大数据挖掘与分析的关键技术研究

《大数据时代下的数据挖掘》试题及答案要点

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘的定义技术上的定义及含义数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/6413631388.html, 浅谈大数据时代的数据分析与挖掘作者：单海波来源：《科技创新与应用》2016年第24期摘要：随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。 1 实施数据分析的方法在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成；五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

２数据统计分析数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等．数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现．三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计；传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

数据挖掘及决策树

理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告（ 2016 — 2017 学年第学期）信自楼444 一、上机目的及容目的： 1．理解数据挖掘的基本概念及其过程； 2．理解数据挖掘与数据仓库、OLAP之间的关系 3．理解基本的数据挖掘技术与方法的工作原理与过程，掌握数据挖掘相关工具的使用。容：给定AdventureWorksDW数据仓库，构建“Microsoft 决策树”模型，分析客户群中购买自行车的模式。要求: 利用实验室和指导教师提供的实验软件，认真完成规定的实验容，真实地记录实验中遇到的二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）请描述数据挖掘及决策树的相关基本概念、模型等。 1.数据挖掘：从大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又潜在有用的信息和知识的过程。

项集的频繁模式分类与预测分类：提出一个分类函数或者分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的一个；预测：利用历史数据建立模型，再运用最新数据作为输入值，获得未来变化趋势或者评估给定样本可能具有的属性值或值的围聚类分析根据数据的不同特征，将其划分为不同数据类偏差分析对差异和极端特例的描述，揭示事物偏离常规的异常现象，其基本思想是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别 3.决策树：是一种预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，若欲有复数输出，可以建立独立的决策树以处理不同输出。算法概念 ID3 在实体世界中，每个实体用多个特征来描述。每个特征限于在一个离散集中取互斥的值 C4.5 对ID3算法进行了改进：用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及Microsoft SQL Server套件四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）（一）准备 Analysis Services 数据库 1.Analysis Services 项目创建成功

大数据、数据分析和数据挖掘的区别

大数据、数据分析和数据挖掘的区别大数据、数据分析、数据挖掘的区别是，大数据是互联网的海量数据挖掘，而数据挖掘更多是针对内部企业行业小众化的数据挖掘，数据分析就是进行做出针对性的分析和诊断，大数据需要分析的是趋势和发展，数据挖掘主要发现的是问题和诊断。具体分析如下： 1、大数据(big data)：指无法在可承受的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; 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)Veracity(真实性) 。 2、数据分析：

是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 3、数据挖掘(英语：Data mining)：又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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。简而言之：大数据是范围比较广的数据分析和数据挖掘。按照数据分析的流程来说，数据挖掘工作较数据分析工作靠前些，二者又有重合的地方，数据挖掘侧重数据的清洗和梳理。数据分析处于数据处理的末端，是最后阶段。数据分析和数据挖掘的分界、概念比较模糊，模糊的意思是二者很难区分。大数据概念更为广泛，是把创新的思维、信息技术、统计学等等技术的综合体，每个人限于学术背景、技术背景，概述的都不一样。

大数据挖掘及分析培训-

大数据挖掘及分析培训一、课程目标：本次课程以理论与实际相结合为基准，突出实际性演练，以达到如下二、培训目标：（1）了解数据挖掘的基本概念，基本流程、常用算法和适用的场景。（2）能根据实际问题熟练地利用构建数据挖掘项目和流程，熟悉掌握数据建模过程、处理节点的操作。（3）熟悉掌握具体的大数据统计分析技术以及案例，实战项目的具体应用。三、培训对象：（1）从事企业数据挖掘及相关工作的决策分析、工程技术人员；（2）需要进行大数据统计分析的高校、科研院所的科技工作者；（3）打算从事数据统计分析的在校生、在职人员。四、课程大纲：一、大数据挖掘及分析技相关概念 1、大数据挖掘及分析技基本概念 1）基本概念 2）通用系统架构 2、大数据背景下的挖掘及分析发展 1）数据仓库发展 2）数据挖掘发展

