大数据分析与挖掘课件
大数据产业数据挖掘与分析应用
大数据产业数据挖掘与分析应用第1章数据挖掘基础理论 (3)1.1 数据挖掘概述 (3)1.2 数据挖掘流程与方法 (3)1.2.1 数据挖掘流程 (3)1.2.2 数据挖掘方法 (4)1.3 数据挖掘常用算法 (4)1.3.1 决策树算法 (4)1.3.2 支持向量机算法 (4)1.3.3 Kmeans聚类算法 (4)1.3.4 关联规则挖掘算法 (4)1.3.5 神经网络算法 (5)第2章数据预处理 (5)2.1 数据清洗 (5)2.1.1 概述 (5)2.1.2 缺失值处理 (5)2.1.3 异常值处理 (5)2.1.4 重复记录处理 (5)2.1.5 数据不一致处理 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 概述 (5)2.2.2 数据源识别 (5)2.2.3 数据抽取 (6)2.2.4 数据转换 (6)2.2.5 数据加载 (6)2.3 数据转换 (6)2.3.1 概述 (6)2.3.2 数据类型转换 (6)2.3.3 数据结构转换 (6)2.3.4 数据格式转换 (6)2.4 数据归一化 (6)2.4.1 概述 (6)2.4.2 最小最大归一化 (6)2.4.3 Z分数归一化 (7)第3章数据挖掘算法与应用 (7)3.1 分类算法 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 常见分类算法 (7)3.1.3 分类算法应用 (7)3.2 聚类算法 (8)3.2.1 概述 (8)3.2.2 常见聚类算法 (8)3.3 关联规则挖掘 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 常见关联规则挖掘算法 (8)3.3.3 关联规则挖掘应用 (9)3.4 时序数据分析 (9)3.4.1 概述 (9)3.4.2 常见时序数据分析方法 (9)3.4.3 时序数据分析应用 (9)第四章机器学习与数据挖掘 (10)4.1 机器学习概述 (10)4.2 监督学习 (10)4.3 无监督学习 (10)4.4 强化学习 (10)第五章文本挖掘与分析 (11)5.1 文本挖掘概述 (11)5.2 文本预处理 (11)5.3 文本特征提取 (11)5.4 文本分类与聚类 (11)第6章社交网络分析 (11)6.1 社交网络概述 (11)6.2 社交网络数据获取 (12)6.3 社交网络分析算法 (12)6.4 社交网络应用案例 (12)第7章图像挖掘与分析 (13)7.1 图像挖掘概述 (13)7.1.1 定义与背景 (13)7.1.2 图像挖掘的发展历程 (13)7.2 图像特征提取 (13)7.2.1 特征提取方法 (13)7.2.2 特征选择与降维 (13)7.3 图像分类与识别 (14)7.3.1 分类方法 (14)7.3.2 识别任务 (14)7.4 图像分割与检索 (14)7.4.1 图像分割方法 (14)7.4.2 图像检索技术 (14)第8章时空数据分析 (14)8.1 时空数据概述 (14)8.1.1 定义及特点 (14)8.1.2 时空数据来源 (15)8.2 时空数据挖掘方法 (15)8.2.1 数据预处理 (15)8.2.2 时空数据挖掘算法 (15)8.3.1 城市规划与管理 (15)8.3.2 环境监测与保护 (16)8.3.3 公共卫生与防疫 (16)8.3.4 农业生产与管理 (16)8.4 时空数据可视化 (16)8.4.1 可视化方法 (16)8.4.2 可视化工具 (16)第9章数据挖掘在大数据领域的应用 (16)9.1 大数据概述 (16)9.2 大数据挖掘方法 (17)9.3 大数据分析应用 (17)9.4 大数据可视化 (17)第10章数据挖掘与数据安全 (18)10.1 数据安全概述 (18)10.2 数据挖掘与隐私保护 (18)10.3 数据挖掘与数据安全策略 (18)10.4 数据挖掘在数据安全领域的应用 (19)第1章数据挖掘基础理论1.1 数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取隐藏的、未知的、有价值的信息和知识的过程。
大数据分析与数据挖掘的区别与联系
大数据分析与数据挖掘的区别与联系一、引言随着互联网的普及，大量数据被不断产生，并被广泛应用到各个领域中。
在大数据时代，如何处理这些数据成为了一个非常重要的问题。
数据分析和数据挖掘成为了解决这一问题的重要工具。
二、大数据分析1. 大数据分析的定义大数据分析是指利用大量数据，运用统计学、计算机科学、数学及其他领域相关技术，通过挖掘数据背后的规律性，提取数据中隐含的有用信息，对数据进行分析和研究的一种方法。
