大数据思维逻辑图
大数据与人工智能(思维导图)
创建一个等距的一维数组
numpy.logspace()
创建一个等比数列
np.random.rand(10,10)
创建10行10列的数组（范围在0-1之间）
切片
均匀分布
np.random.uniform(0,100)
创建指定范围内的一个数
生成均匀分布随机数，指定随机数取值范围和数组形状
np.random.randint(0,100)
获取到具体的每个键和值
遍历字典
单独获取键和值
字典函数
len(dict),str(dict),type(dict)
字典方法
Set 集合
set是一组key的集合 集合间的运算
总结
变量
全局变量 变量名
函数外定义的变量
要在函数内给一个全局变量赋值时，需要先用global关键字声明变量，否则编译 器会尝试新建一个同名的局部变量
有标签样本{特征，标签} 无标签样本{特征，？}
数据的特定实例x
样本
检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型，这一过程称为经验风险 最小化
首先对权重w和偏差b进行初始猜测
构建模型
可将样本映射到预测标签
然后反复调整这些猜测 直到获得损失可能最低的权重和偏差为止
模型训练要点
模型
不断迭代，直到总体损失不再变化或至少变化极其缓 慢为止
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
大数据预处理整体架构
数据 资产
统一的数据视图
数据
传统清洗工具
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
分布式并处理模式
清洗 （DataWrangler、InfoSphere QualityStage） （内存计算Spark、批处理MapReduce、流计算Storm）
数据 储存
结构化数据 电子表格和传统的关系型数据库：甲骨文 （Oracle RDBMS)、阿里（RDS)、人大金仓等
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
Sqoop和 DataX
数据迁移
非结构化数据 凌潮（云谷）、华为（FusionInsight）、
IBM(BigInsights)、EMC（Pivotal）等
在线（API）
离线
数据
来源
数据采集
数据交换 （贵阳大数据交易所， .）
大数据预处理整体架构
结构化数据可以存储在传统的关系型数据库中 非结构化数据可以存储在新型的分布式存储中 半结构化数据可以存储在新型的分布式NoSQL数据库中
大数据预处理整体架构
结构化数据和非结构化数据之间的数据可以按照数据处理的需求进行迁 移。 比如：为了进行快速并行处理，需要将传统关系型数据库中的结构化数 据导入到分布式存储中，可以利用Sqoop等工具，先将关系型数据库的 表结构导入分布式数据库（Hive），然后再向分布式数据库的表中导入 结构化数据。
创新思维与方法第4章 大数据时代的思维变革
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
互联网公司更是要被数据淹没了。谷歌公司每天要处理超过24拍字节（PB， 250字节）的数据，这意味着其每天的数据处理量是美国国家图书馆所有纸质 出版物所含数据量的上千倍。Facebook（脸书）这个创立不过十来年的公司， 每天更新的照片量超过1 000万张，每天人们在网站上点“赞”（Like）按钮 或者写评论大约有三十亿次，这就为Facebook公司挖掘用户喜好提供了大量 的数据线索。与此同时，谷歌子公司YouTube 每月接待多达8亿的访客，平均 每一秒钟就会有一段长度在一小时以上的视频上传。推特（Twitter） 上的信 息量几乎每年翻一番，每天都会发布超过4亿条微博。
4.1.2 大数据的定义
所谓大数据，狭义上可以定义为：用现有的一般技术难以管理的大量数据的 集合。对大量数据进行分析，并从中获得有用观点，这种做法在一部分研究 机构和大企业中，过去就已经存在了。
现在的大数据和过去相比，主要有三点区别： 第一，随着社交媒体和传感器网络等的发展，在我们身边正产生出大量 且多样的数据； 第二，随着硬件和软件技术的发展，数据的存储、处理成本大幅下降； 第三，随着云计算的兴起，大数据的存储、处理环境已经没有必要自行 搭建。
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
图4-1 美国斯隆数字巡天望远镜
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
