《大数据挖掘与统计机器学习》教学课件—04案例分析
合集下载
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
大数据技术及应用教学课件第4章 大数据分析挖掘-分类
8
8 8
8
Dsunny
计算出样本集子集
集的熵为：
在用属性temperature划分的条件下，子
1
1 2
2
Ent Dsunny , hot log 2 log 2 0.918
划分前后样本数据
量不同取值的属性，
不纯度，反映从数
集熵的差值，用来
从而产生许多小而
据集中随机抽取的
衡量熵的期望减少
纯的子集所带来不
样本，其类别标记
值。
利影响。
不一致的概率。
信息增益
信息熵(Information Entropy)是作为度量样本集合不确定性的
常用指标。样本集D的信息熵定义为：
Ent D Ent p1 , p2 , p3 ,
益率来选择划分属性。
增益率定义为：
Gain _ ratio D , A
Gain D, A
SplitInfo D , A
其中，SplitInfo D, A 的计算方式如下：
m
SplitInfo D, A
i 1
Di
D
log 2
Di
D
SplitInfo D, A 反映属性A的纯度，如果A只含有少量取值的话，A的纯度
分类分析过程（2）
第一阶段，建立描述预先定义的数据类或概念集的分
类器。通过分析训练数据集中每一行天气情况的属性，选
取天气特征，结合相应的分类算法来提取分类规则，根据
分类规则来确定是否适合打球的天气条件。
第二阶段，使用模型进行分类。如图所示，将新的天
气条件记录数据经测试好的分类模型进行分类，推断出该
出一组数据对象的共同特点，并按照一定的模式将其划分为不同
8 8
8
Dsunny
计算出样本集子集
集的熵为：
在用属性temperature划分的条件下，子
1
1 2
2
Ent Dsunny , hot log 2 log 2 0.918
划分前后样本数据
量不同取值的属性，
不纯度，反映从数
集熵的差值，用来
从而产生许多小而
据集中随机抽取的
衡量熵的期望减少
纯的子集所带来不
样本，其类别标记
值。
利影响。
不一致的概率。
信息增益
信息熵(Information Entropy)是作为度量样本集合不确定性的
常用指标。样本集D的信息熵定义为：
Ent D Ent p1 , p2 , p3 ,
益率来选择划分属性。
增益率定义为：
Gain _ ratio D , A
Gain D, A
SplitInfo D , A
其中，SplitInfo D, A 的计算方式如下：
m
SplitInfo D, A
i 1
Di
D
log 2
Di
D
SplitInfo D, A 反映属性A的纯度，如果A只含有少量取值的话，A的纯度
分类分析过程（2）
第一阶段，建立描述预先定义的数据类或概念集的分
类器。通过分析训练数据集中每一行天气情况的属性，选
取天气特征，结合相应的分类算法来提取分类规则，根据
分类规则来确定是否适合打球的天气条件。
第二阶段，使用模型进行分类。如图所示，将新的天
气条件记录数据经测试好的分类模型进行分类，推断出该
出一组数据对象的共同特点，并按照一定的模式将其划分为不同
数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
随着大数据技术的发展，推荐系统在商业应用中越来越受到重视，成为提 升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证 数据质量。
04
实战案例一：电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘，深入了解用户行为，优化产品 和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析，企 业可以更好地理解客户需求，制定更有效 的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。
数据挖掘应用案例ppt课件
13
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
以支持度、信任度、兴趣度三项指标表现的商品 关联规则。一个正规的货篮分析报表应该采取三个指 标数字，才可以准确地衡量商品是否真的存在关联关 系：采取“支持度（Support）-信任度 （Confidence）”作为主要商品相关性分析指标，为 了强化说明关联关系，往往会运用兴趣度（Lift）指标。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘 4.2 案例二：通信用户满意度指数评测 4.3 案例三：城市环境质量评价
1
第四章 数据挖掘应用案例
数据挖掘是从海量数据中发现有趣知识的而过程， 这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，挖掘的 知识表示形式为概念、规则、规律和模式等，是建立在 数据仓库基础上的高层应用。结合领域知识和数据分析 技术，数据挖掘为许多特定领域提供解决方案，包括金 融、零售和通信、科学与工程、入侵检测和防护等。同 时也会影响人们购物、工作、搜索信息、使用计算机、 保护隐私和数据安全，以及休闲、健康和幸福等日常生 活。随着数据挖掘技术的广泛应用，由此所带来的影响 也将继续。
3
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