2. 大数据分析的特点- 数据量大- 数据复杂多变- 数据来源多样- 数据处理难度大3. 大数据分析的应用- 金融行业- 医疗行业- 零售行业- 互联网行业三、数据挖掘1. 数据挖掘的定义数据挖掘是指在大量数据中，通过运用机器学习、数据挖掘技术，自动地发现隐含于数据中的规律性、趋势性和模式性的过程。
2. 数据挖掘的过程- 数据清洗- 数据预处理- 特征选择- 利用机器学习算法进行数据挖掘- 结果解释3. 数据挖掘的技术- 聚类分析- 关联规则挖掘- 分类分析- 预测分析四、大数据分析与数据挖掘的关系和区别大数据分析和数据挖掘都是处理大量数据的方法，但二者的研究重点和应用范畴有所不同。
数据挖掘的重点在于如何从大数据中发现隐藏的规律，自动地进行模式识别、分类、聚类、预测等。
而大数据分析更侧重于利用大数据解决实际问题，如产品设计、市场营销、客户服务等。
五、结论随着大数据时代的到来，大数据分析和数据挖掘成为了处理大数据的关键技术，它们相辅相成，共同为我们提供了更多的解决方案。
我们需要深入了解这两种技术，以更好地利用大数据来提高我们的生产力和竞争力。
大数据概论课件PPT下载(85张)完美版
Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。
理和处理的数据集合。 （4）背景数据的可视化
知识计算是从大数据中首先获得有价值的知识，并对其进行进一步深入的计算和分析的过程。 1 大数据可视化简介 互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、
MapReduce由Map和Reduce两部分用户程 序组成，利用框架在计算机集群上根据需求运行 多个程序实例来处理各个子任务，然后再对结果 进行归并输出。
大数据的相关技术
MapReduce
举例： “统计54张扑克牌中有多少张♠？” 最直观的做法：你自己从54张扑克牌中一张一张地检查并数出13张♠。 而MapReduce的做法及步骤如下： 1.给在座的所有牌友（比如4个人）尽可能的平均分配这54张牌； 2.让每个牌友数自己手中的牌有几张是♠，比如老张是3张，老李是5张，老 王是1张，老蒋是4张，然后每个牌友把♠的数目分别汇报给你； 3.你把所有牌友的♠数目加起来，得到最后的结论：一共13张♠。 这个例子告诉我们，MapReduce的两个主要功能是Map和Reduce。 Map：把统计♠数目的任务分配给每个牌友分别计数。 Reduce：每个牌友不需要把♠牌递给你，而是让他们把各自的♠数目告诉 你。
企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据：
源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、We b文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告 诉我们未来会发生什么。
Python大数据分析与挖掘实战 第9章 地铁站点日客流量预测
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近些年来，日益加重的城市交通拥堵问题成为制约经济发展的主要因素，因 此以地铁为代表的城市轨道交通系统得到了大力的发展。地铁相比与其他的交通方 式具有较大的优势，主要体现在运量大、污染小、省能源，并且具有快捷、方便、 安全、舒适的特点。
随着城市轨道交通网络规模的持续扩大，客流时空分布规律愈加复杂，作为 客流生成源头的进出站客流，运营管理部门需对其进行实时监测，准确把握未来短 时间内客流变化趋势，从而实时调整运营计划，对突发大客流做出及时预警和响应。 为此，高精度、小粒度的实时进出站客流量预测已成为精细化运营管理的关键。本 次案例通过郑州市2015年8月-11月各地铁闸机刷卡数据，从数据中根据刷卡类型 编号，刷卡日期两个字段提取出不同时间进站和出站状态下的数据。提取所需数据 之后预测12月1日至7日七天内各个站点的日客流量（进站和出站的总人数），为 节日安保、人流控制等提供预警支持。
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Part 9 9.1 背景案例
PPT模板下载：/moban/ 节日PPT模板：/jieri/ PPT背景图片：/beijing/ 优秀PPT下载：/xiazai/ Word教程： /word/ 资料下载：/ziliao/ 范文下载：/fanwen/ 教案下载：/jiaoan/ 字体下载：/ziti/
