大数据分析与数据挖掘实践培训教程
Python大数据分析与挖掘实战课件 (一)
Python大数据分析与挖掘实战课件 (一)Python大数据分析与挖掘实战课程是一种高级课程，它专门针对有经验的开发人员和数据科学家。
本课程提供深入了解数据分析和挖掘的机会，涵盖了如何使用Python处理大数据集和如何应用机器学习算法预测结果，它是目前最受欢迎的大数据分析和挖掘课程之一。
1. Python的基础知识学习Python大数据分析与挖掘之前，了解Python语言的基础知识是必不可少的。
这通常包括Python的语法结构、数据类型、变量和操作符。
熟悉Python的语法可能需要学习Python的课程，这也是为什么本课程假定你已经具备基本的Python技能。
2. 数据分析工具和大数据处理工具了解各种数据分析工具和大数据处理工具，才能理解和处理大型数据集。
本课程介绍了常用的Python数据分析工具，例如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib。
此外，本课程还介绍了一些大数据处理工具，如Hadoop、Spark和Hive。
3. 数据清洗和数据预处理清洗和预处理数据是数据分析的基础，所有数据分析工作都需要使用这些技术。
本课程将教授如何使用Python对数据进行清洗和预处理，包括数据清洗、数据合并、数据转换和格式转换等技术。
4. 数据可视化和探索理解数据是数据分析的核心，数据可视化和探索是实现这一目标的方法。
本课程讲授了各种可视化技术，如线性回归分析、散点图和热度图等，还介绍了如何使用Python内置的可视化工具。
5. 机器学习算法机器学习算法是大数据分析和挖掘的核心。
本课程将涵盖各种机器学习算法，包括监督学习、无监督学习和半监督学习。
此外，将介绍不同的机器学习模型，如决策树、神经网络和支持向量机等。
在Python大数据分析与挖掘实战的课程中，会涉及很多专业知识，因此学习这项技能需要投入大量的时间和精力。
但是，对于那些专注于数据分析职业的人来说，这确实是一个非常值得的投资。
通过学习Python的大数据分析与挖掘实战，你可以开发出一些非常有用的技能。
大数据挖掘与分析应用实践手册
大数据挖掘与分析应用实践手册第一章引言 (4)1.1 大数据概述 (4)1.1.1 大数据的定义 (4)1.1.2 大数据的发展历程 (4)1.1.3 大数据的应用领域 (4)1.2 数据挖掘与分析简介 (4)1.2.1 数据挖掘的定义 (4)1.2.2 数据分析的概念 (4)1.2.3 数据挖掘与分析的区别与联系 (4)1.3 本书结构及阅读指南 (5)第二章：数据分析基本概念及方法 (5)第三章：数据挖掘基本任务与技术 (5)第四章：数据挖掘分类算法 (5)第五章：聚类分析 (5)第六章：关联规则挖掘 (5)第七章：时序模式分析 (5)第八章：偏差检测与异常值分析 (5)第九章：数据挖掘在金融领域的应用 (5)第十章：数据挖掘在医疗领域的应用 (5)第十一章：数据挖掘在教育领域的应用 (5)第十二章：数据挖掘在物联网领域的应用 (5)第二章数据采集与预处理 (5)2.1 数据采集方法 (5)2.1.1 网络爬虫 (5)2.1.2 数据库采集 (5)2.2 数据清洗 (6)2.2.1 缺失值处理 (6)2.2.2 异常值处理 (6)2.3 数据集成 (6)2.3.1 数据合并 (6)2.3.2 数据匹配 (6)2.4 数据转换 (7)2.4.1 属性转换 (7)2.4.2 记录转换 (7)第三章数据存储与管理 (7)3.1 数据存储技术 (7)3.1.1 硬盘存储 (7)3.1.2 固态硬盘存储 (8)3.1.3 网络存储 (8)3.2 分布式文件系统 (8)3.2.1 HDFS（Hadoop分布式文件系统） (8)3.2.3 GlusterFS (8)3.3 数据仓库 (8)3.3.1 数据仓库的架构 (8)3.3.2 常见数据仓库技术 (9)3.4 数据管理工具 (9)3.4.1 数据库管理系统（DBMS） (9)3.4.2 数据集成工具 (9)3.4.3 数据治理工具 (9)3.4.4 数据分析工具 (9)第四章数据可视化 (9)4.1 可视化技术概述 (9)4.2 常见可视化工具 (10)4.3 