1991年，Walmart年销售额突破400亿美元，成 为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》 杂志公布的全美服务行业分类排行榜，1993年 Walmart销售额高达673.4亿美元，比上一年增长118 亿美元，超过了1992年排名第一位的西尔斯 （Sears），雄踞全美零售业榜首。1995年， Walmart销售额持续增长，并创造了零售业的一项世 界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
以支持度、信任度、兴趣度三项指标表现的商品 关联规则。一个正规的货篮分析报表应该采取三个指 标数字，才可以准确地衡量商品是否真的存在关联关 系：采取“支持度（Support）-信任度 （Confidence）”作为主要商品相关性分析指标，为 了强化说明关联关系，往往会运用兴趣度（Lift）指标。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘 4.2 案例二：通信用户满意度指数评测 4.3 案例三：城市环境质量评价
1
第四章 数据挖掘应用案例
数据挖掘是从海量数据中发现有趣知识的而过程， 这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，挖掘的 知识表示形式为概念、规则、规律和模式等，是建立在 数据仓库基础上的高层应用。结合领域知识和数据分析 技术，数据挖掘为许多特定领域提供解决方案，包括金 融、零售和通信、科学与工程、入侵检测和防护等。同 时也会影响人们购物、工作、搜索信息、使用计算机、 保护隐私和数据安全，以及休闲、健康和幸福等日常生 活。随着数据挖掘技术的广泛应用，由此所带来的影响 也将继续。
3
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
1991年，Walmart年销售额突破400亿美元，成 为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》 杂志公布的全美服务行业分类排行榜，1993年 Walmart销售额高达673.4亿美元，比上一年增长118 亿美元，超过了1992年排名第一位的西尔斯 （Sears），雄踞全美零售业榜首。1995年， Walmart销售额持续增长，并创造了零售业的一项世 界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志
大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)
3 of 44
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法 聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类 分类算法 逻辑回归 朴素贝叶斯 随机森林 隐马尔可夫模型 多层感知器 协同过滤算法 基于用户的协同过滤 基于物品的协同过滤 基于ALS的矩阵分解 基于ALS的矩阵分解（隐式 反馈） 加权矩阵分解 降维算法 奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、 初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发 展 历 史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目 实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目 实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法 既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计 算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型 分类 逻辑回归 支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯 决策树 随机森林 梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合 快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means
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
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问 题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
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。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这 些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据 ，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用 ，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展 趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应 用领域
