大数据导论 7.1.2 了解大数据预测分析——数据具有内在预测性
《大数据分析导论》教学大纲
《大数据分析导论》教学大纲课程名称：大数据分析导论英文名称：Introduction of Big DataAnalytics学分数：2建议学时数：课内32学时，实践16学时课程性质：通识基础课教学目的：通过本课程的学习，让学生对大数据技术相关基础知识、基本应用路线和实用工具进行深入学习和了解，为后续的其他信息科学技术及大数据应用等专业课程的学习打下基础。
基本内容简介：以大数据分析技术及其应用路线为核心，系统地介绍了计算机的基础及信息技术前沿、大数据分析基础、计算机网络基础及数据获取、信息处理与发布、数据存储和数据分析理论与方法等内容。
本书通过一系列实例分析，深入浅出地向读者介绍了AI studio云计算平台、Python程序设计语言、Word 2016、Excel 2016和PowerPoint 2016等工具和软件的使用方法及其在大数据分析技术中的应用。
基本要求：学生通过课程学习，应对信息技术及计算基础知识、大数据技术基础知识、Internet、网络爬虫、数据处理与数据分析等内容有一个较为全面的认识和理解，并能基于AI studio平台，熟练掌握利用Python程序设计语言和Office 2016软件完成简单的数据获取、数据处理、数据分析和数据展示等大数据分析技术应用方法。
授课方式：教师课堂授课，同时由于课程内涵盖大量实际操作内容，应配合进行上机实践操作教学。
第1章计算机基础及信息技术前沿1.1信息社会与计算机1.2 计算机系统1.3 微型计算机的硬件系统1.4 计算机的软件系统1.5 操作系统和文件管理1.6 信息技术前沿学时分配：教学4学时教学内容：介绍计算机与信息技术的基础内容，包括信息社会与计算机、计算机系统、计算机硬件与软件系统、信息技术前沿等，让读者建立信息科学与相关技术的基础概念教学重点：1.1.2 信息编码、1.2.1 计算机的工作原理、1.5.2 文件基础知识第2章大数据分析基础2.1 大数据基础知识2.2 大数据的国内外发展情况2.3 大数据技术及应用2.4 AIStudio平台介绍2.5Python语言基础学时分配：教学8学时，实践4学时教学内容：介绍大数据分析技术的基础内容，包括大数据基础知识，大数据的发展及其应用、AI Studio平台介绍、Pytho语言的基础知识等，让读者了解大数据技术及大数据分析的基本概念，并对其实现工具、平台和方法有初步的认识教学重点：2.3.2 大数据应用、2.5.2 变量及数据的使用、2.5.3 Python程序的语法结构、2.5.4 Python程序的输入/输出、2.5.5 Python程序的控制结构第3章计算机网络基础及数据获取3.1 互联时代3.2 计算机网络概述3.3Internet基础3.4Internet的服务3.5 网络数据获取学时分配：教学5学时，实践2学时教学内容：介绍大数据技术中的数据获取方法，包括计算机网络的基础知识、Internet及其服务和网络爬虫工具的相关内容，让读者掌握获取大数据分析所需的原始数据集的方法教学重点：3.3.1 IP地址、3.4.1Internet的基础服务、3.5.2Python网络爬虫实战第4章信息处理与发布4.1 办公软件概述4.2 基于Word的文字编辑处理4.3 制作演示文稿发布信息学时分配：教学5学时，实践4学时教学内容：介绍大数据技术中的非结构化的数据处理与展示方法，包括利用Word 2016实现文字数据的编辑、排版、图文混排等内容，同时让读者掌握利用PowerPoint 2016制作演示文稿的方法，实现对数据分析和处理结果的展示和发布教学重点：4.2.3 文档排版、4.2.5 高级排版技巧、4.3.2幻灯片布局和内容编辑第5章数据存储与预处理5.1Excel基础5.2 Excel公式与函数5.3Excel数据处理工具5.4 基于Excel的数据预处理学时分配：教学6学时，实践4学时教学内容：介绍大数据技术中的结构化的数据处理方法，包括利用Excel 2016构建工作表存储和管理结构化的数据，利用公式和函数完成各类数据计算，利用Excel各类数据处理工具完成数据排序、筛选、分类汇总、图表制作等操作，并介绍利用Excel完成数据分析预处理操作的方法教学重点：5.2.1 