可视化方法与实践 (10)4.4 可视化案例分析 (11)第五章关联规则挖掘 (11)5.1 关联规则概述 (11)5.2 Apriori算法 (11)5.3 FPgrowth算法 (12)5.4 关联规则应用案例 (12)第六章聚类分析 (13)6.1 聚类分析概述 (13)6.2 常见聚类算法 (13)6.2.1 Kmeans算法 (13)6.2.2 层次聚类算法 (13)6.2.3 密度聚类算法 (13)6.2.4 基于网格的聚类算法 (13)6.3 聚类算法应用 (13)6.3.1 数据挖掘 (14)6.3.2 模式识别 (14)6.3.3 机器学习 (14)6.4 聚类分析案例 (14)第七章分类与预测 (14)7.1 分类与预测概述 (14)7.2 常见分类算法 (14)7.2.1 朴素贝叶斯分类器 (15)7.2.2 决策树 (15)7.2.3 支持向量机（SVM） (15)7.2.4 随机森林 (15)7.3 预测模型构建 (15)7.3.1 数据预处理 (15)7.3.2 特征工程 (15)7.3.3 模型选择与训练 (15)7.3.4 模型评估与调优 (15)7.4.1 金融风险预测 (16)7.4.2 疾病预测 (16)7.4.3 营销预测 (16)7.4.4 互联网内容分类 (16)第八章机器学习在大数据中的应用 (16)8.1 机器学习概述 (16)8.2 常见机器学习算法 (16)8.3 机器学习在大数据中的应用实践 (17)8.4 机器学习案例分析 (17)第九章文本挖掘 (17)9.1 文本挖掘概述 (17)9.2 文本预处理 (17)9.2.1 文本清洗 (18)9.2.2 分词 (18)9.2.3 词性标注 (18)9.2.4 去停用词 (18)9.2.5 词干提取 (18)9.3 文本挖掘算法 (18)9.3.1 文本表示 (18)9.3.2 特征选择 (18)9.3.3 模式识别 (18)9.4 文本挖掘应用案例 (19)9.4.1 情感分析 (19)9.4.2 主题模型 (19)9.4.3 命名实体识别 (19)9.4.4 文本摘要 (19)9.4.5 问答系统 (19)第十章社交网络分析 (19)10.1 社交网络概述 (19)10.2 社交网络数据采集 (19)10.3 社交网络分析算法 (20)10.4 社交网络分析案例 (20)第十一章大数据挖掘与分析在各领域的应用 (20)11.1 金融领域 (21)11.2 医疗领域 (21)11.3 电商领域 (21)11.4 其他领域 (22)第十二章总结与展望 (22)12.1 大数据挖掘与分析发展趋势 (22)12.2 技术挑战与应对策略 (22)12.3 产业发展现状与前景 (23)12.4 本书总结与展望 (23)第一章引言信息技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代，大数据已成为当今社会的一个重要特征。
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
数据分析与数据挖掘学习指南
数据分析与数据挖掘学习指南第1章数据分析基础 (5)1.1 数据与信息 (5)1.1.1 数据的概念 (5)1.1.2 信息的概念 (5)1.1.3 数据与信息的关系 (5)1.2 数据分析概述 (5)1.2.1 数据分析的定义 (5)1.2.2 数据分析的目标 (5)1.2.3 数据分析的方法 (5)1.3 数据类型与数据结构 (5)1.3.1 数据类型 (5)1.3.2 数据结构 (5)1.3.2.1 集中式数据结构 (5)1.3.2.2 分布式数据结构 (6)1.3.2.3 非结构化数据结构 (6)1.3.2.4 半结构化数据结构 (6)第2章数据预处理 (6)2.1 数据清洗 (6)2.1.1 缺失值处理 (6)2.1.2 异常值检测与处理 (6)2.1.3 重复数据删除 (6)2.1.4 数据一致性检查 (6)2.2 数据集成 (6)2.2.1 数据集成方法 (6)2.2.2 数据集成过程中的问题与解决方案 (7)2.2.3 数据集成工具与技术 (7)2.3 数据变换 (7)2.3.1 数据规范化 (7)2.3.2 数据离散化 (7)2.3.3 数据聚合 (7)2.3.4 特征构造与选择 (7)2.4 数据规约 (7)2.4.1 数据降维 (7)2.4.2 数据压缩 (7)2.4.3 数据采样 (7)2.4.4 数据索引与划分 (7)第3章数据可视化与摸索性数据分析 (7)3.1 数据可视化基础 (8)3.1.1 数据可视化的概念与意义 (8)3.1.2 数据可视化的基本原则 (8)3.1.3 数据可视化工具 (8)3.2 常见数据可视化方法 (8)3.2.1 折线图与曲线图 (8)3.2.2 柱状图与条形图 (8)3.2.3 饼图与环形图 (8)3.2.4 散点图与气泡图 (8)3.2.5 热力图与地图 (8)3.3 摸索性数据分析 (8)3.3.1 摸索性数据分析的概念与意义 (8)3.3.2 数据分布分析 (9)3.3.3 数据关联分析 (9)3.3.4 数据分组与聚合 (9)3.3.5 异常值分析 (9)第4章数据挖掘概述 (9)4.1 数据挖掘的概念与任务 (9)4.1.1 数据挖掘的定义 (9)4.1.2 数据挖掘的任务 (9)4.2 数据挖掘的过程与方法 (10)4.2.1 数据准备 (10)4.2.2 数据挖掘 (10)4.2.3 结果评估与知识表示 (10)4.3 数据挖掘的应用领域 (10)4.3.1 金融领域 (10)4.3.2 医疗领域 (10)4.3.3 电子商务 (10)4.3.4 能源领域 (11)4.3.5 社交媒体 (11)第5章关联规则挖掘 (11)5.1 关联规则基础 (11)5.1.1 关联规则的定义与基本概念 (11)5.1.2 关联规则的度量标准 (11)5.1.3 关联规则挖掘的基本步骤 (11)5.2 Apriori算法 (11)5.2.1 Apriori算法原理 (11)5.2.2 Apriori算法的实现 (11)5.2.3 Apriori算法的功能分析 (11)5.3 FPgrowth算法 (12)5.3.1 FPgrowth算法原理 (12)5.3.2 FPgrowth算法的实现 (12)5.3.3 FPgrowth算法的功能分析 (12)5.4 关联规则的应用 (12)5.4.1 市场购物篮分析 (12)5.4.2 电信客户关系管理 (12)5.4.3 生物信息学 (12)5.4.4 网络日志挖掘 (12)第6章分类与预测 (12)6.1 分类与预测概述 (12)6.2 基于距离的分类方法 (13)6.3 基于概率的分类方法 (13)6.4 预测模型评估与优化 (13)第7章聚类分析 (13)7.1 聚类分析概述 (13)7.2 层次聚类法 (14)7.2.1 单聚类算法 (14)7.2.2 全聚类算法 (14)7.2.3 平均聚类算法 (14)7.2.4 系谱聚类算法 (14)7.3 划分聚类法 (14)7.3.1 Kmeans算法 (14)7.3.2 Kmedoids算法 (14)7.3.3 ISODATA算法 (14)7.3.4 CLARANS算法 (14)7.4 密度聚类法 (14)7.4.1 DBSCAN算法 (14)7.4.2 OPTICS算法 (14)7.4.3 DENCLUE算法 (14)7.4.4 CLIQUE算法 (14)第8章时间序列分析与预测 (14)8.1 时间序列基础 (14)8.1.1 时间序列的定义与特征 (15)8.1.2 时间序列的数据预处理 (15)8.1.3 时间序列的图形表示 (15)8.2 平稳时间序列分析 (15)8.2.1 平稳时间序列的定义与性质 (15)8.2.2 自相关函数与偏自相关函数 (15)8.2.3 自回归模型（AR） (15)8.2.4 移动平均模型（MA） (15)8.2.5 自回归移动平均模型（ARMA） (15)8.3 非平稳时间序列分析 (15)8.3.1 非平稳时间序列的定义与性质 (15)8.3.2 差分法 (16)8.3.3 自回归积分滑动平均模型（ARIMA） (16)8.4 时间序列预测方法 (16)8.4.1 单步预测与多步预测 (16)8.4.2 递推预测 (16)8.4.3 集成学习方法在时间序列预测中的应用 (16)8.4.4 神经网络在时间序列预测中的应用 (16)第9章文本挖掘与自然语言处理 (16)9.1 文本挖掘概述 (16)9.2 词频分析与TFIDF (16)9.3 文本分类与情感分析 (17)9.4 主题模型与词嵌入 (17)第10章综合案例分析与实践 (17)10.1 数据分析项目流程 (17)10.1.1 项目启动与需求分析 (17)10.1.2 数据收集与预处理 (17)10.1.3 数据分析方法选择与实施 (17)10.1.4 结果分析与可视化展示 (17)10.1.5 结论与建议 (17)10.1.6 项目总结与维护 (17)10.2 常见数据分析工具与框架 (17)10.2.1 数据处理工具：Python、R、SQL (17)10.2.2 数据可视化工具：Tableau、Power BI、Matplotlib (17)10.2.3 机器学习框架：Scikitlearn、TensorFlow、PyTorch (17)10.2.4 大数据分析框架：Hadoop、Spark、Flink (17)10.2.5 数据仓库与数据集成：Oracle、MySQL、Apache Kafka (17)10.3 案例分析：电商平台用户行为分析 (17)10.3.1 背景与目标 (17)10.3.2 数据收集与预处理 (17)10.3.2.1 数据来源 (17)10.3.2.2 数据清洗与整合 (18)10.3.3 数据分析方法与实施 (18)10.3.3.1 描述性统计分析 (18)10.3.3.2 用户行为分析 (18)10.3.3.3 用户分群与标签化 (18)10.3.3.4 用户留存与流失分析 (18)10.3.4 结果展示与建议 (18)10.3.4.1 可视化展示 (18)10.3.4.2 用户增长策略 (18)10.4 案例分析：金融风控模型构建与评估 (18)10.4.1 背景与目标 (18)10.4.2 数据收集与预处理 (18)10.4.2.1 数据来源与特征工程 (18)10.4.2.2 数据清洗与缺失值处理 (18)10.4.3 数据分析方法与实施 (18)10.4.3.1 数据摸索性分析 (18)10.4.3.2 特征选择与模型构建 (18)10.4.3.3 模型评估与优化 (18)10.4.4 结果展示与应用 (18)10.4.4.1 模型评估指标 (18)10.4.4.2 风险控制策略与应用 (18)10.4.4.3 模型监控与维护 (18)第1章数据分析基础1.1 数据与信息1.1.1 数据的概念数据是用于表示信息的符号记录，可以是数字、文字、图像等形式。
大数据分析与数据挖掘实践培训教程
决策树与随机森林
介绍决策树和随机森林的构建过程、剪枝策 略及评估方法，通过实例展示其应用。
无监督学习算法原理及实践
无监督学习算法概述
简要介绍无监督学习的基本原理、常用算法和应用场景。
K-均值聚类
详细讲解K-均值聚类的原理、实现步骤和优缺点，并结合案例进行分析。
层次聚类
阐述层次聚类的基本原理、聚类过程及评估方法，通过实例展示其应用。
注意事项
避免过度设计、确保数据 准确性、考虑用户群体和 使用场景等。
交互式数据可视化实现方法
交互式功能
鼠标悬停提示、筛选器、 动态效果、联动效果等。
实现方法
使用JavaScript等编程语 言进行开发，或利用可视 化工具提供的交互功能进 行配置。
注意事项
确保交互操作的流畅性和 易用性，提供必要的帮助 和提示信息，考虑不同设 备和浏览器的兼容性。
06
实践案例：基于 Python的大数据分 析与挖掘
Python编程基础回顾
变量、数据类型与运算符
掌握Python中的变量定义、数据类型（如整数、浮点数、字符串 等）以及基本的算术和比较运算符。
控制流语句
熟悉条件语句（如if-else）和循环语句（如for和while）的使用， 以及如何在程序中实现逻辑控制。
聚类算法
掌握使用Python实现常见的聚类算法，如K-means、 DBSCAN等，并了解如何评估聚类效果。
关联规则挖掘
了解如何使用Python实现关联规则挖掘算法，如Apriori 等，并学习如何发现数据中的关联关系。
神经网络与深度学习
初步了解神经网络的基本原理和常见模型，如感知机、 BP神经网络等，并学习使用TensorFlow等框架进行深度 学习模型的构建和训练。
大数据分析与数据挖掘培训教程
大数据分析与数据挖掘培训教程大数据分析与数据挖掘正成为当今社会中不可忽视的重要技能。
