锡在题为《海量数据,创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,数据中蕴含着巨大的价值,这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到,“大数据”时代已经降临,在商业、经济及其他领域中,最终决策将日益基于数据和分析而作出,而并非基于经验和直觉。2012年3月,美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”,这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”,将“大数据研究”上升为国家意志,对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪,互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代,几乎全民都在制造数据,与此同时,数据的形成也极其丰富。一方面,既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面,又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告,2011年全球被创建和被复制的数据总量为(数据存储单位,泽字节,等于 1024艾字节或270个字节),且增长趋势遵循新摩尔定律,预计到2020年,全球数据量大约每两年翻一番,全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展,大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中,快速获得有价值信息的能力。 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为人类所能解读的信息。在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写

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