大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
有用的数据仅仅有一两秒 ④ 速度快：产生了大量的高速动态数据流，对数据流的实时
分析与处理要求不断增加，数据处理的越及时，产生的价 值越大。
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9
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘背后的 大数据思维
在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需 要通过具体问题的专业知识建模。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比 如你要预测一个人跑100米要多久时间， 可以根据之前了解的他这样体型的人跑 100米用的多少时间做一个估计，而不会 使用牛顿定律来算。
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13
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 一般流程
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
14
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
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数据挖掘：Data Mining 关联规则
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关联规则：零售业应用
几十年来，大型零售商塔吉特收集了海量的数据，记 录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。
发现女客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳 液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“ 怀孕预测”指数。
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8
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据的基本特征
用4个V来总结：Volume、Variety、Value和Velocity
① 数据体量大：从 TB级别，跃升到 PB ② 数据多样性：多为非结构型数据，如网络日志、视频、图
片、地理位置信息 ③ 价值密度低：以视频为例，连续不间断监控过程中，可能
数据挖掘背后的 大数据思维
➢ 寻找特效药：
➢ 科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物 质，然后合成新药。是一个非常漫长的过程，而且费用非常高。
➢ 有了大数据，寻找特效药的方法就和过去有所不同了。
➢ 斯坦福大学医学院发现，原来用于治疗心脏病的某种药物对治疗某种 胃病特别有效。
➢ 这种方法，实际上依靠的并非因果关系，而是一种强关联关系，即A 药对B病有效。至于为什么有效，接下来3年的研究工作实际上就是在 反过来寻找原因。
➢ 智能手机使用地图应用,分析出实时的道路交通拥堵状况、出行流
动趋势或特定区域的人员聚集程度
7
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对大数据的初步认识(3) 大数据分析电信诈骗
➢ 根据2015年的统计数据，我国公民个人信息泄露数量已经达到40亿条 左右。
刚取了通知书就有助学金诈骗电话 刚买了房就有无数装修公司的电话……
推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床 等折扣券寄给客户。
在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些 顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。
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数据挖掘：Data Mining 分类与预测
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18
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘 分类与预测 金融创新产品设计
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除夕夜 哈尔滨迁徙地图
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6
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对大数据的初步认识(2) 大数据与交通拥堵
➢ 一卡通大量使用，乘客出行的海量数据
➢ 预埋传感器，收集车流量、客流量信息
➢ 卫星地图数据对道路交通情况进行分析
➢ 出租车提供实时数据,了解主要道路的路况
➢ 大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要 性。
✓ 近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5% ✓ 金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。
➢ 企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决 策、提升运营效率和改善风险管理。
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3
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
我们身边的大数据…
大数据分析与挖掘培(PPT30页)
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对大数据的初步认识(1)
➢ 三十多年来，我国春运大军从1 亿多人次到36亿人次
➢ 春运的最热现象是逆向过年，即 老人们到孩子工作的地方过年。
➢ 这种先有结果再反推原因的做法，和过去通过因果关系推导出结果的 做法截然相反。无疑，这样的做法会比较快，当然，前提是有足够多 的维方法—从大 量的数据中直接找到答案，即使不知道原因。
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数据挖掘：Data Mining
概念
从大量数据中抽取出（隐含
的、有潜在用途的、未知的、 人们可以理解的）有价值的 信息和模式的过程。这些新 发现的规律、模式、信息和 概念具有潜在使用价值。
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大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据分析与挖掘
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大数据与数据挖掘
课程的背景……
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2
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
中国大数据发展调查报告 （2018年）：
➢ 2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币， 同比增长30%；预计2018-2020年增速将保持在30%以 上。
分析与处理要求不断增加，数据处理的越及时，产生的价 值越大。
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大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
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数据挖掘背后的 大数据思维
在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需 要通过具体问题的专业知识建模。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比 如你要预测一个人跑100米要多久时间， 可以根据之前了解的他这样体型的人跑 100米用的多少时间做一个估计，而不会 使用牛顿定律来算。
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数据挖掘：Data Mining 一般流程
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数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
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数据挖掘：Data Mining 关联规则
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关联规则：零售业应用
几十年来，大型零售商塔吉特收集了海量的数据，记 录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。
发现女客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳 液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“ 怀孕预测”指数。
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大数据的基本特征
用4个V来总结：Volume、Variety、Value和Velocity
① 数据体量大：从 TB级别，跃升到 PB ② 数据多样性：多为非结构型数据，如网络日志、视频、图
片、地理位置信息 ③ 价值密度低：以视频为例，连续不间断监控过程中，可能
数据挖掘背后的 大数据思维
➢ 寻找特效药：
➢ 科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物 质，然后合成新药。是一个非常漫长的过程，而且费用非常高。
➢ 有了大数据，寻找特效药的方法就和过去有所不同了。
➢ 斯坦福大学医学院发现，原来用于治疗心脏病的某种药物对治疗某种 胃病特别有效。
➢ 这种方法，实际上依靠的并非因果关系，而是一种强关联关系，即A 药对B病有效。至于为什么有效，接下来3年的研究工作实际上就是在 反过来寻找原因。
