w1大数据挖掘及其背景
大数据时代的数据挖掘及应用
大数据时代的数据挖掘及应用在当今大数据时代，数据挖掘成为了一项重要的技术。
数据挖掘是通过分析大量的数据，发现其中隐藏的模式、关联和趋势，从而为决策制定者提供有价值的信息和洞察。
本文将详细介绍大数据时代的数据挖掘技术及其应用。
一、数据挖掘的定义和基本概念数据挖掘是一种从大量数据中提取知识的过程。
它涉及多个学科领域，如统计学、机器学习、人工智能等。
数据挖掘的基本概念包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗用于处理数据中的噪声、缺失值和异常值等问题。
数据集成将来自不同数据源的数据进行整合。
数据转换是将数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为数值型数据。
数据规约是通过降低数据维度或压缩数据量来减少数据集的复杂性。
2. 特征选择特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以提高挖掘模型的效果和效率。
常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。
过滤式方法根据特征与目标变量之间的关联性进行选择。
包裹式方法通过尝试不同的特征子集来评估模型性能。
嵌入式方法将特征选择融入到模型训练过程中。
3. 模型构建模型构建是数据挖掘的核心过程，它包括选择合适的模型和算法，并对其进行训练和优化。
常用的数据挖掘模型包括决策树、神经网络、支持向量机等。
不同的模型适用于不同的问题和数据类型。
模型训练是通过使用已标记的数据来调整模型参数，以使其能够更好地拟合数据。
模型优化是通过调整模型的超参数来提高模型的泛化能力。
4. 模型评估模型评估是评估模型的性能和准确性，以确定其是否适用于实际应用。
常用的评估指标包括精确度、召回率、F1值等。
评估过程通常使用交叉验证等方法来避免过拟合和欠拟合问题。
二、数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，以下将介绍几个典型的应用领域。
1. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于欺诈检测、信用评估、风险管理等方面。
在大数据时代背景下的数据挖掘与分析
在大数据时代背景下的数据挖掘与分析在大数据时代，数据挖掘和分析已经成为企业和组织获取洞察和制定策略的关键工具。
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、规律和趋势的过程，通过分析这些信息，可以帮助企业做出更明智的决策。
数据挖掘的过程包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型建立、模型评估和模型优化等步骤。
首先，数据收集是整个数据挖掘过程的第一步，企业需要从各个部门和渠道收集大量的数据。
然后，数据清洗是为了保证数据的质量和准确性，去除重复数据和异常值。
接下来是特征选择，即从大量的特征中选择对目标变量有影响的重要特征。
然后是模型建立，采用各种数据挖掘算法构建预测模型。
模型评估用于评估模型的准确性和可靠性，最后是模型优化，通过调整参数和算法以提高模型的性能。
数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则、异常检测等方法。
分类是将数据集中的样本进行分类，例如垃圾邮件过滤、客户分类等。
聚类是将数据集中的样本按照相似性进行分组，例如市场细分、推荐系统等。
关联规则是发现数据集中项之间的相关性，例如购物篮分析、交叉销售等。
异常检测是发现数据集中的异常点或异常模式，例如欺诈检测、故障预测等。
数据挖掘和分析的应用范围非常广泛，包括市场营销、金融风控、医疗健康、智能制造等领域。
在市场营销中，通过数据挖掘可以了解客户群体的需求和行为，制定个性化营销策略。
在金融风控中，通过数据挖掘可以识别信用风险、欺诈风险等，提高风险管理能力。
在医疗健康领域，通过数据挖掘可以进行疾病预测、患者管理等，提高医疗服务的效率和质量。
在智能制造中，通过数据挖掘可以进行生产优化、故障预测等，提高生产效率和质量。
然而，数据挖掘和分析也面临一些挑战，如数据质量、算法选择、隐私保护等。
数据质量是数据挖掘的基础，如果数据质量不好，将导致分析结果不准确。
