大数据与数据挖掘ppt课件
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大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)目录•大数据概述与背景•数据分析基础•数据挖掘技术与方法•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势大数据概述与背景大数据定义及特点定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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。
特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低等特点。
大数据产生背景互联网发展随着互联网技术的不断发展和普及，人们产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
社交媒体普及社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
大数据发展趋势数据驱动决策未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护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。
数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304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。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
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
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。
《大数据深度挖掘技术与大数据应用》PPT课件讲义
行业应用案例-金融
➢ 项目需求
将总行下发的数据及核心业务数据，经过数据整理、加载到省级 数据中心，并进行各项业务快速应用开发
➢ 数据源
◦ 某省公积金中心，近五年的操作、交易记录，共10亿条左右。
➢ 系统环境
◦ 4台X86架构的PC服务器，共128G内存 ◦ 单台服务器，8核CPU,32G内存
➢ 解决方案
1. 制造业生产设备生命周期大数据分析。 2. 制造业信息云图。
碳交易平台
1.大数据碳金融算法与模型建立。 2.碳交易与分析平台。
大数据环境下的无重叠视域跟踪
大数据技术，解决视频领域的知识识别， 知识发现，知识集成与跟踪，推理等关键 技术问题。
多项国家自然科学基金
开创了基于人类视觉智能的动态目标捕捉、跟踪和行为分析的研 究，在国内外杂志、会议发表了多篇高水平论文。 获得视频识别，知识学习与推理相关发明专利2项，申请发明专利 7项。
1.制造设备生命周祺管理 2.制造业投入产出预测
1.空气质量预测 2.卷烟消费者购买行为分析 3.纳税人偷税漏税评估
目录
➢ 联合实验室 ➢ 大数据分析平台 ➢ 产品技术架构 ➢ 典型行业应用案例
技术架构解决方案-要解决的问题
基于spark内存的计算模型，同时支持批处理、交互式处理、流 处理。
交互式查询
行业应用案例-金融
➢ 持卡客户多维分析：
◦ 持卡客户人口统计特征分析 ◦ 持卡客户交易行为模式分析 ◦ 持卡客户应用场景分析
➢ 特约商户多维分析：
◦ 商户基本信息分析/商户业务收益分析 ◦ 商户价值贡献度评估／商户收单风险分析
➢ 持卡客户和特约商户双向分析
◦ 特定特征客户特定时间消费商户分布分析 ◦ 特定时间在特定商户消费的客户特征分析
数据挖掘ppt课件(2024)
医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等 。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处 理和特征提取，如文本处理、图像 识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指 标评估模型性能，将模型应用于实 际医疗场景中，提高医生诊断效率 和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练 学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对 输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重 要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理 、特征提取、模型构建等 步骤，其中模型构建可以 使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、 神经网络、支持向量机等 在数据挖掘中有广泛应用 。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技 术构建推荐模型，如逻辑回归 、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等 指标评估模型性能，采用交叉 验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理
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
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第1章 数据挖掘概念
1.1 数据挖掘概述
1.1.2 数据挖掘常用算法概述
第一章 数据挖掘概念
(3) 支持向量机 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是建立在统计学理论的VC维理论和
结构风险最小原理基础上的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许 多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机算 法将在后面章节做详细介绍。
第一章 数据挖掘概念
1. 什么是测量误差和数据收集误差 测量误差是测量中测量结果与实际值之间的差值叫误差。 数据收集误差是指收集数据时遗漏数据对象或属性值，或包含了其他数据对象等情况。
2. 什么是噪声 噪声是从物理角度而言，噪声是波形不规则的声音。
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
第一章 数据挖掘概念
第一章 数据挖掘概念
1.3 数据挖掘的应用
第一章 数据挖掘概念
1. 算法延展性
算法延展性即为算法弹性，随着数据产生、采集技术的快速进步，以GB、TB、PB（1GB=1024MB， 1TB=1024GB，1PB=1024TB）为单位的数据集越来越普遍。
2. 高维性
在以前的数据库构成中只有少量属性的数据集，现在大数据集群构成中是具有成百上千属性的数据集。
1.2 数据探索
1.2.1 数据概述
1. 属性 （1）区分属性可通过属性可能取值的个数来判断。 （2）非对称的属性 2. 数据集的一般特性
数据集一般具有三个特性，分别是维度、稀疏性、 分辨率三个，它们对数据挖掘有重要影响。 3. 较常见的数据类型
第一章 数据挖掘概念
1.2 数据探索
1.2.2 数据质量
1.3 数据挖掘的应用
1.3.3 数据挖掘的应用场景
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
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具体内容逐步调整
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/4/13
.
