大数据时代下的数据挖掘ppt课件

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第1章 《数据挖掘》PPT绪论

第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
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1.1数据挖掘基本概念
第一章 绪论
1.1.1 数据挖掘的概念
数据挖掘、数据库、人工智能
• 数据挖掘是从数据中发掘知识的过程,在这个过程中人工智能和数据库技术可以作 为挖掘工具,数据可以被看作是土壤,云平台可以看作是承载数据和挖掘算法的基 础设施 。在挖掘数据的过程中需要用到一些挖掘工具和方法,如机器学习的方法。 当挖掘完毕后,数据挖掘还需要对知识进行可视化和展现。
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
• WEKA WEKA 是一个基于JAVA 环境下免费开源的数据挖掘工作平台,集合了大量能承担数据 挖掘任务的机器学习算法,包括对数据进行预处理,分类,回归、聚类、关联规则以及 在新的交互式界面上的可视化。
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1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
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1.3数据挖掘常用工具
第一章 绪论
1.3.2 开源工具
•R R是用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具,提供了丰富的统计分析和数据挖 掘功能,其核心模块是用C、C++和Fortran编写的。
为了提高系统的决策支持能力,像ERP、SCM、HR等一些应用系统也逐渐与数据 挖掘集成起来。多种理论与方法的合理整合是大多数研究者采用的有效技术。
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1.2 数据挖掘起源及发展历史
第一章 绪论
3 数据挖掘面临的新挑战
随着物联网、云计算和大数据时代的来临,在大数据背景下数据挖掘要面临的挑 战,主要表现在以下几个方面:

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

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

2024年度《大数据时代》PPT课件

2024年度《大数据时代》PPT课件
生物信息学与大数据
随着生物信息学的发展,大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟,为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
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06
总结回顾与拓展思 考
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课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式,提升企业竞争力。
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05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
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人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据,深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律,提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术,开发智能数据分析工具,实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能,提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据,提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估,为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据,提高在线教育
的效果和质量。
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其他行业应用
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创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会,如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
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02
大数据技术基础

2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
,降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理,提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程,提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新,反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能, 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动,当用户在 一个图表上操作时,其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能,满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取:提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析(PCA)
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构,如Isomap、LLE等。
• 重复值处理:删除或合并重复数据记录。

最新大数据时代ppt课件

最新大数据时代ppt课件

公共安全监控
利用大数据技术对公共安 全领域进行实时监控和预 警,提高应对突发事件的 能力。
企业经营管理与决策支持应用
市场分析与预测
通过大数据分析市场趋势、竞争 对手和消费者行为等信息,为企 业制定市场策略提供决策支持。
客户关系管理
整合客户数据资源,实现客户画像 、需求分析和精准营销,提高客户 满意度和忠诚度。
战。
数据安全法规
各国政府加强对数据安全的监管 ,企业需要遵守相关法规,确保
数据合规性。
技术创新与人才培养问题
技术更新换代
01
大数据技术发展迅速,企业需要不断跟进新技术,提高数据处
理效率和分析能力。
人才短缺
02
大数据领域人才需求旺盛,但当前市场上合格的大数据人才相
对匮乏。
培养体系不完善
03
目前大数据人才培养体系尚不完善,需要加强高校、培训机构
区块链技术在大数据领域应用前景
数据安全与隐私保护
区块链技术通过去中心化、分布式存储等特性,保障大数据的安 全性和隐私性。
数据追溯与审计
区块链技术可实现数据全生命周期的追溯和审计,提高数据的可信 度和透明度。
跨域数据共享与交换
区块链技术可打破数据孤岛,实现跨域数据的安全共享和交换。
边缘计算推动大数据处理能力提升
特点
大数据具有5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样 )、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据发展历程
萌芽期
20世纪90年代至2008年,大数据概 念开始萌芽,主要关注数据存储和计 算能力的提升。
发展期
2009年至2012年,大数据概念逐渐 受到关注,出现了一批大数据创业公 司,同时Hadoop等开源技术也开始 得到广泛应用。

数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件

数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件
随着大数据技术的发展,推荐系统在商业应用中越来越受到重视,成为提 升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例,介绍数据分析与数据挖掘在推荐系 统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据,以及商品属性、 分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理,去除异常值、缺失值和重复数据,保证 数据质量。
04
实战案例一:电商用户行 为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与 挖掘,深入了解用户行为,优化产品 和服务,提升用户满意度和忠诚度。
数据来源:电商平台交易数据、用户 浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值,确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索,了解数据分布、趋势和关 联性。
02
预测准确率提升10%,有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略,提升用户满意度和购 买率。
05
实战案例二:信用卡欺诈 检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题,给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展,利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗 保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临,数据挖掘的重要 性日益凸显。通过对数据的深入分析,企 业可以更好地理解客户需求,制定更有效 的营销策略。在科学研究领域,数据挖掘 有助于发现新的科学规律和现象。在医疗 保健方面,数据挖掘有助于提高疾病诊断 的准确性和治疗的有效性。

2024全新大数据ppt课件免费

2024全新大数据ppt课件免费

随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私 保护问题日益突出,需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
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学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程,我对大数据 有了更深入的了解,掌握了大数 据处理的基本技能和方法,对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅,不仅加深了对理论 知识的理解,还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构,包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通,以提高工作效率和应对 复杂问题。
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05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术,对海量数据进行 自动化、智能化的分析, 挖掘数据中的潜在价值。

《数据挖掘技术》课件

《数据挖掘技术》课件

拆分时间序列成趋势、周期和随机成分,了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测,预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性,剔除冗余和无关特征,提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据,保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集,发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树,对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析