Excel公式的基本使用、5.2.3 常用函数的应用、5.3 Excel数据处理工具第6章数据分析6.1 数据分析基础6.2 描述性统计分析6.3 投资决策分析6.4 时间序列预测分析6.5 相关与回归分析学时分配：教学4学时，实践2学时教学内容：介绍大数据分析相关理论与方法，包括数据分析基础、描述性统计分析、投资决策分析、时间序列分析和相关回归分析等，引导读者利用Excel 2016工具进行简单的大数据分析，从海量数据集中挖掘和提取关键决策信息，完成大数据分析的应用和实践教学重点：6.2.4 数据交叉透视分析、6.4 时间序列预测分析、6.5.1 相关分析、6.5.2 一元线性回归分析《大数据分析导论》教学进度表共32课时课堂教学（6-7周每周5课时，8-15周每周3课时），16课时实践教学（8-15周每周2课时）。
大数据导论 7.1.5 了解大数据预测分析——大数据分析的基本方法
大数据分析的基本方法
（1）预测性分析
预测分析涵盖了各种统计学技术，包括利 用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来 分析当前及历史数据，从而对未来，或其他 不确定的事件进行ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ测。
Big Data
（2）预测性分析——案例
麻省理工学院研究者约翰·古塔格（John Guttag）和柯 林·斯塔尔兹（Collin Stultz）创建了一个计算机模型来分析 之心脏病病患丢弃的心电图数据。他们利用数据挖掘和 机器学习在海量的数据中筛选，发现心电图中出现三类异 常者一年内死于第二次心脏病发作的机率比未出现者高一 至二倍。这种新方法能够识别出更多的，无法通过现有的 风险筛查被探查出的高危病人。
Big Data
感谢聆听！
Big Data
（3）可视化分析
可视化分析，也称为数据可视化，主要指 的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及 用户界面，通过表达、建模以及对立体、表 面、属性以及动画的显示，对数据加以可视 化解释。
最常见的就是图表展现。
Big Data
（4）可视化分析——案例1 一家医院的住院费分析
Big Data
（5）可视化分析——案例2 天猫双11数据实时展示
Big Data
（6）数据挖掘
数据挖掘算法是根据数据创建数据挖 掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模 型，算法将首先分析您提供的数据，并查 找特定类型的模式和趋势。
经典十大算法为：C4.5，K-Means， SVM，Apriori，EM，PageRank， AdaBoost，KNN，NB和CART
Big Data
（7）数据挖掘算法——案例
啤酒和尿布： 20世纪90年代，美国沃尔玛超市管理人员分 析销售数据时，发现了一个令人难以理解的现象： 在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件 看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购 物篮中，且大多出现在年轻的父亲身上。 沃尔玛就在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相 同区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物，从而极大提升商品销售收入。
大数据导论第7章 大数据分析
7.4 基于机器学习的数据分析
机器学习（Machine Learning， ML）是一类算法的总称，这些 算法企图从大量历史数据中挖 掘出其中隐含的规律，并用于 预测或者分类，更具体的说， 机器学习可以看作是寻找一个 函数，输入是样本数据，输出 是期望的结果，只是这个函数 过于复杂，以至于不太方便形 式化表达。需要注意的是，机 器学习的目标是使学到的函数 很好地适用于“新样本”，而 不仅仅是在训练样本上表现很 好。这种将学到的函数应用于 新样本的能力，称为泛化 （Generalization）能力。
