大数据挖掘入门教程
大数据分析与挖掘教学大纲
大数据分析与挖掘教学大纲I.课程简介本课程是针对大数据分析与挖掘领域的学生开设的一门基础课程。
通过本课程的学习，学生将掌握大数据分析与挖掘的基本概念、数据采集与清洗技术、数据预处理与特征选择方法、常用的大数据挖掘算法等。
II.课程目标1.掌握大数据分析与挖掘的基本概念，理解大数据的特点和挖掘过程；2.熟悉数据采集与清洗的方法，理解数据预处理的重要性；3.熟练掌握常用的大数据挖掘算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法等；4.能够使用机器学习工具或编程语言实现大数据挖掘项目，包括数据预处理、特征选择、模型建立和评价等。
III.教学内容1.大数据分析与挖掘概述A.大数据的定义和特点B.大数据挖掘的基本概念和过程C.大数据分析与挖掘的应用领域2.数据采集与清洗A.数据采集方法和工具B.数据清洗的目的和方法C.数据去重、缺失值处理和异常值检测3.数据预处理与特征选择A.数据预处理的目的和方法B.数据变换和规范化技术C.特征选择的概念和方法D.特征提取和降维技术4.大数据挖掘算法A. 聚类算法（如K-means算法、DBSCAN算法）B.分类算法（如决策树、支持向量机）C.关联规则挖掘算法D.时间序列分析算法（如ARIMA模型）5.大数据挖掘实践A. 机器学习工具的使用（如Python的Scikit-learn库）B. 基于编程语言（如Python或R）的大数据挖掘案例分析C.数据预处理、特征选择、模型建立和评价的实现IV.教学方式1.理论讲授：通过课堂讲解，介绍大数据分析与挖掘的基本概念和方法。
2.案例分析：通过实际案例分析，展示大数据挖掘算法在实际问题中的应用。
3.实践操作：组织学生实践操作，使用机器学习工具或编程语言实现大数据挖掘项目。
V.考核方式1.平时成绩：包括课堂表现、参与讨论和课堂练习等。
2.课程项目：根据实际问题，组织学生完成一次大数据挖掘项目。
3.期末考试：考查学生对课程知识的理解和应用能力。
大数据高职系列教材之数据挖掘基础PPT课件：第6章 数据挖掘应用案例
6 . 1 电力行业采用聚类方法进行主变油温分析
第六章 数据挖掘应用案例
需求背景及采用的大数据分析方法
• 把正常运行油温分成几个区间段，分析各区间段的油温出现次数分布，并计算出该区间 段的油温次数分布中心点。而根据中心点的偏离程度即阈值作为设备异常的预判是有较 大参考价值的。
• 采用聚类K-Means分析方法 • 在Spark集群上实现
6.2 银行信贷评价
第六章 数据挖掘应用案例
神经网络（NN），就是构建一个含有输入层、输出层和隐含层的模型，其中隐含 层可以有多层，这组输入和输出单元相互连接，单元之间的每个连接都设置一个权 重。输入层中神经元数目根据数据集中的属性数目确定，输出层为一个神经元，经 过训练，设定迭代次数和误差及求出每个神经元的权重，确定模型，对输入数据进 行预测。
17/11/07 23:15:38 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 0.2 1000 0.2 900 0.2 1050 0.4 1500 0.4 1450 0.4 1530 0.6 2500 0.6 2430 0.6 2520 0.8 2000 0.8 1960 0.8 2030 1.0 1200 1.0 1160 1.0 1230
大数据应用人才培养系列教材
数据挖掘基础
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据挖掘应用案例
6.1电力行业采用聚类方法进行主变油温分析 6.2 银行信贷评价 6.3 指数预测 6.4 客户分群的精准智能营销 6.5 使用WEKA进行房屋定价 习题
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是指从大量的数据中发现潜在的有价值的信息和知识的过程。
它是一种通过分析数据来提取模式、关联、趋势和规律的技术。
在大数据时代，数据挖掘变得尤其重要，因为大量的数据需要被处理和分析，以揭示其中蕴含的有价值的信息。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍其中几种常用的方法：1. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的方法。
它通过分析数据集中的项集，找出它们之间的关联规则。
例如，在一个超市的销售数据中，我们可以挖掘出“购买尿布的人也会购买啤酒”的关联规则。
这个规则可以匡助超市进行商品摆放策略的优化。
2. 分类与预测：分类与预测是一种用于根据已知数据的特征，对未知数据进行分类或者预测的方法。
它通过构建分类器或者预测模型，来对数据进行分类或者预测。
例如，在一个电商平台的用户数据中，我们可以根据用户的购买历史、浏览记录等特征，构建一个用户分类模型，用于预测用户的购买意向。
3. 聚类分析：聚类分析是一种用于将数据集中的对象划分为不同的组或者簇的方法。
它通过计算数据对象之间的相似性，将相似的对象归为同一组。
例如，在一个社交媒体平台的用户数据中，我们可以利用聚类分析将用户划分为不同的兴趣群体，以便为其提供个性化的推荐服务。
4. 异常检测：异常检测是一种用于发现与正常模式不符的数据对象的方法。
它通过分析数据对象的特征，找出那些与正常模式差异较大的对象。
