大数据分析方法学习课件
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生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
20
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
大数据技术及应用教学课件第7章 大数据分析挖掘-关联规则
第7章
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合，其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集，包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup，产生2维最大项目集：
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3，比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup，产生3维最大项目集 L3 ，至此算法终止。
• FP-Growth算法（Frequent Pattern-Growth）是另一种 找出频繁项集的方法，与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同，FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中，即FP树，而后据此 再生成频繁项集，整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
旅游大数据应用方向PPT课件
餐厅菜品推荐和顾客满意度提升举措设计
个性化菜品推荐
基于游客历史点餐数据、口味偏好、营养需求等，运用推荐算法 为游客提供个性化的菜品推荐服务，提高游客用餐体验。
顾客满意度调查与分析
通过收集游客对餐厅环境、服务质量、菜品口味等方面的评价数据 ，进行满意度分析，找出服务短板和改进方向。
餐厅运营优化
结合菜品销售数据、原料库存情况、顾客反馈等信息，对餐厅运营 进行优化调整，包括菜单更新、服务流程改进等。
价格预测模型构建
基于历史价格数据、季节性因素、市场需求等，运用机器 学习算法构建酒店价格预测模型，为酒店制定合理定价策 略提供依据。
房间分配策略优化
通过分析游客预订行为、入住时长、房型偏好等，实现房 间资源的优化配置，提高酒店房间利用率和收益。
竞争对手分析
爬取竞争对手酒店的价格、房型、评价等信息，进行横向 对比分析，为酒店制定差异化竞争策略提供支持。
未来发展趋势预测及建议
培养专业人才
加强旅游大数据分析人才的培养和引进，提高数据分析和应用能力。
推动旅游产业协同发展
通过政策引导和市场机制，促进旅游产业各环节的协同发展，提高旅游产业的整体效益。
THANKS感谢观看 Nhomakorabea 个性化产品推荐系统
1 2 3
游客行为分析
通过分析游客的浏览历史、购买记录、搜索关键 词等行为数据，挖掘游客的潜在需求和兴趣点。
个性化推荐算法
运用协同过滤、内容推荐等算法，为每位游客提 供个性化的旅游产品推荐，提高游客满意度和转 化率。
推荐系统优化
通过A/B测试等方法，不断优化推荐算法和模型 ，提高推荐系统的准确性和用户体验。
旅游大数据应用价值
提升旅游体验
《大数据分析》课件-第13章 社交网络与推荐系统
C
图中有5个实体及其间的4段关系
13.2.1
社交网络的 统计学构成
13.2.2
社交网络的 群体形成
13.2.3 图与网络分析
13.2 社交网络的结构
网络是可以描述自然和社会的大 规模的系统，这些系统包含的信 息丰富多样，结构也更加复杂， 通常建模后会形成复杂网络。
13.2.1 社交网络的统计学构成
13.2.1 社交网络的统计学构成
一些统计学中社交网络的相关研究和理论，例如： （1）随机图理论。随机图的“随机”体现在边的分布上。一个随机图是将给定的顶点之 间随机地连上边。假设将一些纽扣散落在地上，并且不断随机地将两个纽扣之间系上一 条线，这就得到一个随机图的例子。边的产生可以依赖于不同的随机方式，产生了不同 的随机图模型。
在网络理论的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点和节点之间错综复杂的关系共同构 成的网络结构，用数学语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑结构特征的图。复杂网 络分为随机网络、小世界网络和自相似网络。小世界网络和自相似网络介于规则和随机 网络之间。 复杂网络具有简单网络（如晶格网络、随机图）等结构所不具备的特性，而这些特性往 往出现在真实世界的网络结构中。复杂网络的研究是现今科学研究中的一个热点，与现 实中各类高复杂性系统（如互联网、神经网络和社交网络）的研究有密切关系。
大数据与人工智能有着千丝万缕的关系，互联网公司一般会构建自己的大数据与人工智 能团队，构建大数据基础平台，基于大数据平台构建上层业务，包括商业智能（BI）， 推荐系统及其他人工智能业务，右图是典型 的基于开源技术的视频互联网公司大数据与 人工智能业务及相关的底层大数据支撑技术。
大数据支撑下的人工智能技术体系 （DS：数据源，DC：大数据中心， BIZ：上层业务）
大数据的处理和分析ppt课件
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
– 关键技术概述、PageRank初步
3
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义 1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息 2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念：知识发现 1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步 2. 粗略看：数据预处理数据挖掘数据后处理 预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式 后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结4果