算法选择是关键的一步，选择适合场景的算法能够提高模型的准确性和可靠性。
隐私保护是一个重要问题，如何在数据挖掘过程中保护用户的隐私信息是一个难题。
信息系统的大数据分析与挖掘
信息系统的大数据分析与挖掘随着科技的发展，信息系统在当今社会中扮演着至关重要的角色。
大数据分析和挖掘是信息系统领域的两个重要概念。
本文将探讨信息系统中的大数据分析和挖掘的背景、意义以及应用，并着重讨论其未来的发展趋势。
一、背景和意义信息系统是指通过采集、存储、处理和传递数据来支持组织活动的系统。
大数据分析和挖掘是信息系统中的两个核心概念，它们可以帮助组织从庞大的数据中发现有价值的信息。
1. 大数据分析大数据分析是指对大规模数据集进行研究和分析，以揭示隐藏在数据背后的模式、关联和趋势。
传统的数据分析方法通常适用于小规模数据，而大数据分析则可以处理更加庞大的数据集。
通过大数据分析，组织可以更好地了解客户需求、优化运营过程、制定决策等。
2. 数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中寻找并提取出有用的信息和知识。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过发现数据中的模式、趋势和异常情况来帮助组织做出决策。
数据挖掘广泛应用于市场营销、金融风险管理、医疗诊断等领域。
二、应用领域大数据分析和挖掘在信息系统中有着广泛的应用领域。
以下是其中几个重要的应用领域：1. 商业智能商业智能是指通过对企业内部和外部数据进行分析，帮助企业做出战略决策。
大数据分析和挖掘可以帮助企业发现潜在的市场机会、改善产品和服务的质量以及优化供应链等。
2. 社交媒体分析随着社交媒体的兴起，大量的用户数据被生成和存储。
通过对社交媒体数据进行大数据分析和挖掘，组织可以了解用户的兴趣和需求，从而提供更精准的个性化推荐和服务。
3. 医疗健康医疗健康领域也是大数据分析和挖掘的重要应用领域之一。
通过对医疗记录、生物传感器数据和基因组学数据等进行分析，可以辅助医生进行疾病的早期诊断和预测。
4. 城市规划大数据分析和挖掘在城市规划中也有着广泛的应用。
通过对城市交通、能源消耗、环境质量等数据进行分析，可以优化城市的运营和规划，提升城市的可持续发展。
三、未来发展趋势随着科技的不断发展，信息系统中的大数据分析和挖掘将继续发展并拥有更广泛的应用。
大数据时代的数据挖掘技术分析
大数据时代的数据挖掘技术分析在当今数字化时代，大数据已经成为企业和组织的重要资产。
随着数据量的不断增长，数据挖掘技术也变得越来越重要。
本文将分析大数据时代的数据挖掘技术，探讨其发展趋势和应用前景。
一、数据挖掘技术的定义和作用1.1 数据挖掘技术是指通过各种算法和技术，从大规模数据中发现隐藏的模式、关系和规律。
1.2 数据挖掘技术可以匡助企业和组织挖掘数据中的有价值信息，提高决策效率和精准度。
1.3 数据挖掘技术在市场营销、金融风控、医疗健康等领域有着广泛的应用。
二、数据挖掘技术的发展趋势2.1 人工智能技术的发展推动了数据挖掘技术的进步，如深度学习、自然语言处理等。
2.2 数据挖掘技术与云计算、物联网等新兴技术的结合，为数据分析提供更多可能性。
2.3 数据挖掘技术的自动化和智能化程度不断提高，降低了使用门坎，使更多行业能够受益。
三、数据挖掘技术的主要方法和算法3.1 聚类分析是数据挖掘技术中常用的方法，可以将数据集划分为不同的类别。
3.2 关联规则挖掘可以发现数据之间的关联性，匡助企业了解用户行为和偏好。
3.3 分类算法是数据挖掘技术中的重要组成部份，可以用于预测和分类数据。
四、数据挖掘技术在企业中的应用案例4.1 零售行业通过数据挖掘技术分析顾客购买行为，提高销售额和客户满意度。
4.2 金融机构利用数据挖掘技术进行风险评估和欺诈检测，降低风险和损失。
4.3 医疗健康领域通过数据挖掘技术分析病例数据，提高诊断准确性和治疗效果。
五、大数据时代的数据挖掘技术发展前景5.1 随着数据量的不断增长，数据挖掘技术将变得更加重要和普及。
5.2 数据挖掘技术将与人工智能、大数据分析等技术融合，为企业提供更多智能化服务。
5.3 数据挖掘技术将带来更多的商业机会和创新，推动数字经济的发展。
综上所述，大数据时代的数据挖掘技术在各个领域都有着广泛的应用和发展前景。
随着技术的不断进步和创新，数据挖掘技术将成为企业决策和发展的重要支撑。
数据挖掘总结
