数据挖掘的四大方法
大数据管理培训复习材料
⼤数据管理培训复习材料第⼀篇⼤数据概论1.传感器采集的数据主要包括温度、压⼒、转速、声⾳、光线、位置、⽓味、磁场等物理量2.埋点技术的⽬的埋点技术通过在代码的关键部位植⼊统计代码，追踪⽤户的点击⾏为3.Hadoop是处理⼤数据有效技术有效技术4.第三次信息化浪潮的标志是“⼤云物移”5.⼤数据发展的萌芽期是上世纪90年代6.数据的产⽣⽅式经历了从“被动”、“主动”、到“⾃动”的转变7.麦肯锡对⼤数据定义是⼀种规模⼤到在获取、存储、管理、分析⽅⾯⼤⼤超出了传统数据库软件⼯具能⼒范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四⼤特征8.⼤数据的4V特征是体量⼤、多样性、价值密度低、速度快9.1PB=1024*1024GB10.互联⽹的数据以⾮结构化数据为主11.办公⽂档、⽂本、图⽚、⾳频这些都是⾮结构化的数据第⼆篇数据采集1.传感器数据处理的第⼀步是将电压信号转化为对应的物理量2.企业⾃⾝的APP产品可以通过埋点技术采集⽤户⾏为的数据3.数据采集与业务功能的开发会产⽣冲突4.互联⽹数据的采集依赖爬⾍技术5.互联⽹数据采集后可以应⽤于舆情管理、客户分析、⾏业分析、对⼿分析6.企业采集互联⽹数据不⼀定⾃⼰开发爬⾍程序，可以利⽤第三⽅采集⼯具第三篇数据仓库1.数据仓库的ETL过程包括数据抽取、转换、装载2.数据仓库是⾯向管理的系统，⽽普通数据库是⾯向业务的系统3.数据仓库对数据的访问时只读式的访问4.数据仓库是⾯向主题设计的，⽽普通数据库是⾯向应⽤设计的5.数据仓库的四个特征是⾯向主题的、集成的、随时间变化的、⾮易失的6.数据仓库虽然会⽐普通数据库保留更多的历史数据，但是它也需要根据时间变化删去旧的数据内容7.下⾯两个图中，图2是多维数据库的表现⽅式，更适合于数据仓库的OLAP操作图1 图2产品名称地区销售量冰箱东北 50冰箱西北 60彩电东北 70彩电西北 80空调东北 90空调西北 100 东北西北冰箱 50 60 彩电 70 80 空调 90 1008. 数据仓库的OLAP 操作包括上卷、下钻、切⽚、旋转等操作9. 数据仓库常⽤的模型包括雪花型和星型10. 下图表现的是雪花型的模型设计11. 数据仓库的表会引⼊冗余，也会对源表进⾏物理分割12. 数据仓库元数据的作⽤是描述了数据的结构、内容、键、索引等项内容13. 静态元数据包含名称、描述、格式、数据类型、关系、⽣成时间、来源、索引、类别、域、业务规则等14.动态元数据包含⼊库时间、更新周期、数据质量、统计信息、状态、处理、存储位置、存储⼤⼩、引⽤处等15.数据仓库的运维包含以下⼏部分数据安全管理、数据质量管理、数据备份和恢复16.数据仓库的数据量不断增长，针对增长数据的管理有哪些⽅法利⽤概括技术、对细剖数据的控制、对历史数据的限制、对数据使⽤范围的进⾏限制、将睡眠数据移出。
数据挖掘在电商平台异常交易检测中的应用研究
数据挖掘在电商平台异常交易检测中的应用研究随着电商平台的迅速发展和普及，电商交易量日益增长。
但是，随之而来的一些问题也逐渐暴露出来，其中最为突出的就是异常交易。
异常交易指的是在正常交易的基础上出现了异常现象，如刷单、虚假交易、黑产和洗钱等问题。
这些问题严重损害了电商平台的公信力，给广大消费者带来严重的损失。
因此，如何及时发现和识别异常交易成为了电商平台的一大难题。
在这种情况下，数据挖掘技术应运而生，成为了解决电商平台异常交易问题的有效手段。
一、数据挖掘技术在电商平台异常交易检测中的应用数据挖掘可以大致分为分类、聚类、关联规则和预测方法等四大类。
这些方法与技术的不同可以应对电商平台的不同异常交易问题。
例如，分类方法可以基于预先定义的分类规则对数据进行分组，以判断交易是否异常。
同时，聚类方法可以通过数据的相似性将交易数据进行归类，以发现潜在的异常现象。
关联规则方法可以通过发现交易数据中的相互依赖关系来发现异常现象。
预测方法则可以通过历史数据进行学习，以建立模型进行预测。
二、应用案例以阿里巴巴大数据为例，该平台采用了基于“单因素检验+模型挖掘”的方式来发现虚假交易、卖家异常和黑产等问题。
具体来说，他们先通过单因素检验方法交叉分析了卖家信息、交易时间、交易次数、商品种类等因素，发现了一些不正常的交易数据。