3）报表技术发展二、数据挖掘及分析理论及工具 1、数据挖掘及分析论体系 2、数据仓库技术 1）数据仓库技术发展 2）数据仓库建设过程 3、数据挖掘技术 1）数据挖掘相关算法 2）聚类算法 3）分类算法 4）关联算法 5）预测算法 6）数据挖掘新技术 4、可视化体系与工具 1）可视化体系 2）相关工具 3）可视化开发过程三、数据挖掘的主要方法及工具 1、数据挖掘主要方法 2、决策树分类 3、神经网络

4、回归方法 5、聚类分析 6、数据挖掘方法比较 7、分类器的评估与选择 8、流行数据分析平台及数据挖掘工具介绍四、数据挖掘建模过程 1、数据挖掘流程概述 1）问题识别 2）数据理解 3）数据准备 4）建立模型 5）模型评价 6）部署应用 2、离群点发现 1）基于统计的离群点检测 2）基于距离的离群点检测 3）局部离群点算法 4）不平衡数据级联算法五、实战项目——交叉销售 1、背景介绍 2、案例数据展示及分析

习题1(第一章数据挖掘基础概念)

习题1（第一章数据挖掘基础概念） 1.什么是数据挖掘？解答：数据挖掘是指从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。 2.定义下列数据挖掘功能：特征化、区分、关联和相关分析、分类、预测、聚类和演变分析。使用你熟悉的现实生活的数据库，给出每种数据挖掘功能的例子。解答：特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。例如，学生的特征可被提出，形成所有大学的计算机科学专业一年级学生的轮廓，这些特征包括平均成绩(GPA ：Grade point average) 的信息，还有所修的课程的最大数目。区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。例如，具有高GPA 的学生的一般特性可被用来与具有低GPA 的一般特性比较。最终的描述可能是学生的一般可比较的轮廓，就像75%具有高GPA 的学生是四年级计算机科学专业的学生而65%具有低GPA 的学生不是。关联是指发现关联规则，这些规则表示一起频繁发生在给定数据集的特征值的条件。例如，一个数据挖掘系统可能发现的关联规则为： major(X, “ computing science ” ) ?owns(X, “ personal computer ” ) [support=12%, confidence=98%] 其中，X 是表示学生的变量。这个规则指出正在学习的学生中，12%（支持度）主修计算机科学并且拥有一台个人计算机，这些学生中一个学生拥有一台个人电脑的概率是98%（置信度或确定度）。分类与预测不同，因为前者的作用是构造一系列能描述和区分数据类型或概念的模型（或功能），而后者是建立一个模型去预测缺失的或无效的、并且通常是数字的数据值。它们的相似性是他们都是预测的工具：分类被用作预测目标数据的类的标签，而预测典型的应用是预测缺失的数字型数据的值。聚类根据数据内部的相似性，最小化类之间的相似性的原则进行聚类或分组，形成的每一簇可以被看作一个对象类。聚类也用于分类法组织形式，将观测组织成类分层结构，把类似的事件组织在一起。数据演变分析是描述和模型化随时间变化的对象的规律或趋势。尽管这可能包括时间相关数据的特征化、区分、关联和相关分析、分类和预测，这种分析的明确特征包括时间序列数据分析、序列或周期模式匹配、和基于相似性的数据分析。 3.给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。并说明该商务需要什么数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？解答：以一个百货公司为例，它可以应用数据挖掘来帮助其进行目标市场营销。运用数据挖掘功能例如关联规则挖掘，百货公司可以根据销售记录挖掘出强关联规则，来决定哪一类商品是消费者在购买某一类商品的同时，很有可能去购买的，从而促使百货公司进行目标市场营销。数据查询处理主要用于数据或信息检索，没有发现关联规则的方法。同样地，简单的统计分析没有能力处理像百货公司销售记录这样的大规模数据。 4.数据仓库和数据库有什么不同？有哪些相似之处？解答：