在这个信息爆炸的时代，大量的数据被储存，每天不断地产生和积累。
然而，与此同时，这些数据也成为了一个无形的负担，如果不善于利用它们，我们可能会错失许多机会。
因此，学习大数据分析与数据挖掘已经成为我们时代的必要技能。
1. 什么是大数据分析与数据挖掘大数据分析与数据挖掘是利用现代计算机技术和数学统计方法，对大规模数据进行分析和挖掘的过程。
通过这个过程，我们可以从数据中发现有用的信息、模式和趋势。
它可以帮助我们了解用户行为、市场趋势、商业机会等重要信息，从而为企业决策、产品创新和市场营销提供有力的支持。
2. 为什么学习大数据分析与数据挖掘随着互联网的普及和智能设备的广泛应用，大数据正逐渐成为各个行业的核心竞争力。
掌握大数据分析与数据挖掘的技能，可以使人在职场上具备更多的竞争优势。
无论是商务领域、金融领域还是医疗领域，都需要专业人士能够从数据中提取有价值的信息，并进行相应的决策和应对。
此外，学习大数据分析与数据挖掘还可以帮助我们更好地理解当今社会和世界的运行规律。
通过分析庞大的数据集，我们可以洞察社会趋势、人群行为和用户需求。
这些知识对于个人的成长和职业发展都具有重要意义。
3. 如何学习大数据分析与数据挖掘（1）系统学习理论知识：学习大数据分析与数据挖掘的第一步是掌握相关的理论知识。
我们需要了解数据收集与清洗的方法、数据挖掘技术和机器学习算法等。
可以通过参加培训课程、阅读专业书籍和学术论文等途径来积累这方面的知识。
（2）实践项目经验：理论知识只是学习的起点，实践是提高技能的关键。
通过参与实际的数据分析和挖掘项目，可以提高我们的实际操作能力，并巩固所学的理论知识。
可以找到一些开源的数据集，进行数据清洗和分析实验，或者参与一些真实企业的数据挖掘项目。
（3）与行业专家交流：大数据领域发展迅速，新技术和方法层出不穷。
与行业专家的交流可以帮助我们及时了解到最新的发展动态，并学习到实际应用中的经验和技巧。
大数据分析与数据挖掘的应用培训
● 05
第五章 可视化和解释结果
数据可视化技术
在大数据分析和数据 挖掘中，数据可视化 是非常重要的环节。 我们可以通过使用 matplotlib库、 seaborn库和 Ta b l e a u 工 具 来 实 现 数据可视化，让数据 更加直观易懂。
结果解释
解释模型预 测结果
详细分析预测结 果
探索性数据分析是数据分析的第一步，通过描述 性统计分析和数据分布的可视化，可以快速了解 数据的整体情况。同时，进行相关性分析可以帮 助找出变量之间的关系，为后续分析提供指导。
机器学习技术
监督学习
有师监督下学习
半监督学习
介于有无监督之 间的学习方式
无监督学习
无监督下自我学 习
深度学习技术
01 神经网络基础
数据集成
合并数据源 消除数据冗余
数据变换
数据平滑 数据聚集 数据波动分析
数据获取和准备的重要性
在进行大数据分析和数据挖掘之前，正确的数据 获取和准备是成功的关键。只有通过有效的数据 源分类、数据质量评估以及数据集成与转换，才 能确保分析结果的准确性和可靠性。
● 03
第3章 数据分析和挖掘技术
探索性数据分析
为什么大数据分析重要
商业竞争
帮助企业在激烈 的市场竞争中脱
颖而出
决策支持
为决策者提供数 据支持，减少决
策风险
预测能力
通过数据分析， 可以提前预测未
来趋势
● 02
第2章 数据获取和准备
数据源的分类
01 结构化数据
数据以表格形式存储，易于分析
02 半结构化数据
数据部分有结构，部分无结构
03 非结构化数据
数据没有明确的结构和定义
C02 利用Python实现大数据分析与数据挖掘技术培训(5天)
Python 已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言，作为除了 Java、C/C++/C# 外最受欢迎的语言。
本课程基于 Python 工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。
基于业务问题，在数据挖掘标准过程指导下，采用 Python 分析工具，实现数据挖掘项目的每一步操作，从数据预处理、数据建模、数据可视化，到最终数据挖掘结束，匡助学员掌握 Python 用于数据挖掘，提升学员的数据化运营及数据挖掘的能力。