数据挖掘总结数据挖掘知识点总结1.数据挖掘产生的背景?驱动力是什么？四种主要技术激发了人们对数据挖掘技术的开发、应用和研究的兴趣：超大规模数据库的出现，如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及先进的计算机技术，如更快和更大的计算能力和并行体系结构对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用统计方法在数据处理领域应用的不断深入大量信息给人们带来方便的同时也带来一大堆问题：信息冗余、信息真假难以辨识、信息安全难以保证、信息形式不一、难以统一处理等。
“数据过剩”、“信息爆炸”和“知识贫乏”等现象相继产生。
数据挖掘首次出现在1989年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。
数据挖掘思想来自于机器学习、数据库系统、模式识别和统计。
需要是发明之母。
近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
驱动力：DRIP（Data Rich Information Poor）2.大数据的特点是什么？high-volume,high-veclocity,high-variety高容量、高覆盖率、高品种3.什么是数据挖掘？数据->知识（规律）数据挖掘是从数据中发现知识，从大量的数据中挖掘那些令人感兴趣的，有用的，隐含的、先前的、未知的、和可能有用的模式或知识。
数据挖掘并非全自动的过程，在各个环节都可能需要人为参与。
数据挖掘可以从技术和商业两个层面上定义。
从技术层面上看，数据挖掘就是从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。
从商业层面看，数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景及研究现状大数据发展背景与研究现状（一）大数据时代的背景随着计算机存储能力的提升和复杂算法的发展，近年来的数据量成指数型增长，这些趋势使科学技术发展也日新月异，商业模式发生了颠覆式变化。
《分析的时代：在大数据的世界竞争》是2021年12月麦肯锡全球研究院（MGI）发表的一份报告。
五年前MGI就指出大数据分析在基于定位的服务、美国零售业、制造业、欧盟公共部门及美国健康医疗领域有很大的增长潜力。
数据正在被商业化，来自网络、智能手机、传感器、相机、支付系统以及其他途径的数据形成了一项资产，产生了巨大的商业价值。
苹果、亚马逊、Facebook、谷歌、通用微软以及阿里巴巴集团利用大数据分析及自己的优势改变了竞争的基础，建立了全新的商业模式。
稀缺数据的所有者利用数字化网络平台在一些市场近乎垄断，只需用独特方式将数据整合分析，提供有价值的数据分析，几乎可以“赢家通吃”。
2021年全球的数据储量就达到1.8ZB，与2021年相比2021年大数据增长了近4倍，未来十年，全球数据存储量还将增长十倍，大数据成为提升产业竞争力和创新商业模式的新途径。
大数据在企业中得到了充分的应用并实现了巨大的商业价值。
梅西百货的SAS系统可以根据7300种货品的需求和库存实现实时定价。
零售业寡头摩尔玛通过最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据技术使得在线购物的完成率提升了10%到15%。
我国信息数据资源80%以上掌握在各级政府部门手里，但很多数据却与世隔绝“深藏闺中”，成为极大的浪费。
2021年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，明确要求“2021年底前建成国家政府数据统一开放平台”；今年5月，国务院办公厅又印发《政务信息系统整合共享实施方案》，进一步推动政府数据向社会开放。
1大数据可以把人们从旧的价值观和发展观中解放出来，从全新的视角和角度理解世界的科技进步和复杂技术的涌现，变革人们关于工作、生活和思维的看法。
大数据时代的数据挖掘技术
大数据时代的数据挖掘技术在大数据时代，数据挖掘技术成为了一项重要的技术和工具。
数据挖掘技术是通过对大量的数据进行分析和处理，从中发现隐藏在数据背后的模式、关联和趋势，以帮助企业做出更明智的决策和提供更好的服务。
数据挖掘技术的标准格式文本如下：一、背景介绍在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对数据的深入挖掘和分析的需求。