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ Aside from the raw analysis step, it involves database and data
management aspects, data pre-processing, model and inference
considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-
数据挖掘课程教学研讨
.
数据挖掘课程的目的
.
什么是数据挖掘
Wiki中的定义
➢ the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD
➢ An interdisciplinary subfield of computer science, is the computational process of discovering patterns in large data sets
CURE, CHAMELEON, BIRCH等
➢ 关联分析，
▪ Apriori 算 法 、 DHP 、 FP-growth ，以及频繁序列挖掘、图挖掘等
教学内容
➢ 数据挖掘应用
▪ 异常检测、数据流挖掘、Web挖 掘 (PageRank, HITS 和 Spam, Opinion Mining)、社会网络分析 (Blog 、 Tag 分 析 等 ) 、 数 据 挖 掘 和 隐 私 保 护 、 文 本 挖 掘 (PLSA, 概率主题模型等)、降维技术 (SVD, FastMap, LSH等)和特征 选择(基于互信息量的方法、 Relief等)等主题
2020/4/13
.
10
高级数据挖掘
教学内容
➢ 聚类分析
▪ 划分型聚类算法，如K-means等 ▪ 层次型聚类算法，如Single link,
complete link, Ward方法等 ▪ 及基于模型的聚类如EM算法； ▪ 基于密度的聚类算法如DBSCAN ▪ 其 他 高 级 聚 类 算 法 ， 如 Clique,
processing of discovered structures, visualization, and online updating.
2020/4/13
.
3
开设数据挖掘课程的目的
技术发展的趋势的需要
➢ 大数据和智能化是信息技术发展的新动力
➢ 技术发展路径
▪ 数据库->数据仓库->数据挖掘->大数据
数据挖掘技术已经成为很多应用领域的基本支撑技
术
➢ WEB数据分析
➢ 电子商务
➢ 生物信息学
➢ 金融数据分析
… 2020/➢4/13
.
4
开设数据挖掘课程的目的
数据分析类课程在计算机教学体系中的作用将逐渐
增加
➢ 数据挖掘、机器学习、…
培养学生理论与应用相结合能力
➢ 培养学生应用基本的方法，提高解决实际的系统能力
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/4/13
.
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/4/13
.
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
教学内容
➢ 分类算法，
▪ 包 括 决 策 树 (ID3, C4.5, SPRINT 等 ) 、 基 于 规 则 的 分 类 器 (C4.5rules, RIPPLE等)、Naïve Bayes分类器和贝叶斯网络、最近邻分类器(kNN, Condensed kNN, DANN 等 ) 、 支 持 向 量 机 (SVM) 、 Ensemble 方 法 ( 如 AdaBoost, Bagging, Rain Forest 等 ) ， 以 及 模 型 选 择 ( 如 MDL ， Regularization Network等)。
数据挖掘课程的特点
➢ 入门容易
➢ 有深度
➢ 应用实例多
▪ 易于设计实验
2020/4/13
.
5
复旦大学数据挖掘课程的设置
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 学生情况
▪ 120名本科生/年 ▪ 150名研究生/年
➢ 教师情况
▪ 教学科研教师：100名左右
➢ 教学理念
▪ 强调数据基础 ▪ 强调学生综合能力的培养 ▪ 强调学生创新能力培养
▪ 算法设计 ▪ 挖掘算法的内涵 ▪ 参数设置 ▪ 结果评估 ▪…
➢ 了解数据挖掘的主要应用方向 ➢ 为后续的课程做准备
2020/4/13
.