找到周期规律
找到各个分类的特征
找到异常、极值
数据分析的目的
通过数据来发现规律、研 究规律，贯穿了人类社会 发展的始终。人类科学发 展史上的不少进步都和数 据分析直接相关，如现代 医学流行病学的开端。伦 敦1854年发生了大规模的 霍乱，很长时间没有办法 控制。一位医师用标点地 图的方法研究了当地水井 分布和霍乱患者分布之间 的关系，发现有一口水井 周围，霍乱患病率明显较 高，借此找到了霍乱暴发 的原因：一口被污染的水 井。
统计数据分析的步骤
当数据属于顺序数据时，整 理时需按照特定的顺序（如年 龄、年级）进行排序分类，计 算每一类别的频数、频率或比 例、比率，制作频数分布表。 目的是对具有特定顺序的目标 对象进行纵向比较，研究。同 样可以使用条形图、帕累托图、 饼图、环形图、累计频数分布 图或频率图来整理和展示分类 数据。图显示的是文化程度分 布条形图，其中，未上过学、 小学、初中、高中、大专以上 就是一个顺序结构，按照时间 顺序处理和展示顺序数据。
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第7章 大数据分析
目录
7.1 大数据分析与数据分析的关系
01
7.2 大数据分析的重要性及认识
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点大数据在当今社会中扮演着非常重要的角色。
它们代表了海量的信息和数据，这些数据需要被管理、存储、分析和解释。
大数据导论课程的目的是为了使学生了解大数据的概念、挑战、技术和应用等方面的知识。
下面将介绍大数据导论课程的主要知识点。
一、大数据概述1. 大数据的定义和特点：大数据是指规模巨大、类型多样且处理速度快的数据集合。
大数据的特点包括四个"V"：体积、速度、多样性和价值。
2. 大数据的来源：大数据可以来自于各种渠道，包括传感器、社交媒体、在线交易、企业数据等。
3. 大数据的应用领域：大数据在各个领域都有广泛的应用，包括商业、金融、医疗、交通、政府等。
二、大数据技术1. 数据采集和清洗：介绍大数据的采集方法和数据清洗的重要性。
2. 大数据存储和管理：介绍如何存储和管理大数据，包括传统数据库、分布式文件系统等技术。
3. 大数据处理和分析：介绍大数据处理和分析的方法和技术，包括批处理和流式处理、分布式计算等。
三、大数据挑战与机遇1. 数据隐私和安全：介绍大数据中的隐私和安全问题，以及解决方法。
2. 数据质量和一致性：讨论大数据中可能存在的数据质量和一致性问题，以及如何解决。
3. 数据处理能力和效率：分析大数据处理中的性能和效率问题，以及提高处理能力的方法。
四、大数据应用案例1. 商业领域：介绍大数据在商业领域的应用案例，包括市场营销、客户关系管理等。
2. 医疗领域：介绍大数据在医疗领域的应用案例，包括疾病诊断、药物研发等。
3. 城市管理：介绍大数据在城市管理中的应用案例，包括交通管理、环境监测等。
五、大数据伦理和法律问题1. 数据隐私和保护：介绍大数据中的隐私问题，以及如何保护用户的隐私。
2. 数据使用和道德：讨论大数据的使用和道德问题，包括数据的收集和使用是否符合伦理标准。
3. 法律合规性：介绍大数据处理和使用中的法律合规性问题，以及相关法律法规。
总结：大数据导论课程提供了大数据的基本概念、技术和应用的相关知识。
大数据导论
大数据导论一、引言大数据是信息社会的产物，随着互联网和信息技术的飞速发展，大数据作为一种新型资源得到了广泛关注并被广泛应用。
本文将介绍大数据的概念、特点、应用领域以及未来发展方向。
二、大数据的定义大数据是指规模巨大、结构复杂且更新速度快到难以使用传统数据库和软件工具进行处理和管理的数据集合。
大数据具有“3V”特性，即Volume（数据量大）、Variety（数据多样）和Velocity（数据处理速度快）。
三、大数据的特点1.海量性：大数据具有庞大的数据量，需要利用高性能计算和存储系统才能有效处理。
2.多样性：大数据来自不同来源、具有多样的数据类型和结构，需要灵活多变的处理方式。
3.实时性：大数据不仅数据量大、多样化，还要求在数据产生后能够及时进行分析和应用。
4.价值密度低：大数据中可能包含大量冗余信息和噪声数据，需要通过数据清洗和挖掘获取有价值信息。