在此基础上，采用模型挖掘的方法，选定了分类、聚类和关联规则等方法进行数据分析，最终发现了大量的异常现象。
其中，分类方法可以通过预定义的分类规则对异常交易进行分类，聚类方法可以找出异常交易数据的相似性，关联规则方法可以发现异常交易数据的相互依赖关系。
三、不足之处及待改进之道虽然数据挖掘技术在电商平台异常交易检测中取得了一些成果，但是我们也应该看到其不足之处。
首先，数据挖掘技术对数据的抽象和分析很大程度上依赖于人的智力，所以要求分析人员需要熟悉相应的数据分析工具和算法，并对模型进行不断调整和优化。
其次，随着电商平台的不断发展和更新，数据挖掘技术需要不断更新和改进，以适应新的交易环境和交易模式。
数据分析的常用方法和经典算法
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
云计算和数据库
数据物 理层
概念数 据层
数据库的 三个层次
用户数 据层
云计算和数据库
关系型数据库
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
数据库准则
ACID原则
8.5.2 数据分析的经典算法
在数据分析中包括四大经典算法： ➢ 分类 ➢ 关联 ➢ 聚类 ➢ 回归
第
1
大数据及Python概述
章
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大数据及Python概述
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8.5.2 数据分析的出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将它们划分
为不同的类，其目的是通过分类模型将数据库中的数据项映射到某个给定
第
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大数据及Python概述
章
本章要点
➢ 数据相关的一些概念 ➢ 数据预处理方法 ➢ 特征工程所需进行的步骤 ➢数据分析的常用方法和经典算法。
8.1 了解数据
数据分为定性数据和定量数据。
8.1 了解数据
➢ 1. 集中趋势：主要测度是均值、中位数和众数。 ➢ 2. 离散程度：主要考虑变量的差别如何。 ➢ 3. 相关性测量：计算变量之间的相关性。 ➢ 4. 数据缺失：将数据中不含缺失的变量称为完全变量，将
维数消减
维数消减就是通过消除多余和无关的属性而有效消减数据集的规模的。主要用于检测和消除无关、弱相 关，或冗余的属性或维度（数据仓库中属性）。
数据集可能包含成百上千的属性，而这些属性中的许多属性是与挖掘任务无关的或冗余的。这里通常采 用属性子集选择方法。属性子集选择方法的目标就是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽 可能接近原来数据集的概率分布。利用筛选后的属性集进行数据挖掘，由于使用了较少的属性，从而使得用 户更加容易理解挖掘结果。
数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究
数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究随着教育的普及和信息技术的发展，学生的学习数据越来越丰富，如何利用这些数据来预测学生成绩已成为教育领域的一个热门话题。
数据挖掘作为一种从大规模数据中发现规律的技术，被广泛应用于学生成绩预测。
本文将从数据挖掘技术的角度出发，探讨在学生成绩预测中数据挖掘的应用研究。
一、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分类为分类、聚类、关联规则和预测四大类。
其中，预测是指根据历史数据和特征预测未来的趋势或者状态。
在学生成绩预测中，应用比较广泛的是回归分析、决策树、神经网络等预测模型。
这些模型可以根据已有的学生数据，建立预测模型，对未来的学生成绩进行预测。
二、数据挖掘应用于学生成绩预测的方法1. 数据预处理在进行学生成绩预测之前，需要对数据进行预处理。
其中包括数据清洗、特征选择、数据变换等。