通过本课程的学习，达到如下目的：1、全面掌握 Python 语言以及其编程思想。
2、掌握常用扩展库的使用，特殊是数据挖掘相关库的使用。
3、学会使用 Python 完成数据挖掘项目整个过程。
4、掌握利用 Python 实现可视化呈现。
5、掌握数据挖掘常见算法在 Python 中的实现。
5 天时间(全部模块讲完需要 5 天时间，可以根据时间需求拆份内容模块)。
业务支持部、 IT 系统部、大数据系统开辟部、大数据分析中心、网络运维部等相关技术人员。
课程为实战课程，要求：1、每一个学员自备一台便携机(必须)。
2、便携机中事先安装好 Excel 2022 版本及以上。
3、便携机中事先安装好 Python 3.6 版本及以上。
注：讲师现场提供开源的安装程序、扩展库，以及现场分析的数据源。
语言基础 +挖掘模型 +案例演练+开辟实践+可视化呈现采用互动式教学，环绕业务问题，展开数据分析过程，全过程演练操作，让学员在分析、分享、讲授、总结、自我实践过程中获得能力提升。
目的：掌握基本的 Python 编程思想与编程语句，熟悉常用数据结构的操作1、Python 简介2、开辟环境搭建Python 的安装扩展库的安装3、掌握 Python 的简单数据类型字符串的使用及操作整数、浮点数4、掌握基本语句：if、while、for、print 等基本运算：函数定义、参数传递、返回值5、掌握复杂的数据类型：列表/元组列表操作：访问、添加、修改、删除、排序列表切片、复制等列表相关的函数、方法元组的应用6、复杂数据类型：字典创建、访问、修改、删除、遍历字典函数和方法7、复杂数据类型：集合8、掌握面向对象编程思想创建类、继承类模块9、函数定义、参数传递、返回值10、标准库与扩展库的导入11、异常处理:try-except 块演练：基本的 Python 编程语句目的：掌握数据集结构及基本处理方法，进一步巩固 Python 语言1、数据挖掘常用扩展库介绍Numpy 数组处理支持Scipy 矩阵计算模块Matplotlib 数据可视化工具库Pandas 数据分析和探索工具StatsModels 统计建模库Scikit-Learn 机器学习库Keras 深度学习(神经网络)库Gensim 文本挖掘库2、数据集读取与操作：读取、写入读写文本文件读写 CSV 文件读写 Excel 文件从数据库获取数据集3、数据集的核心数据结构(Pandas 数据结构)DataFrame 对象及处理方法Series 对象及处理方法演练：用 Python 实现数据的基本统计分析功能目的：掌握作图扩展库，实现数据可视化1、常用的 Python 作图库Matplotlib 库Pygal 库2、实现分类汇总演练：按性别统计用户人数演练：按产品+日期统计各产品销售金额3、各种图形的画法直方图饼图折线图散点图4、绘图的美化技巧演练：用 Python 库作图来实现产品销量分析，并可视化目的：掌握数据挖掘标准流程1、数据挖掘概述2、数据挖掘的标准流程(CRISP-DM)商业理解数据准备数据理解模型建立模型评估模型应用3、数据挖掘常用任务与算法案例：用大数据实现精准营销的项目过程目的：掌握数据预处理的基本环节，以及 Python 的实现1、数据预处理异常值处理： 3σ准则， IQR 准则缺失值插补：均值、拉格朗日插补数据筛选/抽样数据的离散化处理变量变换、变量派生2、数据的基本分析相关分析：原理、公式、应用方差分析：原理、公式、应用卡方分析：原理、公式、应用主成份分析：降维案例：用 Python 实现数据预处理及数据准备1、常见分类预测的模型与算法2、如何评估分类预测模型的质量查准率查全率ROC 曲线3、逻辑回归分析模型逻辑回归的原理逻辑回归建模的步骤逻辑回归结果解读案例：用 sklearn 库实现银行贷款违约预测4、决策树模型决策树分类的原理决策树的三个关键问题决策树算法与实现案例：电力窃漏用户自动识别5、人工神经网络模型(ANN)神经网络概述神经元工作原理常见神经网络算法(BP、LM、RBF、FNN 等) 案例：神经网络预测产品销量6、支持向量机(SVM)SVM 