四、大数据的应用领域1.商业领域：大数据在市场营销、销售预测、客户关系管理等方面发挥重要作用。
2.医疗领域：大数据在疾病预测、医疗影像诊断、健康管理等方面有广泛应用。
3.金融领域：大数据可以帮助金融机构进行风险管理、信用评估、欺诈检测等工作。
4.政府领域：大数据在城市规划、交通管理、公共安全等方面发挥重要作用。
5.科研领域：大数据在科学研究、气候预测、基因组学研究等方面有广泛应用。
五、大数据的未来发展1.人工智能与大数据结合：人工智能技术的发展将进一步推动大数据的应用，实现更深层次的数据挖掘和智能分析。
2.边缘计算与大数据融合：边缘计算技术的兴起将加快大数据处理速度，推动大数据在实时应用中的发展。
3.隐私保护与大数据安全：随着大数据的应用范围扩大，数据隐私和安全问题愈发重要，需要加强数据保护和隐私保护机制。
六、结论大数据作为一种新型资源，对社会经济发展和科学研究具有重要意义。
在未来的发展中，大数据将与人工智能、边缘计算等领域结合，助力各行各业实现更高效的运转和精准的决策。
大数据导论课程主要知识点
大数据导论课程主要知识点一、引言随着互联网和科技的快速发展，大数据正在成为社会和经济发展的驱动力。
大数据导论课程旨在介绍大数据的概念、应用和相关技术，使学生能够全面了解大数据的重要性和应用领域，为未来的工作和研究做好准备。
二、大数据的定义和特点1. 定义：大数据是指规模庞大、处理速度快、种类繁多、价值密度低的数据集合，其挖掘和分析需要借助特定的技术和方法。
2. 特点：（1）大规模性：大数据集合包含巨量的数据，传统的数据处理方法已经无法胜任。
（2）高速性：大数据的产生速度快，要求数据分析和处理过程具备高效性。
（3）多样性：大数据涵盖多种类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
（4）价值密度低：大数据中存在大量的冗余和噪声数据，需要通过数据挖掘和分析找出真正有价值的信息。
三、大数据应用领域1. 金融行业：（1）风控和欺诈检测：大数据分析可以帮助金融机构实时监测风险和检测欺诈行为，提高风险管理水平。
（2）个性化推荐：通过分析用户的消费行为和偏好，金融机构可以为客户提供个性化的产品和服务推荐。
2. 健康医疗领域：（1）疾病预测和诊断：利用大数据分析技术可以对医疗数据进行挖掘，发现疾病的早期迹象，并提供精准的诊断结果。
（2）药物研发：通过分析大量的医疗数据和药理学数据，加速药物研发的过程，提高新药上市的成功率。
3. 市场营销领域：（1）精准营销：通过对大数据的分析，企业可以了解客户的需求和行为特征，从而提供个性化的营销策略。
（2）市场趋势分析：通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的发展趋势，做出准确的市场预测和决策。
四、大数据处理技术1. 分布式数据存储和计算技术：（1）Hadoop：大数据处理的基础框架，采用分布式存储和计算模式。
（2）Spark：基于内存的分布式计算框架，具备高速计算和数据处理能力。
2. 数据挖掘和机器学习技术：（1）分类和聚类：用于对大数据进行分类和聚类分析，发现数据的内在规律。
《大数据导论》教学大纲
《大数据导论》教学大纲大数据导论教学大纲随着信息技术的迅猛发展，大数据正逐渐成为一个热门话题。
大数据的应用范围涉及到各个领域，包括商业、医疗、金融等，因此对于大数据的理解和应用能力已经成为现代社会中不可或缺的一项技能。
为了培养学生对大数据的认识和理解，大数据导论课程应运而生。
本文将介绍一份《大数据导论》教学大纲，以帮助学生更好地了解和学习大数据。
一、课程简介本课程旨在介绍大数据的基本概念、技术和应用。
通过学习本课程，学生将了解大数据的定义、特点和发展趋势，掌握大数据的采集、存储、处理和分析方法，以及大数据在各个领域的应用案例。
二、课程目标1. 理解大数据的基本概念和特点；2. 掌握大数据的采集、存储、处理和分析方法；3. 了解大数据在商业、医疗、金融等领域的应用案例；4. 培养学生的数据分析和解决问题的能力。