数据清洗是指对数据进行去除重复、填充缺失值等操作；特征选择是指对数据中的特征进行筛选，选取对成绩影响较大的特征；数据变换是指对数据进行规范化处理，将数据进行归一化或者标准化。
2. 回归分析回归分析是一种常用的预测模型，可以根据历史数据，建立一个函数来预测未来的学生成绩。
回归分析可以分为线性回归和非线性回归。
线性回归是指建立一个线性函数来预测未来的学生成绩，非线性回归是指建立一个非线性函数来预测未来的学生成绩。
通过对历史数据的回归分析，可以建立一个适用于预测的模型。
3. 决策树决策树是一种分类和预测的算法，可以根据历史数据和特征，建立一个决策树，用来预测未来的学生成绩。
决策树可以根据历史数据和特征构建出一个树形结构，每个叶子节点表示一个预测结果。
对于一个新的学生，可以通过决策树进行预测。
4. 神经网络神经网络是一种模仿人类神经网络的模型，可以对非线性模型进行预测。
神经网络一般由输入层、隐藏层和输出层组成，可以根据历史数据和特征，训练一个神经网络模型，用来预测未来的学生成绩。
三、数据挖掘在学生成绩预测中的应用研究已经取得了一定的进展。
计算机三级(信息管理技术)49_真题-无答案
计算机三级(信息管理技术)49(总分100,考试时间90分钟)选择题(每题1分，共60分)1. 由数据类的特点将子系统进行分类，下面哪种不属于子系统类?A. 产生数据类但不使用数据类B. 使用数据类来产生另一个数据类C. 使用数据类但不产生数据类D. 不使用数据类也不产生数据类2. J．Martin指出，应该结合数据的战略规划进行必要的业务规划，并以企业模型图来表示，而其中以一个动词来命名的最低层被称为（）。
A. 过程B. 职能C. 功能D. 活动3. 一般地，系统可行性分析包括三方面的内容，但不包括（）。
A. 技术可行性分析B. 经济可行性分析C. 社会可行性分析D. 军事可行性分析4. 从总体上讲，信息系统开发策略的制定可不考虑（）。
A. 自顶向下规划和局部设计相结合B. 规范化原则C. 确定研制队伍的组织形式和人员D. 系统设备、工具和环境的选择5. 原型化方法是对预先定义方法的补充，它的提出基于若干前提和条件，下述哪个不在这些前提和条件之列?A. 需求难以事先严格定义B. 存在快速建造原型的工具C. 有实际存在的系统原型D. 开发可一次完善不需反复6. 将如下E-R图转换成关系模型，应转换成多少个关系模式？A. 1个B. 2个C. 3个D. 4个7. 数据归类成数据类是被用于下列哪些规划方法?A. 业务过程确定B. 企业模型的建立C. 主题数据库的确定D. 企业实体的确定8. 下面哪个不是数据挖掘的常用的方法?A. 关联规则挖掘B. 分类分析C. 聚类分析D. 结构化开发9. 下面关于MIS和DSS关系的描述中，不正确的是( )。
A. MIS面对结构化系统，而DSS面对非结构化系统B. MIS侧重于管理，而DSS侧重于决策C. MIS是数据驱动的，而DSS是模型驱动的D. MIS强调集中管理，而DSS趋向于信息的分散利用10. 在利用结构化开发生命周期法开发系统时，在整个开发过程中最重要的环节是( )。
大数据分析与应用知到章节答案智慧树2023年咸阳职业技术学院
大数据分析与应用知到章节测试答案智慧树2023年最新咸阳职业技术学院第一章测试1.HDFS 已经成为了大数据磁盘存储的事实标准，针对关系型以外的数据模型，开源社区形成了 K-V（ key-value）、列式、（）、图这四类 NoSQL 数据库体系。
参考答案:文档2.麦肯锡全球研究所对大数据的定义是（）。
参考答案:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征3.大数据应用场景不包括（）。
参考答案:人群标签，精准营销4.DataWorks是一个提供了大数据OS能力、并以all in one box的方式提供专业高效、安全可靠的一站式大数据智能云研发平台。
同时能满足用户对数据治理、质量管理需求，赋予用户对外提供数据服务的能力。
（）参考答案:对5.云原生数据仓库MySQL版（简称ADB，原AnalyticDB for MySQL）是一种高并发低延时的PB级新一代云原生数据仓库，全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准，可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。