方向论证--大数据分析与挖掘

信息工程学院“计算机技术工程”专业硕士点论证《大数据分析与挖掘》方向： --团队 --近5年发表论文 --近5年获得的代表性科研项目、课题情况 --本研究方向的特色、定位、作用和意义 --培养方案 --人才需求与培养目标 --实践基地与培养模式 1.团队： 2.近5年发表论文：研究方向姓名出生年月职称学历/学位备注大数据分析与挖掘邵艳华 1975.03 教授研究生/博士学科带头人张儒良 1963.06 教授研究生/硕士学术带头人曹俊英 1981.05 教授研究生/博士学术骨干夏大文 1982.09 副教授研究生/博士生学术骨干李小武 1966.11 副教授研究生/博士学术后备人才龙飞 1978.03 副教授研究生/硕士学术后备人才吴有富 1966.04 教授研究生/博士兼职吴茂念 1974.02 教授研究生/博士兼职刘运强 1984.07 高级工程师研究生/硕士兼职

本学科方向近5年发表论文情况序号论文名称作者（*）发表时间发表刊物、会议名称或ISSN、检索号 1 Research about Model and Simulation of Enterprise Evolution Based on Agent 邵艳华（1/？） 2012.10, 3114-3117 ICECC 2012 2 一类复杂适应系统的建模研究邵艳华（1/？） 2012, 38(1), 253-255 计算机工程 3 Modeling and simulation of agent decision based on prospect theory. 邵艳华（1/？） 2014.12 ICFEEE 2014 4 Application of Modeling and Simulation Based on Agent 邵艳华（1/？） 2014.11, 939-942 ICMECS 2014 5 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 6 A Method of Slant Correction of Vehicle License Plate Based on Watershed Algorithm 张儒良 (1/2) 2010.02 Robotics and Automation，2010 (2) 95-98 7 Car Number Plate Detection Using https://www.360docs.net/doc/6413631388.html,yer Weak Filter 张儒良 (1/2) 2009.07 Business Intelligence (EI收录) IEEE Computer Society, ISBN: 978-0-7695-3705-4 检索号:20094712459305 8 A high order schema for the numerical solution of the fractional ordinary differential equations 曹俊英（1/2） 2013(4):15 4-168 J. Comput. Physics 9 A high order schema for the numerical solution of ordinary fractional differential equations 曹俊英（1/2） 2013(586):9 3-103 Contemporary Mathematics 10 Hadoop关键技术的研究与应用夏大文（1/？） 2013计算机与现代化 11 A Novel Parallel Algorithm for Frequent Itemsets Mining in Massive Small Files Datasets 夏大文（1/？） 2014 ICIC Express Letters, Part B: Applications 12 Discovery and Analysis of Usage Data Based on Hadoop for Personalized Information Access 夏大文（1/？） 2013BDSE’13 13 A geometric strategy for computing intersections of two spatial parametric curves(SCI) 李小武（1/？） 2013The Visual Computer，29，1151-1158 14 On a family of trimodal distributions, Communications in Statistics - Theory and Methods(SCI) 李小武（1/？） 2014 Communications in Statistics - Theory and Methods, 43(14),2886–2896. 15 基于开源少民信息资源保存系统设计研究龙飞（1/？） 2011 计算机技术与发展 3. 近5年获得的代表性科研项目、课题情况

数据挖掘基础知识

数据挖掘基础知识一、数据挖掘技术的基本概念随着计算机技术的发展，各行各业都开始采用计算机及相应的信息技术进行管理和运营，这使得企业生成、收集、存贮和处理数据的能力大大提高，数据量与日俱增。企业数据实际上是企业的经验积累，当其积累到一定程度时，必然会反映出规律性的东西；对企业来，堆积如山的数据无异于一个巨大的宝库。在这样的背景下，人们迫切需要新一代的计算技术和工具来开采数据库中蕴藏的宝藏，使其成为有用的知识，指导企业的技术决策和经营决策，使企业在竞争中立于不败之地。另一方面，近十余年来，计算机和信息技术也有了长足的进展，产生了许多新概念和新技术，如更高性能的计算机和操作系统、因特网(intemet)、数据仓库(datawarehouse)、神经网络等等。在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术或称KDD(KnowledgeDiscovery in Databases；数据库知识发现)的概念和技术就应运而生了。数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。二、数据挖掘的基本任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 1. 关联分析(association analysis) 关联规则挖掘由Rakesh Apwal等人首先提出。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。 2. 聚类分析(clustering) 聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。 3. 分类(classification) 分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。 4. 预测(predication) 预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。 5. 时序模式(time-series pattern) 时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样，它也是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。 6. 偏差分析(deviation) 在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。