数据预处理、特征提取与降维 技术
深度学习在大数据分析中的应 用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其 应用场景
经典机器学习算法原理及实践 案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异 ，使数据具有可比性。
特征选择
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。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践 等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战 略提供有力的人才保障。
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。
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)
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
7
8
• 推荐系统
9
• （3）分布式实现
• 数据预处理与描述统计 • 基于Spark的模型分析
• 分类、回归；聚类；推荐系统
10
• 2. 美国航空数据案例分析 • （1）数据简介
• 美国境内1988-2008年各机场航班起降记录：表10-16
11
12
• 机场信息：表10-17；航空公司信息：表10-18
• 基于Hive的数据预处理 • 用Spark建立预测模型
31
谢谢！ 请多指正！
32
单位：百帕
单位：千米
离散型，类别包括west、Calm等 单位：千米每小时
单位：千米每小时
单位：毫米，存在缺失值
离散型，类别包括snow等 离散型，类别包括 overcast,light snow等 连续型，取值在0~359 YYYY/m/d HH:MM
23
• （2）单机实现
• 描述统计分析与可视化展现
11
end station longitude
还车站点经度 数值型
12
bikeid
自行车编号
定性变量，自行车唯一编号
13
usertype
14
birth year
15
gender
用户类型
Subscriber:年度用户; Customer:24小时或7天的临时用户
出生年份
仅有此列存在缺失值
22
性别
0：未知；1：男性；2：女性
6
start station latitude
借车站点纬度 数值型
7
start station longitude
借车站点经度 数值型
8
end station id
还车站点编号 定性变量，站点唯一编号
9
end station name
还车站点名称 字符串
10
end station latitude
还车站点纬度 数值型
• 2000-2008年全部航班的起飞延误 • 随机森林
21
• 3. 美国纽约公共自行车数据案例分析
• （1）数据简介
• 2013年7月1日至2016年8月31日共38个月（1158天）的交易流水数据
变量编号 1 2
3
变量名 tripduration starttime
stoptime
变量含义 旅行时长 出发时间
conditions
WindDirDegrees DateUTC
变量含义 日期
时间EDT
气温 露点 湿度 海平面气压 能见度 风向 风速 瞬间风速 降水量 活动
状态
风向角 格林尼治时间
变量取值及说明 字符串，YYYY-m-d EDT(Eastern Daylight Timing)指美国 东部夏令时间 单位：°C 单位：°C 百分数
3
• APP使用情况预测分析
• 因变量：最后一周是否会使用第i类APP（分类问题）及使用强度（回 归问题）
• 自变量：前23天的使用情况
4
• 模型：随机森林
5
• 用户行为聚类分析
• 用户APP使用差异的K均值聚类 • 双向聚类
6
• RFM聚类
• Recency：最近一次消费 • Frequency：消费频率 • Monetary：消费金额
• 天气数据：
变量编号 1
2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
13
14 15
变量名 date
time
temperature dew_point humidity pressure visibility wind_direction wind_speed moment_wind_speed precipitation activity
第10章、大数据案例分析
• 1. 智能手机用户监测数据案例分析 • （1）数据简介
• 来自QM公司连续30天4万多智能手机用户的监测数据 • APP使用记录数据（脱敏后）：表10-1 • 辅助数据
• app_class.csv: 4000多常用APP所属类别
1
2
• （2）单机实现 • 描述性分析：用户记录的有效情况
24
• 节假日、周末和工作日自行车使用情况
25
• 不同天气
26
• 每个月份各站点自行车使用量动态气泡图
2013年7月
2016年8月
27
• 网络分析、站点地图
28
• 自行车角度的分析
• 1158天内共有11487辆自行车
29
• 单个站点借车量预测分析
时间序列模型
随机森林模型
30
