大数据与数据挖掘培训课件

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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

数据分析师：数据挖掘与分析技术培训ppt

数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据、建立数据分析模型、数据挖掘、数据可视化以及解读和传达数据结果。他们还负责确保数据的准确性和完整性，并解决与数据相关的问题。
数据分析师所需技能
统计学基础
编程技能
数据可视化
数据库知识
沟通技巧
数据分析师需要掌握统计学的基本原理和方法，如描述性统计、推论性统计和回归分析等。
数据分析工具介绍
Excel
常用的电子表格软件，具有数据处理、图表制作等功能。
Python
一种编程语言，常用于数据清洗、数据可视化等。
R
一种统计计算语言，适用于统计分析、数据挖掘等。
Tableau
可视化数据分析工具，能够快速创建图表和仪表板。
数据可视化技术
04
数据可视化的定义与重要性
定义
大数据处理的实际应用
总结词
大数据处理在各领域的应用与案例
详细描述
大数据处理技术在各个领域都有广泛的应用，如金融、电商、医疗、教育等。例如，在金融领域，大数据可以帮助银行识别欺诈行为、预测股票价格等；在电商领域，大数据可以帮助企业分析用户行为、精准推荐商品等；在医疗领域，大数据可以帮助医生进行疾病诊断、药物研发等。
诈行为。
05
根据风控模型结果采取相应的
措施，如拒绝交易或要求用户
验证身份。
06
社交媒体用户行为分析案例
总结词：通过分析社交媒体平台上的用户互动数据，了
解用户兴趣和趋势。
详细描述
收集社交媒体平台上的用户互动数据，如点赞、评论、转发等。
使用数据分析工具对数据进行处理和分析，识别热门话题和趋势。
数据分析案例分享

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。

《大数据深度挖掘技术与大数据应用》PPT课件讲义

行业应用案例-金融
➢ 项目需求
将总行下发的数据及核心业务数据，经过数据整理、加载到省级数据中心，并进行各项业务快速应用开发
➢ 数据源
◦ 某省公积金中心，近五年的操作、交易记录，共10亿条左右。
➢ 系统环境
◦ 4台X86架构的PC服务器，共128G内存 ◦ 单台服务器，8核CPU,32G内存
➢ 解决方案
1. 制造业生产设备生命周期大数据分析。 2. 制造业信息云图。
碳交易平台
1.大数据碳金融算法与模型建立。 2.碳交易与分析平台。
大数据环境下的无重叠视域跟踪
大数据技术，解决视频领域的知识识别，知识发现，知识集成与跟踪，推理等关键技术问题。
多项国家自然科学基金
开创了基于人类视觉智能的动态目标捕捉、跟踪和行为分析的研究，在国内外杂志、会议发表了多篇高水平论文。获得视频识别，知识学习与推理相关发明专利2项，申请发明专利 7项。
1.制造设备生命周祺管理 2.制造业投入产出预测
1.空气质量预测 2.卷烟消费者购买行为分析 3.纳税人偷税漏税评估
目录
➢ 联合实验室 ➢ 大数据分析平台 ➢ 产品技术架构 ➢ 典型行业应用案例
技术架构解决方案-要解决的问题
基于spark内存的计算模型，同时支持批处理、交互式处理、流处理。
交互式查询
行业应用案例-金融
➢ 持卡客户多维分析：
◦ 持卡客户人口统计特征分析 ◦ 持卡客户交易行为模式分析 ◦ 持卡客户应用场景分析
➢ 特约商户多维分析：
◦ 商户基本信息分析/商户业务收益分析 ◦ 商户价值贡献度评估／商户收单风险分析
➢ 持卡客户和特约商户双向分析
◦ 特定特征客户特定时间消费商户分布分析 ◦ 特定时间在特定商户消费的客户特征分析

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

数据挖掘ppt课件(2024)