大数据挖掘与分析

大数据挖掘与分析数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。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。数据挖掘完整的步骤如下： ①理解数据和数据的来源（understanding）。 ②获取相关知识与技术（acquisition）。 ③整合与检查数据（integration and checking）。 ④去除错误或不一致的数据（data cleaning）。 ⑤建立模型和假设（model and hypothesis development）。 ⑥实际数据挖掘工作（data mining）。 ⑦测试和验证挖掘结果（testing and verification）。 ⑧解释和应用（interpretation and use）。数据挖掘常用的方法 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其

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摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么

互联网数据挖掘基本概念

【最新资料,Word版，可自由编辑！】介绍邦弗朗尼原理（Bonferroni’sprinciple），该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。本章还概述了一些非常有用的思想，它们未必都属于数据挖掘的范畴，但是却有利于理解数据挖掘中的某些重要概念。这些思想包括度量词语重要性的TF.IDF权重、哈希函数及索引结构的性质、包含自然对数底e 的恒等式等。最后，简要介绍了后续章节所要涉及的主题。 1.1数据挖掘的定义最广为接受的定义是，数据挖掘（datamining）是数据“模型”的发现过程。而“模型”却可以有多种含义。下面介绍在建模方面最重要的几个方向。 1.1.1统计建模最早使用“datamining”术语的人是统计学家。术语“datamining”或者“datadredging”最初是贬义词，意指试图抽取出数据本身不支持的信息的过程。1.2节给出了这种挖掘情况下可能犯的几类错误。当然，现在术语“datamining”的意义已经是正面的了。目前，统计学家认为数据挖掘就是统计模型（statisticalmodel）的构建过程，而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布。例1.1假定现有的数据是一系列数字。这种数据相对于常用的挖掘数据而言显得过于简单，但这只是为了说明问题而采用的例子。统计学家可能会判定这些数字来自一个高斯分布（即正态分布），并利用公式来计算该分布最有可能的参数值。该高斯分布的均值和标准差能够完整地刻画整个分布，因而成为上述数据的一个模型。 1.1.2机器学习有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词。毫无疑问，一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法。机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法，比如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型等。某些场景下上述的数据利用方式是合理的。机器学习擅长的典型场景是人们对数据中的寻找目标几乎一无所知。比如，我们并不清楚到底是影片的什么因素导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。因此，在Netflix竞赛要求设计一个算法来预测观众对影片的评分时，基于已有评分样本的机器学习算法获得了巨大成功。在9.4节中，我们将讨论此类算法的一个简单形式。另一方面，当挖掘的目标能够更直接地描述时，机器学习方法并不成功。一个有趣的例子是，WhizBang!实验室1曾试图使用机器学习方法在Web上定位人们的简历。但是不管使用什么机器学习算法，最后的效果都比不过人工设计的直接通过典型关键词和短语来查找简历的算法。由于看过或者写过简历的人都对简历包含哪些内容非常清楚，Web页面是否包含简历毫无秘密可言。因此，使用机器学习方法相对于直接设计的简历发现算法而言并无任何优势。 1.1.3建模的计算方法 1 该初创实验室试图使用机器学习方法来进行大规模数据挖掘，并且雇用了大批机器学习高手来实现这一点。遗憾的是，该实验室并没有能够生存下来。