• （3）分布式实现，秒 借 车 时 间 ， 字 符 串 ， m/d/YYYY HH:MM:SS 还 车 时 间 ， 字 符 串 ， m/d/YYYY HH:MM:SS
4
start station id
借车站点编号 定性变量，站点唯一编号
5
start station name
借车站点名称 字符串
13
• 天气数据：表10-19
14
15
• （2）单机实现
• 基于Mysql的数据预处理与描述分析
16
• 洛杉矶到波士顿航线的延误分析
17
• 机场聚类分析
18
19
• 最短路径
20
• （3）分布式实现
• 基于Hive的数据预处理
• 2000-2008年全部航班的起飞延误 • 机场聚类
• 用Spark建立分类模型
8
• 推荐系统
9
• （3）分布式实现
• 数据预处理与描述统计 • 基于Spark的模型分析
• 分类、回归；聚类；推荐系统
10
• 2. 美国航空数据案例分析 • （1）数据简介
• 美国境内1988-2008年各机场航班起降记录：表10-16
11
12
• 机场信息：表10-17；航空公司信息：表10-18
• 基于Hive的数据预处理 • 用Spark建立预测模型
31
谢谢！ 请多指正！
32
单位：百帕
单位：千米
离散型，类别包括west、Calm等 单位：千米每小时
单位：千米每小时
单位：毫米，存在缺失值
离散型，类别包括snow等 离散型，类别包括 overcast,light snow等 连续型，取值在0~359 YYYY/m/d HH:MM
23
• （2）单机实现
• 描述统计分析与可视化展现
11
end station longitude
还车站点经度 数值型
12
bikeid
自行车编号
定性变量，自行车唯一编号
13
usertype
14
birth year
15
gender
用户类型
Subscriber:年度用户; Customer:24小时或7天的临时用户
出生年份
仅有此列存在缺失值
22
性别
0：未知；1：男性；2：女性
6
start station latitude
借车站点纬度 数值型
7
start station longitude
借车站点经度 数值型
8
end station id
还车站点编号 定性变量，站点唯一编号
9
end station name
还车站点名称 字符串
10
end station latitude
还车站点纬度 数值型
• 2000-2008年全部航班的起飞延误 • 随机森林
21
• 3. 美国纽约公共自行车数据案例分析
• （1）数据简介
• 2013年7月1日至2016年8月31日共38个月（1158天）的交易流水数据
变量编号 1 2
3
变量名 tripduration starttime
stoptime
变量含义 旅行时长 出发时间
conditions
WindDirDegrees DateUTC
变量含义 日期
时间EDT
气温 露点 湿度 海平面气压 能见度 风向 风速 瞬间风速 降水量 活动
状态
风向角 格林尼治时间
变量取值及说明 字符串，YYYY-m-d EDT(Eastern Daylight Timing)指美国 东部夏令时间 单位：°C 单位：°C 百分数
3
• APP使用情况预测分析
• 因变量：最后一周是否会使用第i类APP（分类问题）及使用强度（回 归问题）
• 自变量：前23天的使用情况
4
• 模型：随机森林
5
• 用户行为聚类分析
• 用户APP使用差异的K均值聚类 • 双向聚类
6
• RFM聚类
• Recency：最近一次消费 • Frequency：消费频率 • Monetary：消费金额
• 天气数据：
变量编号 1
2
3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
13
14 15
变量名 date
time
temperature dew_point humidity pressure visibility wind_direction wind_speed moment_wind_speed precipitation activity
第10章、大数据案例分析
• 1. 智能手机用户监测数据案例分析 • （1）数据简介
• 来自QM公司连续30天4万多智能手机用户的监测数据 • APP使用记录数据（脱敏后）：表10-1 • 辅助数据
• app_class.csv: 4000多常用APP所属类别
1
2
• （2）单机实现 • 描述性分析：用户记录的有效情况
24
• 节假日、周末和工作日自行车使用情况
25
• 不同天气
26
• 每个月份各站点自行车使用量动态气泡图
2013年7月
2016年8月
27
• 网络分析、站点地图
28
• 自行车角度的分析
• 1158天内共有11487辆自行车
29
• 单个站点借车量预测分析
时间序列模型
随机森林模型
30
• （3）分布式实现，秒 借 车 时 间 ， 字 符 串 ， m/d/YYYY HH:MM:SS 还 车 时 间 ， 字 符 串 ， m/d/YYYY HH:MM:SS
4
start station id
借车站点编号 定性变量，站点唯一编号
5
start station name
借车站点名称 字符串
13
• 天气数据：表10-19
14
15
• （2）单机实现
• 基于Mysql的数据预处理与描述分析
16
• 洛杉矶到波士顿航线的延误分析
17
• 机场聚类分析
18
19
• 最短路径
20
• （3）分布式实现
• 基于Hive的数据预处理
• 2000-2008年全部航班的起飞延误 • 机场聚类
• 用Spark建立分类模型