例如，在一个网络安全监控系统中，我们可以利用异常检测方法来发现网络中的异常行为，以及潜在的安全威胁。
5. 文本挖掘：文本挖掘是一种用于从大量的文本数据中提取实用信息的方法。
它可以通过分析文本中的关键词、主题等特征，来挖掘文本中隐藏的知识和情感。
例如，在社交媒体上的用户评论数据中，我们可以利用文本挖掘方法来分析用户对某个产品的评价，以及产品在市场中的声誉。
以上仅是数据挖掘的几种常用方法，实际上还有不少其他的方法，如时间序列分析、回归分析等。
大数据分析与挖掘教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一,课程基本信息课程编号:课程名称:大数据分析与挖掘英文名称:课程学时: 四八课程学分:三开课单位:计算机科学与技术学院授课对象:计算机科学与技术专业,计算机大类专业开课学期:先修课程:二,课程目地数据挖掘是一门新兴地叉学科,涵盖了数据库,机器学,统计学,模式识别,工智能以及高能计算等技术。
开设本课程地目地,是使学生全面而深入地掌握数据挖掘地基本概念与原理,掌握常用地数据挖掘算法,了解数据挖掘地最新发展,前沿地数据挖掘研究领域,以及数据挖掘技术在不同学科地应用。
课程具体目地如下:课程目标1：能够设计并实现大数据台下地数据挖掘系统。
了解由工程问题,到建模,再到数据挖掘算法设计地问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程地能力;课程目标2：掌握大数据预处理,关联规则,分类以及聚类技术,并能够在主流大数据台上实现;课程目标3：具备较强地学最新数据挖掘领域研究成果地能力;能够分析与评价现有研究成果地问题与不足,并能够提出自己独立见解地能力;课程目标4：能够撰写系统设计方案与阶段技术报告,能够组织与协调项目组地工作,与成员行流与沟通。
三,课程目地与毕业要求对应关系毕业要求毕业要求具体描述课程目地工程素质(一)具有工程意识与系统观;(二)具有运用工程基础与专业知识解决复杂工程问题地能力课程目地一个素质(1)具有自主学,终身学与跟踪前沿地意识与惯。
(2)具有批判精神,对待事物有独立见解。
课程目地三,四系统设计与实现能力(1)针对计算有关地复杂工程问题,能够综合运用所掌握地计算机类有关知识,方法与技术,行问题分析与模型表达。
课程目地一,二毕业要求毕业要求具体描述课程目地(2)能够领导或独立设计解决方案或满足特定需求地计算机硬件,软件或网络系统,并能够实现有关系统或组件。
系统分析与评价能力针对计算有关地复杂工程问题解决方案或系统,能够综合运用所掌握地计算机类有关知识,方法与技术,设计实验,行分析与评价,包含其对社会,健康,安全,法律以及文化地影响分析与评价,并能够提出持续改地意见与建议。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法概述：数据挖掘是从大量的数据中发现隐藏在其中的有用信息和模式的过程。
大数据挖掘是在大规模数据集上进行数据挖掘的一种技术。
本文将介绍几种常用的数据挖掘方法，包括关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和预测算法。
一、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种发现数据集中项之间关联关系的方法。
通过分析数据集中的项集，可以找到经常同时出现的项之间的关联规则。
关联规则挖掘常用于市场篮子分析、购物篮分析等场景。
例如，在超市购物数据中，我们可以通过关联规则挖掘发现“牛奶”和“面包”经常一起购买。
二、分类算法分类算法是一种根据已有的数据集对新数据进行分类的方法。
通过对已有数据集进行学习，分类算法可以建立一个分类模型，然后使用该模型对新数据进行分类。
常用的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在电子邮件分类中，我们可以使用分类算法将邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件。
三、聚类算法聚类算法是一种将数据集中的对象分成不同组的方法。
聚类算法通过计算数据对象之间的相似度或距离，将相似的对象分为同一组。
常用的聚类算法包括K均值算法、层次聚类算法等。
例如，在市场细分中，我们可以使用聚类算法将顾客分成不同的群体，以便进行精准营销。
四、预测算法预测算法是一种根据已有的数据集对未来数据进行预测的方法。
预测算法通过分析已有数据的趋势和规律，建立一个预测模型，然后使用该模型对未来数据进行预测。
常用的预测算法包括线性回归、时间序列分析等。
例如，在销售预测中，我们可以使用预测算法对未来的销售额进行预测。
五、数据挖掘流程数据挖掘的方法通常包括以下几个步骤：1. 数据准备：收集和清洗原始数据，包括去除重复数据、处理缺失值等。
2. 特征选择：选择对目标变量有影响的特征，排除无关特征，以提高模型的准确性和效率。
3. 数据变换：对数据进行变换，以满足模型的要求，如对连续变量进行离散化、标准化等。
4. 模型选择：选择合适的数据挖掘方法和算法，根据具体问题进行选择。
大数据挖掘——数据挖掘的方法
大数据挖掘——数据挖掘的方法数据挖掘是一种从大量数据中发现隐藏模式、关联和趋势的过程。
它可以帮助企业和组织从数据中获取有价值的信息，以支持决策和战略规划。
在大数据时代，数据挖掘变得尤为重要，因为大量的数据需要被分析和利用。
数据挖掘的方法有多种，下面将详细介绍几种常用的方法：1. 聚类分析：聚类分析是将相似的数据对象分组到一起的过程。