因此，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现有价值的信息和知识的技术。
二、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是一种从大量的数据中自动或半自动地发现模式、关联和趋势的技术。
它主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对原始数据进行清洗、集成和转换，以便后续的挖掘工作。
2. 数据挖掘：通过使用各种数据挖掘算法和技术，从预处理后的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
3. 模型评估和选择：对挖掘得到的模式和关联进行评估和选择，以确定其可靠性和有效性。
4. 结果解释和应用：将挖掘得到的模式和关联解释给相关的领域专家，并应用到实际的业务决策中。
三、数据挖掘技术的应用领域数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 金融领域：通过对客户的消费行为和信用记录进行挖掘，识别潜在的风险和欺诈行为。
2. 零售领域：通过对销售数据进行挖掘，发现产品的潜在需求和消费者的购买模式，以优化产品定价和推广策略。
3. 医疗领域：通过对病历和医疗数据进行挖掘，发现潜在的疾病风险和治疗方案，以提高医疗服务的质量和效率。
4. 电信领域：通过对用户通信记录和行为数据进行挖掘，发现用户的需求和行为模式，以提供个性化的服务和推荐。
5. 社交媒体领域：通过对用户的社交关系和行为数据进行挖掘，发现用户的兴趣和需求，以提供个性化的推荐和广告。
四、数据挖掘技术的挑战和未来发展方向数据挖掘技术虽然在各个领域都取得了一定的成果，但仍然面临一些挑战。
大数据背景下的数据挖掘
大数据背景下的数据挖掘在当今数字化时代，数据如同海洋一般浩瀚无垠，而数据挖掘就像是在这片海洋中寻找宝藏的利器。
大数据的兴起为我们带来了前所未有的机遇和挑战，数据挖掘技术则成为了我们从海量数据中获取有价值信息的关键手段。
首先，让我们来理解一下什么是大数据。
简单来说，大数据就是规模极其庞大、复杂多样且快速增长的数据集合。
这些数据可能来自各种渠道，比如互联网、社交媒体、物联网设备、企业系统等等。
它们不仅数量巨大，而且类型繁多，包括结构化数据（如表格中的数字和文本）、半结构化数据（如 XML 和 JSON 格式的数据）以及非结构化数据（如文本、图像、音频和视频）。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和Value（价值）。
那么，数据挖掘在这样的背景下扮演着怎样的角色呢？数据挖掘就是从这些海量的数据中发现隐藏的模式、关系和知识的过程。
它就像是一位精明的侦探，能够从看似毫无头绪的数据中找出有意义的线索。
通过运用各种技术和算法，数据挖掘可以帮助企业和组织做出更明智的决策、优化业务流程、提高效率、发现潜在的市场机会以及预测未来的趋势。
数据挖掘的过程可以大致分为几个主要步骤。
第一步是数据收集，这就像是为烹饪准备食材一样，我们需要收集大量的原始数据。
这些数据可能来自内部数据库、外部数据源或者通过网络爬虫等技术获取。
接下来是数据预处理，这一步就像是对食材进行清洗和整理，我们需要对收集到的数据进行清理、转换和整合，以去除噪声和错误数据，并将数据格式统一为适合分析的形式。
然后是数据建模，这相当于选择合适的烹饪方法，我们要根据具体的问题和目标选择合适的算法和模型，如分类算法、聚类算法、关联规则挖掘等。
在模型建立之后，就是模型评估，这就像是品尝菜肴的味道，我们需要通过各种指标来评估模型的性能和准确性，如果模型不够好，就需要返回前面的步骤进行调整和优化。
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多处数据都满足幂律
• • • • 1) Web图当中节点的度 2) 商品的销量 3) Web网站的大小 4) Zipf定律
1) Web图当中节点的度
• 按照网页的入链数对所有网 页排序，令x为网页在排序结 果的序号，y为序号为x的网 页的入链数。 • y和x间的关系和左图类似，
大数据挖掘面临的挑战
• 数据来源种类多且量大：
– 现有的RDBMS无法处理如此巨大的数据