2024年度《大数据时代》PPT课件
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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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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大数据未来发展趋 势
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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。
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大数据技术基础
大数据培训课件(PPT 27页)
– 举例：商超的促销定价怎么做
处理大数据需要专门的技术方案
传统数据
• 数据库 • OLTP系统 • 中心式架构
大数据
• 数据仓库 • OLAP • 数据挖掘 • 云计算架构 • Hadoop
所以，马云说…
• “我们正从IT（信息技术）时代走向DT（数 据技术）时代”、“IT时代是制造，DT时 代是创造”。
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验 的决策”，传统企业应当从客户端、产品 端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技 术端陷阱。
– 举例：谷歌流感趋势预测饱受质疑
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略。 支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和 业务，信息化部门的职能从软硬件日常维 护转向助推商业逻辑重构。
我对大数据的理解
• 大数据是指超大规模的数据集合，往往还 具有类型多样、快速流转、和价值密度低 等特点，人们无法通过传统数据技术，以 可接受的代价来驾驭处理它。
两点认识
• 大数据的“大”不只是“数量大”，类型 多样、快速流转和价值密度低才是其有别 于传统“数据”概念的关键所在。
– 举例：NEC用脸部识别技术提升销售
• 2015.7 《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 • 2015.9 《国务院关于促进大数据发展行动纲要》 • 2015.5《安徽省人民政府办公厅关于促进电子政务协调发
展的实施意见》 • 2015.9 《安徽省委省政府关于加快调结构转方式促升级
数据分析课件-PPT模板免费下载
市场营销
介绍数据分析在市场研究、广告投放、 品牌策略等方面的应用。
智慧城市建设
展示智慧城市建设中数据分析的应用， 包括交通流量预测、社区管理和环境 监测等。
大数据处理与分析工具介绍
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Hadoop
介绍 Hadoop 的基本概念和架 构，以及在大数据处理和分析 中的应用。
Spark
了解 Spark 的特点和优势，以 及其在大数据处理、实时分析 和机器学习中的应用。
常见数据分析方法及应用
线性回归
掌握线性回归在数据分析中的 应用，如收入预测、经济增长 预测等。
决策树
学习如何使用决策树进行分类、 预测和数据挖掘，如欺诈检测、 智能客服等。
聚类分析
深入了解聚类分析原理，掌握 其对数据分析的应用，如市场 细分、客户群体分析等。
社交网络分析
介绍社交网络分析的相关概念 和方法，应用于用户行为分析、 传播效果评估等场景。
Hive
介绍 Hive 架构和查询语言， 以及在大规模数据仓库、数据 处理和分析中的应用。
数据安全与隐私保护省思
1 数据安全保障
了解不同类型数据泄露的危 害，探索数据安全保障的方 案和方法。
2 隐私保护策略
介绍不同隐私保护方案的优 缺点，探讨隐私保护的实践 问题。
3 法律法规及道德规范
了解数据分析相关的法律法规和道德规范，以及如何在实践中遵循相 关规定。
数据分析趋势及未来发展方向探讨
1 人工智能与数据分
析
探讨人工智能对数据分 析的影响和未来发展趋 势。
2 边缘计算与数据分
析
了解边缘计算的概念和 意义，以及其与数据分 析的关系。
3 未来数据分析技术
大数据导论PPT全套完整教学课件
智慧城市建设中的大数据应用
交通拥堵治理
通过大数据分析城市交通流量、路况 等信息，为交通拥堵治理提供科学依