天文学领域发生的变化在社会各个领域都在发生。2003年，人类第一次破译 人体基因密码的时候，辛苦工作了十年才完成了三十亿对碱基对的排序。大 约十年之后，世界范围内的基因仪每15分钟就可以完成同样的工作。在金融 领域，美国股市每天的成交量高达70亿股，而其中三分之二的交易都是由建 立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序运用海量数据 来预测利益和降低风险。
大数据导论-思维、技术与应用 第2章 大数据采集
社交网络 交互数据
移动互联 网数据
数据结构
结构化 半结构化 非结构化
大数据分类
在大数据体系中，将传统数据分类为业务数据，而将传统数据体系中没 有考虑过的新数据源分为线下行为数据、线上行为数据和内容数据三大 类。
业务数据
消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等；
行业数据
车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等；
PART 02 系统日志采集方法
许多公司的平台每天都会产生大量的日志，并且一般为流 式数据，比如搜索引擎的pv和查询等。处理这些日志需要 特定的日志系统。目前使用最广泛的用于系统日志采集的 海量数据采集工具有Hadoop的Chukwa，Apache Flume， Facebook的Scribe和LinkedIn的Kafka等
2 系统日志采集
系统日志采集主要是收集公司业务平台日常产生的大量日志数据，供进行离线和在线的大 数据分析系统使用。高可用性、高可靠性、可扩展性是日志收集系统所具有的基本特征。 系统日志采集工具均采用分布式架构，能够满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
大数据采集方法分类
3 网络数据采集
网络数据采集是指通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息的过程。网 络爬虫会从一个或若干初始网页的URL开始，获得各个网页上的内容，并且在抓取网页的 过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足设置的停止条件为止。这样 可将非结构化数据、半结构化数据从网页中提取出来，存储在本地的存储系统中。
大数据采集方法分类
4 感知设备数据采集
感知设备数据采集是通过传感器、摄像头和其他智能终端自动采集信号、图片或录像来获 取数据。大数据智能感知系统需要实现对结构化、半结构化、非结构化的海量数据的智能 化识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等。主要关键技术 包括针对大数据源的智能识别、感知、适配、传输、接入等。
大数据思维的六大特性
大数据思维的六大特性信息时代大数据的应用对社会的运行和治理产生了重大影响，使社会运行和治理由事前防范、事后处理变成在线治理。
大数据应用中越来越多成功的案例，让人们愈发重视用大数据的方法和意识来处理碰到的新问题，这就是大数据思维。
主要有以下几个方面的特性。
一、全局大局思维大数据研究的对象是所有样本，而非抽样数据，关注样本中的主流，而非个别，这要求应用人员必须有全局和大局思维。
二、开放包融思维数据分享、信息公开在分享资源的同时，也在释放善意，取得互信，在数据交换的基础上产生合作，这将打破传统封闭与垄断，形成开放、共享、合作思维。
大数据不仅关注数据的因果关系，更多的是相关性，提高数据采集频度，而放宽了数据的精确度，容错率提高，用概率看待问题，使人们的包融思维得以强化。
三、优质服务思维互联网通过免费的基本服务换来了大量客户数据的积累，从经济学角度来看，所有的免费都是不可持续的。
这要求大数据使用者有能力依靠挖掘数据，改变价值的生成基础和价值链条的新价值，用更优质服务、提升变现能力来实现可持续发展。
四、学习趋势思维研究数据相关性，使人们更容易提前发现事物的规律，预测事物进展的趋势，大数据就是通过成功的预测而引起广泛关注的。
五、成本控制思维原来的社会治理模式中，用增量来配置社会资源，机构和人员不断扩大，成本不断加大。
大数据让社会资源的存量得以精确配置，高效使用，避免忙闲不均，社会治理由劳动密集型到技术动态调度转变。
六、创造性思维创造性思维是大数据思维方式的特性之一，通过对数据的重组、扩展和再利用，突破原有的框架，开拓新领域、确立新决策，发现隐藏在表面之下的数据价值，数据也创造性地成为了可重复使用的“再生性”资源。
历来的变革都是由生产工具推动思维方式转变开始的，旧的经济体制和传统理念在面临新思维逻辑的时候，如果不能与时俱进，吸收并转变为顺应潮流的新思维，通过新思维重新重组社会、国家、企业的战略、结构、文化和各种策略，那么貌似强大的社会反而变成了历史前进的阻力。