它通过计算数据对象之间的相似性度量，将数据划分为不同的群组。
聚类分析可以帮助发现数据中的潜在模式和群组结构，为数据分析提供基础。
例如，一个电子商务公司可以使用聚类分析来将顾客分成不同的群组，以便更好地了解他们的购买行为和偏好。
这样，公司可以有针对性地制定营销策略，提供个性化的推荐和优惠。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是寻找数据中的相关性和关联性的过程。
它通过分析数据中的频繁项集和关联规则，发现不同项之间的关联关系。
关联规则挖掘可以帮助企业发现产品之间的关联性，从而进行交叉销售和推荐。
例如，一个超市可以使用关联规则挖掘来找出顾客购买某种商品时通常会购买的其他商品。
这样，超市可以将这些商品放在一起展示，提高销售量。
3. 分类与预测：分类与预测是根据已有的数据样本，建立模型来预测新数据的类别或数值的过程。
它通过分析已有数据的特征和标签，训练出一个分类器或预测模型，然后用这个模型对新数据进行分类或预测。
例如，一个银行可以使用分类与预测方法来预测客户是否会违约。
银行可以根据客户的历史数据，如收入、负债情况、信用评分等，建立一个预测模型，用于判断新客户是否有违约的风险。
4. 文本挖掘：文本挖掘是从大量的文本数据中提取有用的信息和知识的过程。
它可以帮助企业和组织理解用户的意见和情感，发现关键词和主题，进行舆情分析和情感分析。
例如，一个社交媒体平台可以使用文本挖掘方法来分析用户的帖子和评论，了解用户对某个话题的态度和情感。
这样，平台可以根据用户的反馈，优化产品和服务。
5. 时间序列分析：时间序列分析是研究时间上的数据变化规律的过程。
大数据分析中的文本数据挖掘技术的使用教程
大数据分析中的文本数据挖掘技术的使用教程在当今信息时代，人们每天都会产生大量的文本数据，包括社交媒体评论、新闻文章、电子邮件等等。
这些海量的文本数据中蕴含着宝贵的信息，通过文本数据挖掘技术，我们可以有效地从中提取出有用的知识。
本文将介绍在大数据分析中，如何使用文本数据挖掘技术来获取有价值的信息。
首先，我们需要明确文本数据挖掘的目标是什么。
文本数据挖掘旨在通过自动化的方法，从大规模的文本数据集合中发现有意义的模式、关联和知识。
它可以帮助我们理解用户行为、市场趋势、舆论动向等。
在大数据分析中，我们通常会使用文本数据挖掘来进行情感分析、主题建模、实体识别等任务。
情感分析是文本数据挖掘中的一个重要任务，它旨在判断文本中的情感倾向。
通过情感分析，我们可以了解用户对某个产品、事件或主题的态度是正面还是负面。
在实际应用中，情感分析可以帮助企业了解用户对产品的满意度，政府了解公众对政策的态度。
要进行情感分析，我们首先需要建立一个情感词典，其中包括正面词汇和负面词汇。
然后，通过计算文本中出现的情感词的数量来判断情感倾向。
主题建模是另一个重要的文本数据挖掘任务。
它旨在通过分析文本中的词语分布，发现隐藏在文本背后的主题。
主题建模可以帮助我们发现用户的兴趣爱好、舆论动向等。
在进行主题建模时，常用的方法是使用概率模型，如Latent Dirichlet Allocation（LDA）。
该模型假设每个文档包含多个主题，并且主题是通过关键词表示的。
通过迭代计算，我们可以得到每个文档的主题分布和每个主题的关键词分布。
实体识别是指从文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体的任务。
通过实体识别，我们可以了解文本中提到的人物、地点或机构。
在大数据分析中，实体识别通常用于分析新闻报道、社交媒体评论等文本数据。
要进行实体识别，我们可以使用机器学习算法，如条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）。
该算法通过学习实体的上下文信息，来判断某个词语是否属于一个实体。
《大数据基础》大数据分析与挖掘
5.1.1 数据挖掘起源
➢ 数据挖掘从诞生起就是一个直接面向实际应用的学科领域。 ➢ 大数据时代，数据增长是一个不容回避的棘手问题，数据的来
源包罗万象，归纳起来主要有三个重要来源。
● 人类社会在生产、生活、娱乐、教育、科研等各个方面产生的大量 数据蜂拥而至。 ● 人类自身的一举一动也产生了数据，拍摄照片、录制视频、网上社 交、电话、邮件以及网上购物等都会产生大量的数据。 ● 在物联网世界中，万事万物都在产生数据，而且是不受时间和空间 限制的。
5.1.2 数据挖掘定义
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③ 数据挖掘的最终目标是获取知识，而这些知识往往具有局限性和针对性。 数据挖掘发现的知识首先要具备可接受、可理解、可运用的特征，但同时并 不要求发现的知识具有普适性，仅需要其在某个领域或者针对某种具体问题 时有效即可。
④ 知识来源于数据，但知识本身的表现形式是多种多样的。从数据中获 取的知识可以表现为概念、规则、模式、规律和约束等。
5.1 数据挖掘概述
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➢ 数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特 殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