可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
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“更多”——不是随机样本,而是全体数据
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时,在大数据时代进行抽样分析 就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了,我们需要的是所有的数据,“样本 =总体”。
➢让数据“发声” ➢小数据时代的随机采样,最少的数据获得最多的信息 ➢全数据模式,样本=总体
一、大数据时代的思维变革—更杂
➢Hale Waihona Puke 数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据,决定企业的竞争力
三、大数据时代的管理变革
二、大数据时代的管理变革—风险
“风险”——让数据主宰一切的隐忧 我们时刻都暴露在“第三只眼”之下:亚马逊监视着我们的购物习惯,
谷歌监视着我们的网页浏览习惯,而微博似乎什么都知道,不仅窃听到了 我们心中的“TA”,还有我们的社交关系网。
➢无处不在的“第三只眼” ➢我们的隐私被二次利用了 ➢预测与惩罚,不是因为“所做”,而是因为“将做” ➢数据独裁 ➢挣脱大数据的困境
二、大数据时代的管理变革—掌控
“掌控”——责任与自由并举的信息管理 当世界开始迈向大数据时代时,社会也将经历类似的地壳运动。在改变
一、大数据时代的思维变革—更好
“更好”——不是因果关系,而是相关关系 知道“是什么”就够了,没必要知道“为什么”。在大数据时代,我
们不必非得知道现象背后的原因,而是要让数据自己“发声”。
➢关联物,预测的关键 ➢“是什么”,而不是“为什么” ➢改变,从操作方式开始 ➢大数据,改变人类探索世界的方法
二、大数据时代的商业变革
二、大数据时代的商业变 革—价值
“价值”——“取之不尽,用之不竭”的数据创 新 数据就像一个神奇的钻石矿,当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。 它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山,第一眼只能看到冰山的一角,而 绝大部分都隐藏在表面之下。
➢数据创新1:数据的再利用 ➢数据创新2:重组数据 ➢数据创新3:可扩展数据 ➢数据创新4:数据的折旧值 ➢数据创新5:数据废气 ➢数据创新6:开放数据 ➢给数据估值
大数据时代
生活、工作与思维的大变革 Living, working and thnking big changes
一场生活、工作与思维 的大变革
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们 能够感受宇宙,显微镜让我们能够观测微生物一样,大数 据正在改变我们的生活以及理解世界的方式,成为新发明 和新服务的源泉,而更多的改变正蓄势待发……
• Google处理了5000万条历史记录 、4.5亿个不同的数学模型。
什么是大数据
• Farecast是一个对机票价格 进行预测的公司,帮助消费 者抓住最佳购买机票的时机 ,使乘客节省很多钱。
• 最初预测系统建立在41天之 内的12000个价格样本基础上 ,数据是从旅游网站上抓取 的,如今已经拥有超过2000 亿条飞行记录。
“更杂”——不是精确性,而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱,剩下95%的非框架数 据都无法被利用,只有接受不精确性,我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
➢允许不精确 ➢大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 ➢纷繁的数据越多越好 ➢混杂性,不是竭力避免,而是标准途径 ➢新的数据库设计的诞生
二、大数据时代的商业变革—角色定位
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立 微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast,而两年后谷歌则
以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今, 我们正处在大数据时代的早期,思维和技术是最有价值的,但是最终大部 分价值还是必须从数据本身来挖掘。
人类基本的生活与思考方式的同时,大数据早已在推动人类信息管理准则 上重新定位。然而,不同于印刷革命,我们没有几个世纪的时间去适应, 我们也许只有几年时间。
➢管理变革1:个人隐私保护,从个人许可到让数据使用者承担责任 ➢管理变革2:个人动因VS预测分析 ➢管理变革3:击碎黑盒子,大数据程序员的崛起 ➢管理变革4:反数据垄断大亨
一场生活、工作与思维 的大变革
1. 大数据,变革公共卫生 2. 大数据,变革商业 3. 大数据,变革思维 4. 大数据,开启重大的时代转型 5. 预测,大数据的核心 6. 大数据,大挑战
什么是大数据
• 2009年,甲型H1N1流感在全球爆 发传播,为了发现和控制疫情, 各国政府和卫生相关部门付出了 巨大努力,但得到的数据仍然滞 后一两周,而Google对人们的搜 索的历史记录进行处理,建立合 理的数学模型后,得到的预测结 果与官方的数据相关性高达97% ,能够立刻判断出流感是从哪里 传播出来的,没有一两周的滞后 。
二、大数据时代的商业变革—数据化
“数据化”——一切皆可“量化” 大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信
息技术变革随处可见,但是如今信息技术变革的重点在“T”(技术)上, 而不是在“I”(信息)上。现在,我们是时候把聚光灯打向“I”,开始关 注信息本身了。
➢数据,从最不可能的地方提取出来 ➢数据化,不是数字化 ➢量化一切,数据化的核心 ➢当文字变成数据 ➢当方位变成数据 ➢当沟通成为数据 ➢一切事物的数据化
• 系统只推测机票的价格何时 最便宜,不关心是什么原因 导致的价格下降。
Farecast→Bin g
大数据的特性
数据量 巨大
主要用 于预测
大数据 的特性
实时性 要求高
更关注 相关性
大数据时代的思维变革 大数据时代的商业变革 大数据时代的管理变革
一、大数据时代的思维变革
一、大数据时代的思维变革—更多


正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全 替代。大数据为我们提供的不是最终答案,只是参考答案,帮助是暂时的,而 更好的方法和答案还在不久的未来。
大数据时代下的数据挖掘
Contents
1 2 3 4
数据挖掘简介 数据挖掘分类
成功案例 总结与展望
数据挖掘简介
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