基本原理维灾难与核心函数案例：基于水质图象的水质评价7、贝叶斯分析条件概率常见贝叶斯网络1、常用数值预测的模型通用预测模型：回归模型季节性预测模型：相加、相乘模型新产品预测模型：珀尔曲线与龚铂兹曲线2、回归分析概念3、常见回归分析类别1、客户细分常用方法2、聚类分析(Clustering)聚类方法原理介绍及合用场景常用聚类分析算法聚类算法的评价案例：使用 SKLearn 实现 K 均值聚类案例：使用 TSNE 实现聚类可视化3、RFM 模型分析RFM 模型，更深入了解你的客户价值 RFM 模型与市场策略案例：航空公司客户价值分析1、关联规则概述2、常用关联规则算法3、时间序列分析案例：使用 apriori 库实现关联分析案例：中医证型关联规则挖掘1、电商用户行为分析及服务推荐2、基于基站定位数据的商圈分析。
(2024年)大数据技术及数据分析课程培训
02
大数据处理技术
2024/3/26
7
分布式文件系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
介绍HDFS的架构、原理、数据读写流程，以及HDFS的优缺点和适用场景。
其他分布式文件系统
简要介绍除了HDFS之外的其他分布式文件系统，如GlusterFS、Ceph等，并比 较它们的特点和适用场景。
2024/3/26
大数据技术发展历程
01
02
03
萌芽期
20世纪90年代至2008年 ，大数据概念开始萌芽， 部分公司开始尝试用大数 据技术解决一些实际问题 。
2024/3/26
发展期
2009年至2012年，大数 据技术逐渐成熟， Hadoop等开源框架出现 ，大数据产业开始形成。
成熟期
2013年至今，大数据技术 进入成熟期，各种大数据 应用广泛落地，大数据产 业蓬勃发展。
21
企业如何抓住大数据时代机遇，实现转型升级
制定大数据战略
企业应明确大数据发展目标，制定合 理的大数据战略规划，确保资源投入 和业务发展相协调。
培养大数据人才
加强大数据领域人才培养和引进，构 建具备大数据分析和应用能力的专业 团队。
2024/3/26
推动数据驱动决策
建立数据驱动的企业文化，提高全员 数据意识，将数据作为决策的重要依 据。
大数据技术及数据分析课程 培训
2024/3/26
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目 录
2024/3/26
• 大数据技术概述 • 大数据处理技术 • 数据分析方法与技术 • 大数据技术在各行业应用案例 • 挑战与机遇：大数据技术发展趋势探讨 • 实践环节：动手做一个大数据分析项目
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01
数据分析与数据挖掘培训资料
插值法
利用已知数据点估算缺失 值，如线性插值、多项式 插值等。
异常值检测与处理方法
统计方法
应用统计学原理，如3σ原则、箱线图 等，识别并处理异常值。
可视化方法
通过数据可视化手段，直观展示异常 值并手动处理。
机器学习方法
利用机器学习算法，如孤立森林、 DBSCAN等，自动检测并处理异常值 。
特征选择与降维技术
过滤式特征选择
基于统计性质，如相关 性、方差等，筛选重要
特征。
包装式特征选择
通过目标函数（如分类 器性能）来评价特征子
集的重要性。
嵌入式特征选择
在模型训练过程中同时 进行特征选择，如决策 树、LASSO回归等。
降维技术
应用主成分分析（PCA ）、线性判别分析（ LDA）等方法降低数据 维度，提高计算效率和
确定报告要解决的问题和面向的读者群体， 以便更好地构建报告结构和内容。
统一风格和格式
保持报告整体风格和格式的一致性，提高可 读性。
合理安排内容顺序
按照重要性和逻辑关系安排内容顺序，突出 重点信息。
添加必要说明和注释
对图表和数据添加必要的说明和注释，帮助 读者更好地理解报告内容。
演讲技巧和注意事项
01
、间距和颜色等因素。
折线图
用于展示时间序列数据或连续 变量的变化趋势，设计时应注 重线条的流畅性和清晰度。
散点图
用于展示两个变量之间的相关 关系，设计时应考虑点的大小
、形状和颜色等因素。
饼图
用于展示数据的占比关系，设 计时应避免使用过多颜色和保
持标签清晰可读。
报告结构搭建和内容编排
明确报告目的和受格式，便于后续处理 和分析。