经关联分析，可发现顾客经常同时购买的商品：尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据，或称海量数据，指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小 型数据集相比，将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
大数据时代的精髓在于人们分析信息时的 三个转变，这些转变将改变人们决策的制定 和对表象的理解
14
大数据时代的思维变革
• 变革一 — 更多: 不是随机样本, 而是全体数据
1. 随机抽样：用最少的数据获得最多的信息 – 过去由于获取和分析全体数据的困难，抽样调查
是一种常用统计分析方法。它根据随机原则从总 体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估 计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标
通过统计性的搜索、比较、聚类、分析和归纳， 寻找事件（或数据）之间的相关性 – 一般来说，统计学无法检验逻辑上的因果关系 – 也许正因为统计方法不致力于寻找真正的原因, 才 促进数据挖掘和大数据技术在商业领域广泛应用
企业大数据思维培训课件PPT
鼓励数据应用实践
建立数据激励机制
通过建立数据相关的激励机制，鼓励员工积极参与数据分析和应用工作。
定期开展数据相关的培训课程，提高员工的数据意识和能力。
提升员工数据意识和能力。
第三部分
数据采集存储
与处理技术探讨
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
数据来源及采集方法论述。
企业内部数据
访问控制
通过身份验证、权限管理等手段限制对数据的访问和操作权限，防止数据泄露和滥用。
保障信息安全和隐私保护举措。第部分数据分析方法与实践案例剖析
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
描述性统计分析
推论性统计分析
通过均值、中位数、众数等指标对数据的集中趋势进行描述，通过方差、标准差等指标对数据离散程度进行度量。
包括销售数据、库存数据、财务数据等，可通过企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等进行采集。
第三方数据
购买或合作获取行业报告、市场调研数据等，以丰富企业数据维度和深度。
社交媒体数据
利用爬虫技术从微博、微信等社交媒体平台抓取用户评论、点赞、转发等信息，分析用户行为和情感倾向。
物联网（IoT）数据
难以适应变化
传统决策模式局限性。
01
02
03
数据驱动决策优势分析。
快速响应市场变化
数据驱动决策可以实时监测和分析市场数据，帮助企业快速调整策略以适应市场变化。
降低决策风险
通过数据分析，可以更加准确地评估各种可能性和影响，从而降低决策风险。
提高决策准确性
数据驱动决策基于实际数据进行分析，能够提高决策的准确性和有效性。
第二部分
数据驱动决策
建立数据激励机制
通过建立数据相关的激励机制，鼓励员工积极参与数据分析和应用工作。
定期开展数据相关的培训课程，提高员工的数据意识和能力。
提升员工数据意识和能力。
第三部分
数据采集存储
与处理技术探讨
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
数据来源及采集方法论述。
企业内部数据
访问控制
通过身份验证、权限管理等手段限制对数据的访问和操作权限，防止数据泄露和滥用。
保障信息安全和隐私保护举措。第部分数据分析方法与实践案例剖析
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
描述性统计分析
推论性统计分析
通过均值、中位数、众数等指标对数据的集中趋势进行描述，通过方差、标准差等指标对数据离散程度进行度量。
包括销售数据、库存数据、财务数据等，可通过企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等进行采集。
第三方数据
购买或合作获取行业报告、市场调研数据等，以丰富企业数据维度和深度。
社交媒体数据
利用爬虫技术从微博、微信等社交媒体平台抓取用户评论、点赞、转发等信息，分析用户行为和情感倾向。
物联网（IoT）数据
难以适应变化
传统决策模式局限性。
01
02
03
数据驱动决策优势分析。
快速响应市场变化
数据驱动决策可以实时监测和分析市场数据，帮助企业快速调整策略以适应市场变化。
降低决策风险
通过数据分析，可以更加准确地评估各种可能性和影响，从而降低决策风险。
提高决策准确性
数据驱动决策基于实际数据进行分析，能够提高决策的准确性和有效性。
第二部分
数据驱动决策
2024年度大数据可视化培训课件
创意与灵感
了解优秀的数据可视化案例，激发创意与灵感，提升设计 水平。
2024/2/2
27
06 大数据可视化案例分析
2024/2/2
28
企业经营数据分析案例
销售收入与销售成本分析
通过可视化展示企业销售收入与销售成本的 变化趋势，帮助企业了解市场动态，优化销 售策略。
2024/2/2
库存管理与优化
利用大数据可视化技术，实时监控库存情况，预测 未来需求，实现库存优化和减少资金占用。
大数据可视化培训课件
2024/2/2
1
目录
2024/2/2
• 大数据可视化概述 • 数据处理与准备 • 可视化图表类型及选择 • 可视化工具与技术应用 • 可视化设计原则与技巧 • 大数据可视化案例分析 • 总结与展望