三、教学内容1. 大数据概述- 大数据的定义和特点- 大数据的发展趋势2. 大数据采集与存储- 大数据采集的方法和技术- 大数据存储的技术和工具3. 大数据处理与分析- 大数据处理的方法和技术- 大数据分析的方法和工具4. 大数据应用案例- 大数据在商业领域的应用案例- 大数据在医疗领域的应用案例- 大数据在金融领域的应用案例四、教学方法本课程将采用多种教学方法，包括讲授、案例分析和实践操作。
通过理论与实践相结合的方式，帮助学生更好地理解和应用大数据的知识。
五、考核方式1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等。
2. 期中考试：考察学生对大数据概念和技术的理解。
3. 期末项目：要求学生选择一个领域，应用大数据分析方法解决实际问题，并撰写一份报告。
六、参考教材1. 《大数据导论》（作者：XXX）2. 《大数据分析与应用》（作者：XXX）七、参考资源1. 大数据相关的学术论文和研究报告2. 大数据相关的案例分析和实践经验分享八、课程评价本课程将定期进行学生评价，以了解学生对课程的反馈和改进建议。
《大数据导论》课程标准
课程代码：(2022 年修订)XXX 编印课程名称：大数据导论课程代码：合用专业：学制学历及教育类别： 3 年制高职教育课程学分： 4 学分计划用教学时间：64 学时修订人：审定人：修订时间：《大数据导论》是一门综合性和实践性很强的课程，根据培养应用型人材的需要，本课程的目的与任务是使学生通过本课程的学习，了解大数据基本涵盖内容，掌握大数据分析的传统方法和最新方法，为更深入地学习和今后从事大数据相关工作打下良好的基础。
本课程的教学理念是:应用为目标、实践为主线、能力为中心。
(一)突出学生主体，强调能力培养本课程坚持以能力为中心、以学生为主体的原则来设计课堂教学，在学生就业岗位需求分析的基础上来确立能力目标，将能力培养贯通于课程教学之中，实现由传统的以教师为主体的知识传授型教学模式向以学生为主体的能力培养型教学模式的转变，实现线上线下教学相结合的模式。
(二)基于工作过程，真实案例教学本课程在教学过程中，以典型工作任务为载体，将对各种资源的管理分解为多个独立又具有一定联系的任务，让学生将知识的学习，技能的加强和经验的积累在一系列任务中获取并高度融合。
(三)整合课程资源，理论实践一体化本课程在教学过程中，根据高职培养应用型人材的特点，以典型工作任务为主线、以各种资源管理为核心，以培养能力和提高兴趣为目标，变应试为应用，重视在新形势下的新方法、新规则和新思想的传授。
着重培养学生能灵便应用这些思想和方法的能力。
课程教学中要遵循理论来自于实践的原则，融“教、学、练”于一体，体现“在做中学，在学中做，学以致用”，以增强知识点的实践性，激发学生的学习兴趣。
在实践教学环节中则融入相关理论知识，突出理论来自于实践和指导实践的作用，使学生的知识应用根据学习的内容提升一个新的高度。
(四) 体现能力标准,强调工学交替学习借鉴“四环相扣”教学改革成果，在本课程教学中全过程体现工学结合，课程教学目标环绕能力标准，课程本身按模块设置，教学过程充分工学交替。
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数据具有内在预测性
1.世上万物均有关联，这在数据中也有反映
你的购买行为与你的消费历史、在线习 惯、支付方式以及社会交往人群相关。数据 能从这些因素中预测出消费者的行为。
Big Data
2. 某些数据可能与人均寿命相关
人们的身体健康状况，可能就和环境、 收入有很大的关系，例如，一个地区的环境 指数、气候指数、人均GDP等，影响着这个 地区的人均寿命。近期性ຫໍສະໝຸດ 频率Big Data
5.预测分析系统
预测分析系统会综合考虑数十项甚至数百 项预测变量。要把全部已知数据都输入系统， 然后等着系统运转。在系统内综合考量这些因 素变量，所采用的核心学习技术，正是数据科 学的魔力所在。
Big Data
感谢聆听！
Big Data
3.观测与发现
做预测分析时，我们总是会不断地从这些数据堆中找规律。 我们可能会带着一些猜测去寻找，也可能不知道将从这些数据 里发现什么，但在做数据整合的过程中，可能就可以通过观测 解读数据语言来发现某些内在联系。
Big Data
4.预测分析是从预测变量开始
预测常常是从小处入手。预测分析是从预测变 量开始的。