互联网-数据挖掘基本概念

【最新资料,Word版，可自由编辑！】科中的不同理解。接着介绍邦弗朗尼原理（Bonferroni’sprinciple），该原理实际上对数据挖掘的过度使用提出了警告。本章还概述了一些非常有用的思想，它们未必都属于数据挖掘的范畴，但是却有利于理解数据挖掘中的某些重要概念。这些思想包括度量词语重要性的TF.IDF权重、哈希函数及索引结构的性质、包含自然对数底e的恒等式等。最后，简要介绍了后续章节所要涉及的主题。 1.1数据挖掘的定义最广为接受的定义是，数据挖掘（datamining）是数据“模型”的发现过程。而“模型”却可以有多种含义。下面介绍在建模方面最重要的几个方向。 1.1.1统计建模最早使用“datamining”术语的人是统计学家。术语“datamining”或者“datadredging”最初是贬义词，意指试图抽取出数据本身不支持的信息的过程。1.2节给出了这种挖掘情况下可能犯的几类错误。当然，现在术语“datamining”的意义已经是正面的了。目前，统计学家认为数据挖掘就是统计模型（statisticalmodel）的构建过程，而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布。例1.1假定现有的数据是一系列数字。这种数据相对于常用的挖掘数据而言显得过于简单，但这只是为了说明问题而采用的例子。统计学家可能会判定这些数字来自一个高斯分布（即正态分布），并利用公式来计算该分布最有可能的参数值。该高斯分布的均值和标准差能够完整地刻画整个分布，因而成为上述数据的一个模型。 1.1.2机器学习有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词。毫无疑问，一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法。机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法，比如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、隐马尔可夫模型等。某些场景下上述的数据利用方式是合理的。机器学习擅长的典型场景是人们对数据中的寻找目标几乎一无所知。比如，我们并不清楚到底是影片的什么因素导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。因此，在Netflix竞赛要求设计一个算