大数据导论-思维、技术与应用 第3章 大数据预处理
数据削减
数据消减技术的主要目的就是用于帮助从原有巨大数据集中获得一个精 简的数据集，并使这一精简数据集保持原有数据集的完整性。数据削减 的主要策略有以下几种： 1. 数据立方合计：这类合计操作主要用于构造数据立方（数据仓库操
作）。 2. 维数消减：主要用于检测和消除无关、弱相关、或冗余的属性或维
（数据仓库中属性）。 3. 数据压缩：利用编码技术压缩数据集的大小。
数据集成处理
1. 模式集成（Schema Integration）问题 就是如何使来自多个数据源的现实世界的实体相互匹配，这其中就涉及 到实体识别问题。 例如： 如何确定一个数据库中的“custom_id”与另一个数据库中的 “custom_number”是否表示同一实体。 数据库与数据仓库的元数据可以帮助避免在模式集成时发生错误。
Bin的划分方法一般有两种，一种是等高方法，即每个Bin中的元素的个
数相等；另一种是等宽方法，即每个Bin的取值间距（左右边界之差）
相同。
b in 中个 数
b in中个 数
等高bin
属性 值
等宽bin
属性 值
噪声数据处理
例如：
排序后价格：4,8,15,21,21,24,25,28,34
划分为等高度bin： —Bin1：4,8,15 —Bin2：21,21,24 —Bin3：25,28,34
例如：每天数据处理常常涉及数据集成操作销售额（数据）可以进行 合计操作以获得每月或每年的总额。
这一操作常用于构造数据立方或对数据进行多细度的分析。
数据转换处理
3. 数据泛化处理（Generalization）。所谓泛化处理就是用更抽象（更 高层次）的概念来取代低层次或数据层的数据对象。 例如：街道属性可以泛化到更高层次的概念，诸如：城市、国家。 对于数值型的属性也可以映射到更高层次概念 如年龄属性。如：年轻、中年和老年。
关于大学创新课(思维导图)
思维创新创新产生的心理过程创造力的心理资源知识动机人格思维风格机会识别创新环境其他因素自我意识敏锐的洞察力创意生成的一般心理过程心理过程认知过程情感过程意志过程影响创新产生的心理问题心理定势从众心理浮躁心理自卑心理嫉妒心理思维创新创新思维的本质，特点及结构模式本质将创新意识的感性愿望提升到理性的探索上，实现创新活动由感性认知到理性思考的飞跃特点积极的求异性敏锐的洞察力丰富的想象力多维的灵活性新颖的灵活性宽泛的知识结构结构模式准备，酝酿，明朗，验证寻找事实寻找构想寻找解答→→定向准备分析观念沉思综合评价→→→→→→逻辑思维及其与创新思维的关系逻辑思维特征，形式及运用特征：普遍性，严密性，稳定性，层次性形式：形式逻辑，数理逻辑，辩证逻辑逻辑思维的方法分析与综合比较与分类归纳与演绎抽象与概括发散思维与收敛思维发散思维特点流畅性变通性独创性形式平面思维立体思维横向思维逆向思维侧向思维多路思维组合思维收敛思维特点集中性程序性比较性方法目标确定法求同思维法求异思维法分析综合法形象思维，直觉思维，灵感思维形象思维特点形象性普遍性创造性过程：形象感受形象储存形象判断形象创造形象描述→→→→→方式想象思维无意想象有意想象联想思维接近思维类比思维对比思维链锁思维跨越思维直觉思维局限性个人主观色彩浓厚结论缺乏科学性灵感思维特点突发性兴奋性跳跃性创造性产生条件长期的思维活动准备兴趣和知识储备思维能力方面的准备乐观镇静的情绪摆脱习惯性思维的束缚灵感产生方式思想点化原型启发形象发现情景激发无意遐想潜意识问题发现问题发现的障碍因素无法确定目标状态未能正确掌握现状未发现问题本质问题是无尽的链条复杂工程问题问题发现方法视觉转换法反向提问法根原因分析法因果图法5why法系统功能分析与剪裁系统问题网络构建与冲突确定问题解决头脑风暴原则自由畅想原则严禁批判原则谋求数量原则借题发挥原则实施步骤会议准备阶段组织热身活动明确问题自由畅想收集设想判断问题是否得到解决评判组会议思维导图要素中心主题关键词分支图像信息平行思维法TRIZ方法理想解理想化水平理想解和最终理想解资源分析九窗口法尺寸——时间——成本方法聪明小人法冲突解决原理空间分离原理时间分离原理基于条件的分离原理整体与部分的分离原理技术系统进化商业模式创新商业模式概念特征创新性有效性动态适应性系统性生命周期性类型平台型互联网型O2O型IP型构成要素价值主张价值创造价值取得商业模式创新内涵及与技术的关系内涵：指设计一个能够进行价值创造和实现的新商业模式技术创新与商业模式创新创意和商业模式创新商业模式创新相关因素企业战略企业家精神投资商业模型价值链模型两面市场模型网络与大数据商业模式创新的产生与实现创新机遇创新类型设想驱动模仿驱动问题驱动技术驱动创新途径基于价值链分析基于构建两面市场构建工具商业模式画布精益画布商业计划书商业模式与创业要素机会资源团队创业实现。