医疗数据类型及特点
电子病历、医学影像、基因测序等。
数据预处理与特征提取
针对不同类型的医疗数据进行预处理和特征提取，如文本处理、图像识别、基因表达谱分析等。
2024/1/29
模型评估与应用
通过准确率、灵敏度、特异度等指标评估模型性能，将模型应用于实际医疗场景中，提高医生诊断效率和准确性。
疾病预测与辅助诊断模型构建
贝叶斯分类器应用案例
03
如垃圾邮件识别、新闻分类、情感分析等。
17
神经网络在分类预测中应用
1 2
神经网络基本概念
模拟人脑神经元连接方式的计算模型，通过训练学习输入与输出之间的映射关系。
神经网络在分类预测中的应用
通过构建多层感知机、卷积神经网络等模型，对输入数据进行自动特征提取和分类预测。
3
神经网络应用案例
5
数据挖掘与机器学习关系
机器学习是数据挖掘的重要工具之一。
2024/1/29
数据挖掘包括数据预处理、特征提取、模型构建等步骤，其中模型构建可以使用机器学习算法。
机器学习算法如决策树、神经网络、支持向量机等在数据挖掘中有广泛应用。
6
2024/1/29
02
数据预处理技术
7
数据清洗与去重
推荐模型构建
利用机器学习、深度学习等技术构建推荐模型，如逻辑回归、神经网络等。
模型评估与优化
通过准确率、召回率、F1值等指标评估模型性能，采用交叉验证、网格搜索等方法优化模
型参数。
32
金融欺诈检测模型构建与优化
金融欺诈类型及特点
信用卡欺诈、贷款欺诈、洗钱等。
2024/1/29
数据来源与处理

大数据与数据挖掘PPT教案

实时数据处理与流式计算
实时数据处理需求
随着业务场景对实时性要求的提高，实时数据处理成为大数据领域的重要挑战。
流式计算技术
采用流式计算框架如Apache Flink、Apache Beam 等，实现数据的实时处理和分析。
数据存储与传输优化
优化数据存储和传输方式，提高数据处理速度和效率。
2024/1/26
26
算法模型的可解释性与透明度
模型可解释性
对于数据挖掘算法模型，提高其可解释性有助于更好地理解模型运行机制和结果。
透明度要求
增加模型透明度，让利益相关者了解模型运行过程和结果，提高信任度。
评估与验证
建立模型评估机制，对模型结果进行验证和审计，确保其准确性和可靠性。
2024/1/26
27
2024/1/26
9
大数据技术架构
分布式文件系统
如Hadoop的HDFS，用于存储海量数据。
分布式计算框架
如MapReduce、Spark等，用于处理和分析大数据。
2024/1/26
分布式数据库
如HBase、Cassandra等，用于存储和查询非结构化或半结构化数据。
数据流处理
如Storm、Samza等，用于实时处理大数据流。
32
对未来大数据与数据挖掘的展望
大数据与数据挖掘技术发展趋势预测
大数据与数据挖掘在人工智能、物联网等领域的融合创新
新兴技术在大数据与数据挖掘中的应用前景
挑战与机遇：如何应对大数据与数据挖掘带来的变革
2024/1/26
33
THANKS
2024/1/26
34
SAS Enterprise Miner

清华大学大数据课程数据挖掘技术PPT课件

什么是数据挖掘（Data Mining）？
Extraction of interesting (non-trivial, implicit, previously unknown and potentially useful) patterns or knowledge from huge amount of data
空缺值要经过推断而补上
第14页/共145页
如何补充缺失值
忽略元组：当类标号缺少时通常这么做（假定挖掘任务设计分类或描述），当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的效果非常差。人工填写空缺值：工作量大，可行性低
使用一个全局变量填充空缺值：比如使用unknown或-∞ 使用属性的平均值填充空缺值
使用与给定元组属同一类的所有样本的平均值使用最可能的值填充空缺值：使用像Bayesian公式或判定树这样的基于推断的方法
第11页/共145页
数据挖掘预处理的主要任务
数据清理
填写空缺的值，平滑噪声数据，识别、删除孤立点，解决不一致性
数据集成
集成多个数据库、数据立方体或文件
数据变换
规范化和聚集
数据归约
得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果
数据离散化
数据归约的一部分，通过概念分层和数据的离散化来规约数据，对数字型数据特别重要
第12页/共145页
数据清洗
脏数据：例如设备错误，人或者机器错误，传输错误等
不完整性：属性值缺失或者只有聚集数据例如：phone=“”;
噪音：包含噪声、错误或者异常值例如：salary=-10
不一致性: 例如：age=42，birthday=03-07-2010
假值：例如：使用某一值填补缺失属性