2
01 大数据可视化概述
2024/2/2
3
大数据与可视化关系
大数据特征
大数据具有海量、多样、快速、 价值等特征，难以直接理解和分
2024/2/2
图表类型
Excel提供了多种图表类 型，如柱形图、折线图 、饼图等，用户可以根 据数据类型和展示需求 选择合适的图表。
数据透视表
数据透视表是一种强大 的数据汇总、分析和可 视化工具，可以帮助用 户快速生成各种报表和 图表。
19
Tableau软件操作演示
2024/2/2
数据连接
Tableau支持多种数据源连接，包括Excel、CSV、数据库等，用 户可以方便地导入和整合数据。
利用大数据可视化技术，展示学生学习情 况、教育资源分布等，为教育领域提供数 据支持。
能源环保领域
智慧城市领域
可视化展示能源消耗、环境污染等数据， 为能源环保领域提供数据监测和决策支持 。
03674_《大数据时代》PPT课件
智慧城市
利用大数据分析和预测城市交通、能源、环境等方面的问题，提 高城市管理的效率和智能化水平。
物联网与智能制造
结合大数据和物联网技术，实现生产过程的智能化管理和优化， 提高生产效率和产品质量。
社交媒体与市场营销
通过分析社交媒体上的用户行为和数据，为企业提供更精准的市 场营销策略和客户服务。
15
04
深入学习大数据相关技术 和应用
对未来学习的展望与计划
01
2024/1/24
03 02
32
拓展思考
个人层面应用大数据思维
利用大数据了解自身行为模式与偏好
基于数据分析，优化个人决策与生活方式
2024/1/24
33
拓展思考
2024/1/24
01
企业层面应用大数据思维
02
构建企业数据仓库，整合内外部数据资源
17
技术挑战与解决方案
数据处理速度
大数据处理需要高速的计算和存储能力，传 统技术可能无法满足需求。
分布式计算与存储技术
采用分布式计算和存储技术，提高数据处理 速度和效率。
2024/1/24
数据质量问题
大数据中可能存在大量不准确、不完整或重 复的数据，影响分析结果的准确性。
数据清洗与整合技术
运用数据清洗和整合技术，提高数2024/1/24
16
数据安全与隐私问题
01
02
03
数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，大 数据存储和处理过程中可 能发生数据泄露事件，导 致个人隐私受损。
2024/1/24
数据滥用问题
未经授权的数据访问和使 用可能导致数据滥用，侵 犯个人隐私和商业秘密。
加密与匿名化技术
医学科研中的大数据分析与人工智能应用培训ppt课件
背景
通过收集、整合和分析海量的医学数据，揭示疾病发生、发展和转归的规律，为精准医疗和个性化治疗提供有力支持。
大数据在医学领域的应用
利用机器学习、深度学习等技术，对医学数据进行智能分析和挖掘，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗质量和效率。
人工智能在医学领域的应用
大数据基本概念和技术
介绍大数据的定义、特点、处理流程和技术体系。
虽然大数据分析和人工智能技术在医学领域的应用面临着数据质量、隐私保护、伦理问题等挑战，但同时也为医学领域的创新和发展提供了巨大的机遇和潜力。
应用拓展
挑战与机遇
THANKS
感谢观看
医学科研中的大数据分析与人工智能应用培训ppt课件
汇报人：
2024-01-01
引言医学大数据概述人工智能在医学领域的应用大数据分析在医学科研中的应用
人工智能与大数据分析的融合应用培训总结和展望
引言
01
提高医学研究人员在大数据和人工智能领域的应用能力，推动医学科研的创新发展。
目的
随着大数据和人工智能技术的不断发展，其在医学领域的应用日益广泛，为医学研究和临床实践带来了革命性的变革。
利用算法和模型对数据进行学习和预测，不断优化模型以提高预测准确性。
利用大数据分析技术对基因测序数据进行处理和分析，挖掘基因变异与疾病之间的关联。
基因测序数据分析
对大规模临床试验数据进行统计分析，评估药物疗效和安全性。
临床试验数据分析
应用图像识别技术对医学影像数据进行分析和诊断，提高诊断准确性和效率。
医学影像数据分析
A
B
C
D
个性化医疗
通过分析患者的基因组、生活习惯等数据，为患者提供个性化的治疗方案和健康管理计划。
通过收集、整合和分析海量的医学数据，揭示疾病发生、发展和转归的规律，为精准医疗和个性化治疗提供有力支持。
大数据在医学领域的应用
利用机器学习、深度学习等技术，对医学数据进行智能分析和挖掘，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗质量和效率。
人工智能在医学领域的应用
大数据基本概念和技术
介绍大数据的定义、特点、处理流程和技术体系。
虽然大数据分析和人工智能技术在医学领域的应用面临着数据质量、隐私保护、伦理问题等挑战，但同时也为医学领域的创新和发展提供了巨大的机遇和潜力。
应用拓展
挑战与机遇
THANKS
感谢观看
医学科研中的大数据分析与人工智能应用培训ppt课件
汇报人：
2024-01-01
引言医学大数据概述人工智能在医学领域的应用大数据分析在医学科研中的应用
人工智能与大数据分析的融合应用培训总结和展望
引言
01
提高医学研究人员在大数据和人工智能领域的应用能力，推动医学科研的创新发展。
目的
随着大数据和人工智能技术的不断发展，其在医学领域的应用日益广泛，为医学研究和临床实践带来了革命性的变革。
利用算法和模型对数据进行学习和预测，不断优化模型以提高预测准确性。
利用大数据分析技术对基因测序数据进行处理和分析，挖掘基因变异与疾病之间的关联。
基因测序数据分析
对大规模临床试验数据进行统计分析，评估药物疗效和安全性。
临床试验数据分析
应用图像识别技术对医学影像数据进行分析和诊断，提高诊断准确性和效率。
医学影像数据分析
A
B
C
D
个性化医疗
通过分析患者的基因组、生活习惯等数据，为患者提供个性化的治疗方案和健康管理计划。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。