• 可扩展处理：
– 挖掘计算可扩展，要反应及时
• 可靠性保证：
– 分布式文件系统的备份恢复机制
• 并行计算模型：
– 需要采用MapReduce的计算模型。
大数据挖掘的三个重要转变
首先，要分析与某事物相关的所有数据，而 不是依靠分析少量的数据样本。 其次，接受数据的纷繁复杂，而不再追求精 确性。 最后，不再探求难以捉摸的因果关系，转而 关注事物的相关关系。
N IDFi log 2 ni
• 词项i在文档j中的得分被定义为TFij×IDFi • 具有最高TF.IDF得分的那些词项，通常都是刻 画文档主题的最佳词项
例子假定词语w在其中的210 = 1024篇文档中出现
– 那么IDFw = log2(220/210) = log2(210) = 10。 – 考虑一篇文档j，w在该文档中出现20次，是文档 当中出现最多的词。那么TFwj =1，于是w在文档j 中的TF.IDF得分为10 – 假定在文档k中，词语w出现一次，而该文档中任 一词语最多出现20次。有TFwk = 1/20， w在文档k 中的TF.IDF得分为1/2
– 文档的主题通过一些特定的，能够体现主题的词 语来刻画。 – 例如，有关棒球(baseball) 的文章中常出现类似 "ball"(球)、"bat"(球棒)、"pitch"(投球)以及"run"(跑 垒)之类的词语。
分类必须先考察文档
• 从文档中找出重要的词语
– 最频繁出现的词语未必最重要，如 "the"、"and" 等停用词 – 极少出现的词语如albeit,有时也不能提供多少有用 的信息 – 另一方面，某个词(如chukker,马球一局)能提示文 档明显和马球运动有关
– 数据挖掘可以描述为：按既定决策目标，对大 量的数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知 的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化 的先进有效的方法。
数据、信息与知识
客观世界
收集
分析
数据
信息
再 分 析
知识
指导
经典挖掘模型CRISP-DM
商业理解
结果部署 数据 建立模型 模型评估
数据理解
数据准备
数据挖掘三阶段
例子
• 下图是包含姓名(name)、地址(address)和电话 号码(phone)字段的记录的内存索引结构。
– 索引基于电话号码字段构建，桶采用链表结构。 – 电话号码800-555-1212所对应的哈希到桶号码为17
• 使用哈希表的索引，电话号码经过哈希函数 映射到不同桶中，桶编号就是哈希结果值
• TF.IDF是度量给定词语在文档中，反复出现程 度的形式化指标
TF.IDF
• 假定文档集中有N篇文档，fij为词项i在文档j中 出现的频率(即次数)，词项i在文档j中的词项 频率TFij定义为
TFij
fij
max k f kj
• 假定词项i在文档集的ni篇文档中出现，那么 词项i的IDF定义
现代信息系统让大数据成为了可能，是时候开始 关注信息"I"本身了。
大数据挖掘
大数据挖掘的核心动力来源于人类了解和分 析世界的渴望。
传统的数据挖掘
• 数据挖掘(Data Mining)，又称知识发现 (KDD)
– 是一个从大量数据中提取、挖掘出未知的、有 价值的模式或规律等知识的复杂过程。
• 数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。
二级存储器
• 处理大规模数据时，数据在磁盘还是在内存 ，计算的时间开销相差很大 • 将数据放在内存中将具压倒性优势
– 一般来说，磁盘上数据到内存的传送速度大约是 100 MB/s。 – 将磁盘组织成块结构，每个块是操作系统用于， 在内存和磁盘之间传输数据的最小单元
块
• 例如，Windows操作系统使用的块大小为64KB。 • 需要大概10毫秒的时间，来访问和读取一个磁盘 块。 • 相对于从内存中读取一个字的时间，磁盘的读取 延迟大概要慢5个数量级。 • 若将相关的数据组织到磁盘的单个柱面上，这样可以 以每块显著小于10毫秒的速度，将柱面上的所有块读 入内存。
2) 相似项
• 有时数据看上去像一系列集合，这时的目标 是，寻找那些共同元素比例较高的集合对。
– 由于顾客大都对许多不同的商品感兴趣，寻找兴 趣相似的那部分顾客，并根据这些关联对数据进 行表示的做法会更有用。 – 为向顾客推荐感兴趣的商品，Amazon先寻找与他 相似的顾客群，并把其中大部分人购买过的商品 也推荐给他，该过程称为协同过滤