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我国社交网络的发展
• E-mail点对点
• 人与人之间可以通过电子邮件交流
• BBS点对面
• BBS将点对点形式演变为点对面，降低交流成本。实现了个人的分散信息向可共享的聚合信息的进步。天涯、猫扑、西祠胡同等产品都是BBS时代的典型企业。2006年年以前，资本主要关注BBS及博客形态的社交网络产品，但是后期来看，这类企业的发展多不尽人意。
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低网络带宽的提升云计算的兴起网络技术的发展智能终端的普及电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
练习题
• 促进大数据技术到来的主要因素有那些？ • 大数据时代的到来主要是由于网上的数据量大规模增加（）
• 大数据不仅是网络业的未来，而且是整个社会和经济发展的未来。
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低网络带宽的提升云计算的兴起网络技术的发展
智能终端的普及电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低网络带宽的提升云计算的兴起网络技术的发展智能终端的普及
电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用
(2Byte，16bit)的存储空间。
一页书籍：10KB 一张低分辨率照片：100KB 一次胸透视：10MB 一张CD光盘：500MB 一部高质量电影：1GB
大数据
• 何为大？—数据度量 1Byte = 8 bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes
大数据与数据挖掘
第二部分大数据
大数据体系
• 大数据概念 • 大数据行业应用 • 数据分析与挖掘 • 大数据技术
数据的大小
• 物理属性的数据
公斤、公里、升等
• 信息属性的数据
位 (Bit)是量度信息的基本单位，只有0、1两种二进制状态。 8位(bit)组成一个字节 (1Byte，8bit)，能够容纳一个英文字符，而一个汉字需要两个字节
• 国外：Facebook, twitter
• Facebook2012年拥有大约6.29亿用户，他们通过上千亿的朋友关系网相互连接。这个巨大的社交网络覆盖了大约10%的全球总人口。
• 国内：新浪微博，微信，人人网
• 社交网络的理论基础
• 1967年，哈佛大学的心理学教授米尔格伦(1934～1984)创立了六度分割理论，简单地说：“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，也就是说，最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”按照六度分隔理论，每个个体的社交圈都不断放大，最后成为一个大型网络。这是社会性网络（Social Networking）的早期理解。
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低网络带宽的提升
云计算的兴起
网络技术的发展智能终端的普及电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低网络带宽的端的普及电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用物联网
练习题
• 3PB=( ? )GB • 假设《红楼梦》含标点87万字（不含标点853509字），1GB 约等
于（？）部红楼梦？1TB 约等于（？）部？ • 美国国会图书馆藏书（151,785,778册）（2011年4月：收录数据
235TB ），1EB = （？）倍美国国会图书馆存储的信息量
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升云计算的兴起网络技术的发展智能终端的普及电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用物联网
大数据时代的到来主要有以下一些原因
硬件成本的降低
网络带宽的提升
云计算的兴起网络技术的发展智能终端的普及电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用物联网
• 莫里斯航海图表
UPS的快速定位系统
• UPS快递多效地利用了地理定位数据。为了使总部能及时了在车辆的位置和预防引擎故障，它的货车上装有传感器、无线适配器和GPS。这些设备方便了公司监督管理员工并优化行车线路。
• UPS为货车定制的最佳行车路径是根据过去的行车经验总结而来的。设计了尽量少左转的路线，因为左转要求货车在交叉路口穿过去，所以更容易出事故。而且，货车往往需要等待一会儿才能左转，也会更耗油，因此，减少左转使得行车的安全性和效率都得到了大幅提升。
早期的大规模数据应用
• 文本资料的数字化
• 将文本资料转化成数字信息存储，可进行搜索，传播。
• 亚马逊数字图书馆
• 文本资料的数字化 • 亚马逊的数字图书馆
• 地理方位的数字化
• 对地理位置的数据化需要满足一些前提条件：需要能精确地测量相关区域内的每一块地方；需要一套标准的标记体系；需要收集和记录数据的工具。简而言之，就是地理范围、标准、工具或者说量化、标准化、收集。只有具备了这些，才能把位置信息当成数据来存储和分析。
• 社交网络的发展
• 简单地说，社交网络是在互联网上与其他人相联系的一个平台。社交网络站点通常围绕用户的基本信息而运作，用户基本信息是指有关用户喜欢的事、不喜欢的事、兴趣、爱好、学校、职业或任何其他共同点的集合。通常，这些站点提供不同级别的隐私控制。社交网络的目标是，通过一个或多个共同点将一些人相互联系起来而建立一个群组。