地理信息大数据挖掘与分析

Data Base Technique ? 数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 175【关键词】地理信息大数据数据挖掘1 地理信息大数据的特征随着信息技术的发展，各种地理地质探索程度的加深，每天都会产生大量的地理信息大数据，对于这些大数据的特征进行分析，开展实际应用具有极为重要的意义。 1.1 数据量巨大且多样化随着地理信息数据收集手段的日益丰富使得地理信息的数据呈现出几何倍的增长，以全国4000个基准站计算显示，其总的数据规模已经超过了250GB ，如果扩大到全球的范围内，每天产生的数据量更是巨大。同时随着测绘技术、运动网络以及智能终端的应用，地理信息的数据来源越来越多，应用的技术越来越高超。人们可以通过无人机、卫星、气球拍摄等影响数据，手机、定位车等移动设备获得实时的信息，数据的来源以及种类越来越多样化。 1.2 数据产生较为快速对于数据信息的获取上，高分辨率的影像等数据信息可以实时的获取，高分二号的重复采样周期为4天，资源三号的采样周期缩短到5天，对于传感器等相关移动设备获取信息的周期为实时，在对于这些信息的处理上，都是以秒来计算，同时数据的实效性可以依据分钟来计算，为此可见地理信息数据的产生与分析速度极为快速。 1.3 数据的应用价值极高地理信息内部蕴含着巨大的财富，可以有效的指导人们的生产与生活活动，依据相关的数据显示，地理信息大数据可以人给服务商带来的收入超过1500亿美元，为用户带来的价值将会超过8000亿美元。 1.4 同传统地理信息的比较首先为地位不同，传统的地理信息主要服务于政府，而大数据信息则面向于大众开展的应用服务。地理信息的数据产生部门也从相关单位，专业部门转变为每个人都是大数据地理信息的收集者，数据的量也从MB 发展到地理信息大数据挖掘与分析文/曾航唐险峰谭龙生 PB ，部分的实效数据已经实现了实时的更新。2 地理信息大数据挖掘系统云平台分析地理信息大数据已经为证明其具有较大的应用基础，同时数据挖掘分析能力成为智慧应用的关键，为此数据的挖掘与分析能力显得尤为重要。针对于目前地理信息的特征，要想实现大数据到智慧应用的转变，需要应用到云储存技术、关系与非关系型数据库储存量巨大，通过人工智能以及云计算技术等，通过一定的排列剔除可信度低、未经过检测的数据，经过清洗以及转换之后得到可以利用的地理信息数据。最后通过统计分析、数据挖掘等分析未来的情况，这些操作实现的平台为地理信息处理云平台。地理信息系统的云平台不仅仅支持的为桌面端以及Web 端的应用，为企业以及政府部门提供提供服务，其还是一个服务性以及跨部门的云平台。地理信息云平台含有各种趋势化的技术与数据，在数据管理层面支持3D 数据、公共地理框架数据以及街景、实时位置以及感知数据等，在支持数据格式层面含含有关系型数据、表格、图片以及非关系型数据等几种格式，地理信息数据服务系统还加入了网络社会媒体，网络设备传输的流数据等。对于实际功能层面，处理具有传统的可视化查询、编辑以及分析等功能之外，同时还可以提供的为在线的地理信息触发、地理信息围栏筛选等功能，经过处理之后需要的信息可以通过列消息、邮件以及地图成果等传递给用户。在具体使用的时候，用户可以根据各种类型终端实时的范围地理信息云平台，同时依据云平台获得订阅自身需要的素具信息，并不需要关系数据是如何采集与获取就可以得到较好的服务。3 地理信息大数据的挖掘与应用探析地理信息云平台可以轻而易举的实现各种信息资源的共享，使用地理信息资源的模式从推动应用转变为利用信息挖掘应用，可以为政府、企业以及社会公众等的决策提供支持服务。3.1 城市人文信息的挖掘一个城市夜晚的灯光水平会直接的反应该城市的工业化水平，人口的分布情况等，通过遥感卫星夜间的影响可以获得各个城市经济的要素信息。比如利用夜光减少的情况，分析居民的大规模迁移与战争的发展情况，通过经济统计数据、夜光影响以及土地覆盖类型的数据等，可以得到网格化的GDP 数据，对于政府制定经济发展政策具有较大的帮助。3.2 公安应急应用针对于开放式的广场，公安部门难以掌握好人口的聚集程度，进而难以给出科学的人口流量控制方法，较为容易出现踩踏的事故。为此可以借助于手机热点的大数据计算得到每平方米内部聚集人口的数量，之后结合手机热点的流动趋势，可以精确的判断出每平方米人口的聚集量变化趋势，进而可以及时的做出相关应急措施，避免由于人口超负荷的汇聚带来较大的伤亡。3.3 环境与卫生监测在卫生领域，可以判断流感蔓延的实际情况，对于用户在相关搜索引擎输入的咳嗽、发烧等热点检索信息，具体的分析流感疫情实际的蔓延情况，进而为政府部门快速的应对疾病的蔓延提供第一手珍贵的资料。同时还可以在环保领域的雾霾监测应用，对于污染企业帆布的信息、风向的具体走势以及道路分布，交流流量、人群轨迹等大量的数据开展开展汇集、处理以及实时分析，进而可以获得可视化的雾霾分布图以及雾霾的变化趋势图，进而为政府部门提前的应对雾霾天气、开展环境整治等方面的工作提供必要的指导。3.4 交通出行规划应用人们在出行时通常会考虑当时的路况，绕开拥堵路段，去选宽松路段，但这些宽松路段便会由于车辆的增加而逐渐成为新的拥堵路段，所以导航系统的应用能够通过以往的大量数据，来以现阶段车辆行驶的大概趋势为基础，对用户合理的行驶路线进行分析，以此帮助用户有效避开拥挤路段。4 结束语伴随着地理信息数据获取手段的逐渐增加，地理信息数据也开始进入到大数据时代，地理信息大数据中，用户不在为地理信息数据资源的覆盖性以及发展趋势等担心，而是需要关注于数据如何的组织管理，如何的获取可靠的数据信息，需要花费更多的经理在数据的应用挖掘上，更好的服务于政府、企事业单位以及社会大众。同时我们还需要注意的为，在大数据时代个人隐私面临较为严峻的挑战，如何的防止私人信息泄密是值得关注话题，为此我们今后需要做的就是积极的完善地理信息云平台，深入的挖掘数据内部含有的价值，促进信息产业的发展与进步。参考文献[1]周星,桂德竹.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇和挑战[J].地理信息世界,2013(05):17-20.[2]周顺平,徐枫.大数据环境下地理信息产业发展的几点思考[J].地理信息世界,2014(01):45-50.[3]武长安,姜楠.大数据时代测绘地理信息服务面临的机遇与挑战[J].住宅与房地产,2017(23).[4]刘纪平,张福浩,王亮等.面向大数据的空间信息决策支持服务研究与展望[J].测绘科学,2014,39(05):8-12.[5]曾元武,陈泽鹏,方晓乐等.大数据时代下地理信息公共平台建设展望[J].测绘通报,2015(11):84-87.作者单位重庆市规划信息服务中心重庆市 401121