（）参考答案:对第二章测试1.ETL是Extract、 Transform、 Loading三个字母的缩写，即抽取、转换、（）。
参考答案:装载2.HBase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统，用于海量结构化、半结构化数据存储。
（）参考答案:对3.数据规约：在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量。
主要包括属性选择和数据抽样两种方法。
（）参考答案:对4.数据清洗是针对原始数据，对出现的噪声进行修复、平滑或者剔除。
包括异常值、缺失值、重复记录、错误记录等；同时过滤掉不用的数据，包括某些行或某些列。
（）参考答案:对5.使用算法确保历史模型能够用户预测特定的结果。
（）参考答案:对第三章测试1.SQL集数据查询、数据操纵、数据定义和数据库控制功能于一体，语句ALTER TABLE实现数据定义功能。
2010年信息资源管理基础模拟试题1-7章
第1章信息资源管理基础模拟试题（一）一、填空题1、、、是支配人类社会发展的三大基本要素。
2、现代信息技术主要包括、、和。
3、以为基础的现代信息技术已逐步渗透到国民经济和人民生活的各个领域，它们的发展与应用呈现出如下特点或趋势：、、、、。
4、过去几十年间，微电子技术造就了成千上万的信息技术应用，有人把它概括为“3C”革命，即、、领域的革命。
三者相互联系，不断发展，集成应用，使整个社会普遍实现了自动化——、、，即“3A”革命。
5、一般认为：高技术是指那些对国家军事、经济有重大影响，具有较大社会意义，能形成产业的新技术或尖端技术。
它具有如下“高”特征：、、、、、。
6、信息化使我们正面对着一个数字化、网络化的信息社会，它有着与农业社会和工业社会明显不同的特点：、、。
7、对数log2可看作信息单位，当log以2为底时即log22称为；当log以e为底时即ln2称为；当log以10为底时即log102称为。
8、、、三者综合在一起构成了认识论层次的全部信息，即全信息。
9、在全信息的基础上，引入认识主体与事物客体之间的关系，则可以衍生出另外三类信息的概念：、和。
10、是事物实际具有的信息，是事物本身固有的一个特征量，与认识主体因素有关。
11、是主体感知事物前已经具有的关于该事物的信息。
它既与事物本身有关，也与主体的主观因素相关。
12、是主体观察事物的过程中实际获得的净信息。
它与事物、主体的主观因素和观察环境条件相关。
13、语法信息可细分为三类：、、。
14、、和是组成世界的三大基本要素，三者中是基础，能量和信息都源于物质。
15、按信息记录方式划分，可分为：、、。
16、按信息源顺序或信息效用层次划分，可分为：和。
17、把信息按影响（效用）不同，分为、、、四个层次。
分别描述的问题是：、、、。
18、只有定性描述，而信息有定量计算。
19、经过加工提炼成知识，知识被目的激活成为智能。
是信息最高层次。
20、信息量测度方法有和。
常见的收集数据
常见的收集数据数据分析中，不可或缺“数据收集”这一环节。
数据收集是通过借助数据分析工具利用一定的收集方法，将想要利用的数据信息收集起来用于后面的数据分析、数据挖掘。
所以数据收集也是数据分析的基础和上限。
例如，某运动app想要针对某部分用户制定某训练课程，需要收集这部分用户的训练需求倾向、习惯的训练强度、训练时长等数据。
下面再来跟大家了解一下数据采集源及数据采集的方式，关于数据采集的来源主要有6大类，分别是端上数据、开放数据、其他平台的数据、物理数据、主观性数据和数据库的数据。
数据采集的方式主要可以分为4种，分别是手工方式、条码方式、rfid方式和数据分析工具录入。
（1）手工方式手动模式，即手动按键盘采集。
人工采集的优点是成本低，缺点是误差大，采集的数据质量不高。
（2）条码方式条形码是指通过条形码扫描的数据输入。
条形码方法的优点是开发系统的难度较小。
缺点是条码标签损坏或丢失时，扫描仪器无法识别数据或数据无法录入，导致数据无法正常录入。
另外，使用扫描仪录入数据也是有限制的，比如需要操作人员录入，扫描仪有一定的扫描范围限制，这些都会影响记录的效率和质量。
常用于零件标识，方便手工操作。