7
复旦大学数据挖掘课程的设置
数据库新技术 机器学习 生物信息学 多媒体数据处理
WEB数 文本 数据
… 据管理 数据 密集
和数据 挖掘 型计
挖掘
算
高级数据挖掘技术
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/4/13
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8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ Aside from the raw analysis step, it involves database and data
management aspects, data pre-processing, model and inference
considerations, interestingness metrics, complexity considerations, post-
数据挖掘课程教学研讨
.
数据挖掘课程的目的
.
什么是数据挖掘
Wiki中的定义
➢ the analysis step of the "Knowledge Discovery in Databases" process, or KDD
➢ An interdisciplinary subfield of computer science, is the computational process of discovering patterns in large data sets
CURE, CHAMELEON, BIRCH等
➢ 关联分析，
▪ Apriori 算 法 、 DHP 、 FP-growth ，以及频繁序列挖掘、图挖掘等
教学内容
➢ 数据挖掘应用
▪ 异常检测、数据流挖掘、Web挖 掘 (PageRank, HITS 和 Spam, Opinion Mining)、社会网络分析 (Blog 、 Tag 分 析 等 ) 、 数 据 挖 掘 和 隐 私 保 护 、 文 本 挖 掘 (PLSA, 概率主题模型等)、降维技术 (SVD, FastMap, LSH等)和特征 选择(基于互信息量的方法、 Relief等)等主题
2020/4/13
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10
高级数据挖掘
教学内容
➢ 聚类分析
▪ 划分型聚类算法，如K-means等 ▪ 层次型聚类算法，如Single link,
complete link, Ward方法等 ▪ 及基于模型的聚类如EM算法； ▪ 基于密度的聚类算法如DBSCAN ▪ 其 他 高 级 聚 类 算 法 ， 如 Clique,
processing of discovered structures, visualization, and online updating.
2020/4/13
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3
开设数据挖掘课程的目的
技术发展的趋势的需要
➢ 大数据和智能化是信息技术发展的新动力
➢ 技术发展路径
▪ 数据库->数据仓库->数据挖掘->大数据
数据挖掘技术已经成为很多应用领域的基本支撑技
术
➢ WEB数据分析
➢ 电子商务
➢ 生物信息学
➢ 金融数据分析
… 2020/➢4/13
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4
开设数据挖掘课程的目的
数据分析类课程在计算机教学体系中的作用将逐渐
增加
➢ 数据挖掘、机器学习、…
培养学生理论与应用相结合能力
➢ 培养学生应用基本的方法，提高解决实际的系统能力
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/4/13
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复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/4/13
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高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
教学内容
➢ 分类算法，
▪ 包 括 决 策 树 (ID3, C4.5, SPRINT 等 ) 、 基 于 规 则 的 分 类 器 (C4.5rules, RIPPLE等)、Naïve Bayes分类器和贝叶斯网络、最近邻分类器(kNN, Condensed kNN, DANN 等 ) 、 支 持 向 量 机 (SVM) 、 Ensemble 方 法 ( 如 AdaBoost, Bagging, Rain Forest 等 ) ， 以 及 模 型 选 择 ( 如 MDL ， Regularization Network等)。
数据挖掘课程的特点
➢ 入门容易
➢ 有深度
➢ 应用实例多
▪ 易于设计实验
2020/4/13
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5
复旦大学数据挖掘课程的设置
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 学生情况
▪ 120名本科生/年 ▪ 150名研究生/年
➢ 教师情况
▪ 教学科研教师：100名左右
➢ 教学理念
▪ 强调数据基础 ▪ 强调学生综合能力的培养 ▪ 强调学生创新能力培养
▪ 算法设计 ▪ 挖掘算法的内涵 ▪ 参数设置 ▪ 结果评估 ▪…
➢ 了解数据挖掘的主要应用方向 ➢ 为后续的课程做准备
2020/4/13
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复旦大学数据挖掘课程的设置
数据库新技术 机器学习 生物信息学 多媒体数据处理
WEB数 文本 数据
… 据管理 数据 密集
和数据 挖掘 型计
挖掘
算
高级数据挖掘技术