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大数据分析与数据挖掘实践培训教程
一、引言
在信息时代的背景下，大数据分析和数据挖掘成为许多企业和组织
在决策和发展过程中的重要工具。
本文将介绍大数据分析与数据挖掘
的基本概念、方法和实践，帮助读者了解并掌握这一领域的知识与技能。
二、大数据分析
1. 大数据概述
大数据是指传统数据处理方法难以处理的海量、高速、异构和复
杂的数据。
它包括结构化数据和非结构化数据，如关系型数据库数据、日志文件、社交媒体数据等。
大数据的处理涉及数据采集、存储、处
理和分析等方面。
2. 大数据分析方法
大数据分析是对大数据进行挖掘和分析的过程，其目的是从大量
数据中提取有价值的信息和知识。
大数据分析方法包括数据清洗、数
据可视化、统计分析、机器学习、深度学习等。
3. 大数据分析工具
在大数据分析过程中，使用合适的工具可以提高效率和准确性。
常用的大数据分析工具有Hadoop、Spark、R等，这些工具提供了数据
处理、分布式计算和机器学习等功能，适用于不同规模和类型的数据
分析任务。
三、数据挖掘
1. 数据挖掘概述
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏的模式、趋势和关联性的过程。
数据挖掘的目标是通过分析数据，获取对决策和预测有用的信息。
数
据挖掘的过程包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
2. 数据挖掘方法
数据挖掘方法根据任务的不同可以分为分类、聚类、关联规则挖
掘等。
分类是将训练数据集划分为预定义类别的过程，聚类是将数据
分组为具有相似特征的集合，关联规则挖掘是寻找数据中的关联关系。
3. 数据挖掘工具
数据挖掘工具可以帮助用户快速实现数据挖掘过程中的各项任务。
常见的数据挖掘工具包括WEKA、RapidMiner、Python中的scikit-
learn等，它们提供了丰富的算法和函数库，支持用户进行数据挖掘建
模和预测。
四、实践培训教程
1. 实践环境搭建
在进行大数据分析和数据挖掘实践之前，需要搭建适合的实验环境。
实验环境应包括数据采集设备或数据源、数据存储设备、数据处
理和分析工具等。
2. 数据采集与清洗
数据采集是获取原始数据的过程，数据清洗是对原始数据进行处
理和筛选，以消除噪声和异常值，保证数据的质量和可靠性。
3. 数据处理与分析
在数据处理阶段，可以使用工具进行数据的预处理、特征选择和
降维等操作。
数据分析阶段可以采用统计分析、机器学习和深度学习
等方法，从数据中挖掘有用的知识和模式。
4. 模型评估与优化
在数据挖掘过程中，需要对模型进行评估和优化，以提高模型的
准确性和可用性。
评估方法可以使用交叉验证、ROC曲线等指标进行，优化方法可以通过调整参数、增加样本量等方式实现。
五、总结
本文介绍了大数据分析与数据挖掘的基本概念、方法和实践培训教程。
大数据分析和数据挖掘是当今信息时代的重要工具，掌握这一领
域的知识和技能对于企业和组织具有重要意义。
希望读者通过本文的
学习，能够对大数据分析与数据挖掘有更深入的理解，并能在实践中
应用所学知识，提升决策和预测的准确性与效果。
参考文献：
[1] Han J, Kamber M, Pei J. Data mining: concepts and techniques[M]. Elsevier, 2011.
[2] Witten I H, Frank E. Data mining: practical machine learning tools and techniques[M]. Morgan Kaufmann, 2016.
[3] Hastie T, Tibshirani R, Friedman J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction[M]. Springer Science & Business Media, 2009.
[4] Tan P N, Steinbach M, Kumar V. Introduction to data mining[M]. Pearson Education India, 2015.。