据。
公共安全监控
运用大数据技术对城市安全监控数据 进行实时分析，提高公共安全保障能
力。
城市规划与管理
利用大数据技术对城市规划、建设、 管理等方面进行全面分析，提高城市
管理的科学性和精细化水平。
社会信用体系建设中的大数据应用
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
信用信息征集与整合
通过大数据平台实现各类信用信息的征集、 整合和共享，为信用评价提供全面、准确
的数据支持。
信用评价与监管
运用大数据技术对各类主体进行信用评价， 并根据评价结果实施分类监管，提高监管 效率。
信用联合奖惩
利用大数据技术对失信行为进行实时监测 和联合惩戒，对守信行为给予激励和奖励，
营造诚信社会氛围。
数据挖掘算法
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
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信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
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信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
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1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电 信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各 业。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云 数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和 管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算 法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现， 帮助人们更好地理解数据、分析数据
数据管理与大数据课件(16PPT)高中信息技术浙教版(2019)必修1
1.5 数据与大数据：思维导图
1.4 数据管理与安全：思维导图
数据与大数据
互联网、移动网络、物联网等每天都产生着大量数据，这些数据规模巨 大、格式多样，已经很难用传统的方式进行处理。于是，大数据技术应运而 生，通过分析、挖掘这些数据，发现其中蕴藏的价值。那么，什么是大数据？
大数据之“大”，不仅指规模、速度和种类的特征，还意味着它超出以 往常用的数据采集、组织、管理和加工等软件的处理能力，要求新型集成技 术从多元、复杂和巨量规模的数据集里洞察规律。
数据管理与大数据
情境导入
脑动一下，在搜索软件中，我们是什么样子的？
极有可能，我们就是一串带着各种 属性标识的长长的数字。这串数字描述了 我们的每一次浏览、每一次关注、每一次 点击、每一次选择、每一次购买和每一次 收藏。我们每次登录搜索软件，在搜索软 件上进行操作，我们的数字就会跟着变化， 反过来又会影响我们在搜索软件上看到什 么，以及我们会收到什么信息。
大数据对社会的影响(P28)
1.大数据让生活更便利（如：城市热力图） 2.大数据让决策更精准（如：利用共享单车产生的大数据，精确地 制定更为利民的交通路线图） 3.大数据带来新的就业需求（如：系统研发工程师） 4.大数据带来新的社会问题（如：个人信息泄露） “我们相信技术可以成为推动生活改变的最大力量，技术本身没有 好与坏，他们什么都不想要，一切由我们人来决定，由我们每个人 来决定。”
问题2：数据管理的历程
随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库 系统三个发展阶段。
问题3：如何有效管理数据？
文件格式（或文件类型）是指电脑为了存储信息而使用的对信息的特殊 编码方式，是用于识别内部储存的资料。比如有的储存图片，有的储存程序， 有的储存文字信息。每一类信息，都可以一种或多种文件格式保存在电脑存 储中。每一种文件格式通常会有一种或多种扩展名可以用来识别，但也可能 没有扩展名。扩展名可以帮助应用程序识别的文件格式。对于硬盘机或任何 电脑存储来说，有效的信息只有0和1两种。所以电脑必须设计有相应的方式 进行信息-位元的转换。对于不同的信息有不同的存储格式。