（3）rfid方式rfid方式，能够支持反复录入不同的信息。
其优势是录入的目标不需要像条码方式那样有扫描仪范围的限制，只要标签在功率范围之内就可以被识别录入。
这种方式的成本投入较大，对软件和硬件的要求会较高，同时难度也会较大。
这种采集方式主要用于对数据精确度较高的场所。
（4）数据分析工具录入现在很多企业都选择数据分析工具进行数据录入，选对数据分析工具进行数据录入确实会事半功倍。
如smartbi，其除了在数据分析、数据可视化等方面具有较大的优势，其在数据收集方面也是非常强大的，其拥有丰富的数据源，支持录入各种不同的数据源，适用性非常强大。
不仅能够支持常用的oracle 等关系型数据库，还支持多维数据库和各种主流大数据等数据源。
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数据挖掘的四大方法
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各行各业中的应用越来越
广泛。
对于企业来说，掌握数据挖掘的技能可以帮助他们更好地
分析数据、挖掘数据背后的价值，从而提升企业的竞争力。
数据
挖掘有很多方法，在这篇文章中，我们将讨论四种常见的方法。
一、关联规则挖掘
关联规则挖掘是数据挖掘中常用的方法之一。
它的基本思想是
在一组数据中挖掘出两个或多个项目之间的相关性或关联性。
在
购物中，关联规则挖掘可以被用来识别哪些产品常常被同时购买。
这样的信息可以帮助商家制定更好的促销策略。
关联规则挖掘的算法主要有 Apriori 和 FP-Growth 两种。
Apriori 算法是一种基于候选集搜索的方法，其核心思路是找到频
繁项集，然后在频繁项集中生成关联规则。
FP-Growth 算法则是一种基于频繁模式树的方法，通过构建 FP-Tree 实现高效挖掘关联规则。
二、聚类分析
聚类分析是另一种常用的数据挖掘方法。
它的主要目标是将数
据集合分成互不相同的 K 个簇，使每个簇内的数据相似度较高，
而不同簇内的数据相似度较低。
这种方法广泛应用于市场营销、
医学、环境科学、地理信息系统等领域。
聚类分析的算法主要有 K-Means、二分 K-Means、基于密度的DBSCAN 等。
其中，K-Means 是一种较为简单的方法，通过随机
初始化 K 个初始中心点，不断将数据点归类到最近的中心点中，
最终形成 K 个簇。
DBSCAN 算法则是一种基于密度的聚类方法，
而且在数据分布比较稀疏时表现较好。
三、分类方法
分类方法是一种利用标记过的数据来训练一个分类模型，然后
使用该模型对新样本进行分类的方法。
分类方法的应用非常广泛，例如将一封电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件等。
常见的分类方法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
决策
树是一种易于理解、适用于大数据集的方法，通过分类特征为节
点进行划分，构建一颗树形结构，最终用于样本的分类。
朴素贝
叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类方法，其核心思想是计算不同类别在给定数据集下的概率，从而进行分类决策。
支持向量机是一种分类器，可以实现线性或非线性分类，在实际应用中往往有很高的准确率。
四、异常检测
异常检测是通过发现数据集中异常、稀有或不寻常的数据点，来探索数据背后内在的模式和结构。
常见的异常检测方法包括基于统计、基于距离、基于密度、基于聚类等。
基于统计的异常检测方法利用了统计学中的一些方法，例如均值差异检验、偏度测度、峰度测度等，来确定数据集中是否存在异常值。
基于距离的方法则通过计算样本之间的距离来检测异常点。
基于密度的方法则是将所有点看做一个群体，在空间中密度低的位置就是异常值。
基于聚类的异常检测方法先采用聚类分析方法将数据分成几个簇，然后检测每一个簇中是否有异常值点。
总结
数据挖掘是一个关键的工具，可以帮助企业更好地理解自己的数据，并从中发现隐藏在数据背后的商业价值。
本文介绍了数据挖掘的四大方法：关联规则挖掘、聚类分析、分类方法和异常检测。
企业可以根据自己的需求选择合适的方法，并通过它们来挖掘数据的最大价值。