数据挖掘是数据模型的发现过程
• 数据挖掘(data mining)是数据"模型"的发现过 程，而"模型"却可以有多种含义。 • 下面介绍在建模方面最重要的几个方向
统计建模
• 最早使用"data mining"术语的人是统计学家
– 原意是：试图抽取出数据本身不支持的信息的过 程
– 统计学家认为，数据挖掘就是统计模型的构建过 程 – 而这个统计模型指的就是，可见数据所遵从的总 体分布
• 左边是斜率为-2的幂律关系
– log10y=6-2log10x
上的图书销售情况
• 上的图书销售情况
– x表示图书的销量排名，y对应的是 销售排名为x的畅销图书在某个时间 段的销量 – 销售排行第1位的图书的销量是1百 万册，而排行第10位的图书的销量 为1万册，排行第100位的图书销量 为100册…。
– 比如，并不清楚到底是影片的什么因素，导致某 些观众喜欢或者厌恶该影片。 – 因此，在Netflix竞赛要求设计一个算法，来预测观 众对影片的评分时，基于已有评分样本的数据挖 掘算法获得了巨大成功。
数据挖掘不成功的案例
• 当挖掘的目标，能够更直接地描述时，数据 挖掘方法并不成功。
– WhizBang!实验室曾试图使用数据挖掘方法，在 Web上定位人们的简历。
数据准备 数据挖掘 结果评价 结果表达和解释
数据挖掘
数据转换 预处理 数据选择 数据集成 目标数据 数据 数据源 预处理后 转换数据 数据 知识
模式
常用的数据挖掘方法
关联规则 聚类分析 分类技术 时序模式 偏差检测 预测估计 …….
传统的数据挖掘软件
• 专用挖掘工具、通用挖掘工具
– – – – – – – QUEST MineSet DBMiner Intelligent Miner SAS Enterprise Miner SPSS Clementine ……
大数据挖掘知识点
• 对数据挖掘研究有益的一些知识
– – – – – (1)用于度量词语重要性的TF.IDF指标 (2)哈希函数及其使用 (3)二级存储器(磁盘)及其对算法运行时间的影响； (4)自然对数的底e及包含它的一系列恒等式 (5)幂定律(power law)
词语在文档中的重要性
• 文档(词语的序列)挖掘的不少应用，都涉及根 据主题，对文档分类的问题。
自然对数的底e
• 常数e = 2.718 281 8... 有一些非常有用的特性 • e是当x趋向于无穷大时，
1 1 x
x
• 的极限。 • 当x分别等于1、2、3和4时，上式的值分别近似为2、 2.25、2.37和2.44
例子
• 令x=1/2，有
– e1/2 = 1 +1/2+1/8+1/48+1/384+…
– 1)对数据进行简洁的近似汇总描述； – 2)从数据中抽取出最突出的特征，代替数据，并忽 略剩余内容
数据汇总
• 一种数据汇总形式是PageRank，谷歌成功的 关键算法
– Web的整个复杂结构，可由每个页面所对应的一 个数字( PageRank值)归纳而成。
• 另一种数据汇总形式是聚类
– 在聚类中，数据被看成是多维空间下的点，空间 中相互邻近的点将被赋予相同的类别。
首选将B取为素数
• 当哈希键都是整数时，如果选用一个与所有 可能的哈希键，都具有公因子的B时，将会导 致分配到桶中的结果不随机。
– 因此，通常都首选将B取为素数。这种选择方法减 少了非随机行为的可能性。
• 如果哈希键不是整数，有一些简单的规则可 以将通用的类型转化成整数。
– 例如，如果哈希键是字符串，那么可以将每个字 符，转换成其对应的ASCII码或Unicode码
– 如果哈希键的总体是所有的正整数，那么上述 哈希函数产生的结果会非常均匀，即1/B的整 数将被分到每个桶中。 – 如果哈希键只能是偶数值，并且如果B=10，那 么h(x) 的结果只能是0、2、4、6和8，此时哈 希函数的行为明显不够随机。 – 如果选择B=11，那么会有1/11的偶数会分到每 个桶中，这时候哈希函数的效果又会很好
– 算法的效果都比不过人工设计的，直接通过典型 关键词和短语，来查找简历的算法。
– 相对于直接设计的简历发现算法而言，数据挖掘 并无任何优势
建模的计算方法
• 数据建模有很多不同的方法。
• 数据可以通过，其生成所可能遵从的，统计 过程构建来建模。
数据建模两种做法
• 数据建模方法可描述为下列两种做法之一：
索引
• 为对象的一个或多个元素值建立索引，是一 种能够支持对象高效查找的方法。