统计与大数据基础思维方法导论总结
一、概述在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
而数据统计和大数据分析作为数据科学领域的两个重要支柱，已经成为了不少行业发展和决策制定的基石。
本文旨在对统计与大数据的基础思维方法进行导论总结，帮助读者更好地理解和应用统计与大数据分析方法。
二、统计基础思维方法1. 理解数据在进行统计分析之前，首先需要对数据进行充分的理解。
这包括数据的来源、数据的类型、数据的质量等方面。
只有理解了数据的基本情况，才能更好地选择合适的统计方法进行分析。
2. 数据清洗在实际的工作中，我们往往会遇到各种各样的脏数据，比如缺失值、异常值等。
数据清洗是统计分析过程中不可或缺的一步。
只有通过数据清洗，才能确保统计分析的结果准确可靠。
3. 描述性统计描述性统计是对数据进行统计描述的方法，包括均值、标准差、频数分布等。
通过描述性统计，可以更加直观地了解数据的分布情况，为后续的分析提供基础。
4. 探索性数据分析探索性数据分析是在描述性统计的基础上，对数据进行更深入的分析。
通过绘制散点图、箱线图等可视化图表，可以更好地发现数据之间的关系和规律。
5. 统计推断统计推断是在样本统计结果的基础上，对总体进行推断的方法。
通过统计推断，可以从样本的角度去判断总体的情况，并给出相应的置信区间和假设检验结果。
6. 因果推断因果推断是统计分析中的一个重要问题，但也是一个较为复杂的问题。
因果推断需要通过实验或者自然实验的方法，从统计学的角度来推断出因果关系。
三、大数据基础思维方法1. 大数据的特点大数据与传统数据相比，具有数据量大、数据类型多样、数据速度快等特点。
在进行大数据分析时，需要充分考虑这些特点，并选择合适的工具和方法。
2. 数据预处理由于大数据的规模较大，数据预处理变得尤为重要。
在数据预处理阶段，需要考虑数据的压缩、分区、去重等问题，以便为后续的分析做好准备。
3. 大数据存储在进行大数据分析时，存储是一个非常重要的问题。
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3、服务的流程
1.项目调研
消费需求调查 线上及线下市场 调研、竞品软件 分析 企业及品牌自身 分析
2.定位规划
发展战略 市场定位 产品形象规划
3.运营管理
线上：数据分析、 销售、客户服务、软 件更新与升级 线下：渠道拓展
4.推广
网络推广 新媒体推广 传统媒体推广
4、服务的方式
全案规划
线上：同步更新并制 定消费者''标签” 定位：渠道拓展、消 费者、产品 推广方案：构建完整 虚拟店铺体验模式
全渠道拓展
线上：大数据软件全 面覆盖各个线上销售 平台 线下：马上进驻已有 店铺（可根据消费者 在店铺的特征，进行 测验，进行推荐购买）
全媒体推广
线上：网络、新媒体 互动推广大数据软件 线下：店铺、传统媒 体推广
产品分级 渠道开拓
数据管理
2、服务的对象
品牌规划:战略、定位
直销渠道搭建和运营
“摸象” 软件
线上：网络销售渠道
分销渠道拓展和管理
消费者
终端形象:网店、产品、推广
从“精准”到“实效” 同步获取信息 同步全媒体推广 构建有型的体验店（在体 验店中根据消费者浏览的 服装，再次利用大数据软 件推出适顾客的款） 通过构建多维 立体终端销售 平台、实现共赢 购买更便利 更高性价比 有直观体验 有售后服务
整体思路框架
1.服务的维度
“摸象” 软件
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ2.服务的对象
3.服务的流程
4.服务的方式
1、服务的维度
消费者 营销推广
“摸象” 软件的服 务维度
消费者与产品的关系
1、怎么对消费者界定（跟踪分析、时尚品味进 行归纳，可根据年龄、职业、穿衣风格、出席场 合、季节、性格、外貌等进行归纳） 2、问卷测验 1、负责在线上的平台上进行推广 2、同步更新用户数据 3、问卷测验（设计，角色设计） 1、购买需求 2、期待价值 3、生理与心理购买方式 1、品牌购买式消费转换为可购买内容消费 2、创建高频关键词和既定主题（面料、廓形、风格划 分等，并创建情绪板、以 pdf 格式保存图片） 1、推出“剧中人同款”，带动“即性购买策略” 2、推出自由搭配和推荐搭配的功能 3、虚拟购买、虚拟试衣间 1、整合积累的数据，发掘“潜水”客户 2、创建高频关键词和既定主题 （创建情绪板、以 pdf 格式保存图片）
同步运营管理
线上：资深电商技术 团队支持 线下：专业零售管理 团队支持
同步提升营销
线上便捷购买与线下 服务体验结合，同步 获取信息，提升销售