➢ 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、 情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式 识别等诸多方法来实现上述目标。。
5.1.4 数字挖掘流程与模型
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➢ 从数据本身来考虑，数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数 据中寻找其规律的技术，需要经过数据准备、规律寻找和规律 表示的基本阶段。
➢ 数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数 据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所包含的规 律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化） 将找出的规律表示出来。这些阶段在具体操作上通常表现为以 下8个步骤。
大数据应用基础数据挖掘流程
数据清理
• 如果你的企业中有数据仓库，应弄清楚这 些数据是怎样收集的，这对理解数据质量 很重要。至少应该知道每个字段取值来自 哪里、合理的取值的范围、为什么会有缺 失值等。这对数据清理很有帮助。
大数据应用基础数据挖掘流程
数据清理
• 数据清理也叫数据清洗。 • 这一步主要针对缺失值、数据噪声、离群
大数据应用基础数据挖掘流程
数据探索
• 在数据集成后，需要数据探索（data exploring）。这个步骤不是数据预处理， 但对数据预处理很重要。
• 几乎很少有现成的数据能直接使用。数 据总是看上去不整洁，例如有脏数据、 缺失值等。
• 怎样能知道数据的质量呢？你需要把自 己沉浸在数据中，进行数据探索，从而 了解数据质量。
• 噪声的取值不一定看起来异常；而离 群点虽然取值异常，但不一定都是噪 声。对于取值正常的噪声点，我们还没办法检测。
• 可以选取一些字段来对个案进行聚类。从而识别 出异常程度较高的大个数据应案用基，础数即据挖掘落流程在簇集合之外的个
处理异常个案
• 特别要注意的是，这些数据点不一定是噪声。 我们要从中剔除真正不正常的数据，而保留看 起来不正常，但实际上真实的数据。有时，这 些并非噪声的异常点包含着重要的信息，例如 信用卡用户恶意欺诈检测就需要保留异常点。
往往在60%以上！
大数据应用基础数据挖掘流程
数据集成
• 数据挖掘或统计分 析可能用到来自不 同数据源的数据， 我们需要将这些数 据集成在一起。
• 如果只有一个数据 源，这一步可以省 略。
大数据应用基础数据挖掘流程
数据集成中的实体识别问题
• 一个重要问题是实体识别问题：在不同的数据 源中，相同的字段也许有不同的名称。
大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)
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
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大数据挖掘入门教程
大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。
对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。
物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。
千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。
下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤：
1)数据挖掘概述与数据：
讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。
2)可视化与多维数据分析：
讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。
3)分类器与决策树：
讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。
4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。
5)决策树的应用：
演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。
演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。
6)关联分析：
讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。
7)购物车数据分析：
主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。
最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。
8) 聚类算法：
讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。
大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！。