➢ 智能手机使用地图应用,分析出实时的道路交通拥堵状况、出行流
动趋势或特定区域的人员聚集程度
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对大数据的初步认识(3) 大数据分析电信诈骗
➢ 根据2015年的统计数据，我国公民个人信息泄露数量已经达到40亿条 左右。
刚取了通知书就有助学金诈骗电话 刚买了房就有无数装修公司的电话……
推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床 等折扣券寄给客户。
在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些 顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。
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数据挖掘：Data Mining 分类与预测
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数据挖掘 分类与预测 金融创新产品设计
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对大数据的初步认识(2) 大数据与交通拥堵
➢ 一卡通大量使用，乘客出行的海量数据
➢ 预埋传感器，收集车流量、客流量信息
➢ 卫星地图数据对道路交通情况进行分析
➢ 出租车提供实时数据,了解主要道路的路况
➢ 大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要 性。
✓ 近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5% ✓ 金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。
➢ 企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决 策、提升运营效率和改善风险管理。
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我们身边的大数据…
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对大数据的初步认识(1)
➢ 三十多年来，我国春运大军从1 亿多人次到36亿人次
➢ 春运的最热现象是逆向过年，即 老人们到孩子工作的地方过年。
➢ 这种先有结果再反推原因的做法，和过去通过因果关系推导出结果的 做法截然相反。无疑，这样的做法会比较快，当然，前提是有足够多 的维方法—从大 量的数据中直接找到答案，即使不知道原因。
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数据挖掘：Data Mining
概念
从大量数据中抽取出（隐含
的、有潜在用途的、未知的、 人们可以理解的）有价值的 信息和模式的过程。这些新 发现的规律、模式、信息和 概念具有潜在使用价值。
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大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据分析与挖掘
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大数据与数据挖掘
课程的背景……
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大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
中国大数据发展调查报告 （2018年）：
➢ 2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币， 同比增长30%；预计2018-2020年增速将保持在30%以 上。
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第1章 《数据挖掘》PPT绪论
Wisdom
Knowledge
Information
Data
3 of 43
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。
21 of 43
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。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
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。
12 of 43
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：
Knowledge
Information
Data
3 of 43
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。
22 of 43
1.3数据挖掘常用工具
•R • Weka • Mahout • RapidMiner • Python • Spark MLlib
第一章 绪论
20 of 43
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：
大数据培训课件pptx
数据孤岛问题
数据分散
不同部门或业务单元之间的数据分散存储和管理 ，导致数据难以整合。
数据接口不兼容
不同系统之间的数据接口不兼容，导致数据难以 交换和共享。
ABCD
数据标准不统一
不同部门或业务单元的数据标准不一致，导致数 据难以整合和共享。
数据共享意识不足
由于缺乏数据共享的文化和意识，导致部门或业 务单元之间的数据难以共享和利用。
数据加密技术
对称加密、非对称加密等
隐私保护技术
差分隐私、匿名化等
访问控制策略
基于角色的访问控制（RBAC）、基 于属性的访问控制（ABAC）等
数据安全法规与标准
GDPR、ISO 27001等
03
大数据应用场景
金融行业应用
风险评估与控制
金融监管与合规
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
案例二：电商用户画像大数据应用
总结词
利用大数据技术构建用户画像，实现个性化推荐和精准营销。
详细描述
电商企业通过收集和分析用户的购物行为、浏览记录等数据，构建用户画像， 实现个性化推荐和精准营销。这不仅可以提高用户满意度和忠诚度，还可以增 加销售额和市场份额。
案例三：医疗影像大数据应用
总结词
利用大数据技术处理医疗影像数据，提 高诊断准确性和治疗
01
02
03
数据采集
定义、工具、方法、挑战
数据存储
分布式存储系统、NoSQL数 据库、关系型数据库
数据存储介质
SSD、HDD、磁带等
04
数据存储安全性
加密、备份、恢复策略
数据处理与分析
数据处理语言
大数据分析PPT(共 73张)
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
' LOGO '
• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
数据挖掘精品PPT课件
ห้องสมุดไป่ตู้
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
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数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
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数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘PPT全套课件
记录数据
记录（数据对象）的汇集，每个记录包含固定的数 据字段（属性）集
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
1 Yes 2 No 3 No 4 Yes 5 No 6 No 7 Yes 8 No 9 No 10 No
10
Single 125K No
和三维结构的DNA数据）
数据库技术、 并行技术、分 布式技术
数据挖掘的任务
预测 – 使用已知变量预测未知变量的值.
描述 – 导出潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、异
常）.
数据挖掘的任务
分类 [预测] 聚类 [描述] 关联分析 [描述] 异常检测 [预测]
分类 例子
Tid Refund Marital Taxable Status Income Cheat
矿石硬度、{好， 较好，最好}、 成绩
中值、百分位、 秩相关、游程 检验、符号检 验
日历日期、摄氏、 均值、标准差、
华氏温度
皮尔逊相关、
t和F检验
绝对温度、货币 量、计数、年龄 、质量、长度、 电流
几何平均、调 和平均、百分 比变差
属性类 型
标称
变换 任何一对一变换
序数
值的保序变换
新值 = f(旧值)
– (１)统计学的抽样、估计、假设检验
– (２)人工智能、模式识别、机器学习
的搜索算法／建摸技术、学习理论
– (３)最优化、进化算法、
信息论、信号处理、 可视化、信息检索
统计学
人工智能、 机器学习
– (４)数据库技术、并行计算
和模式识别
、分布式计算
传统的方法可能不适合
数据挖掘
数据分析(培训完整)ppt课件(精)
01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数 据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言，提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言，适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法，构建风险评分模 型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ，对用户行为数据进行清洗、 转换和建模，提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预 测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
大数据时代下的数据挖掘 PPT
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……
引言
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
1. 改革公共卫生
• 流感预测与谷歌搜索 2009年，甲型H1N1
主要内容
01 02
大数据时代及其变革
大数据相关技术方法
大数据时代下的数据挖掘 应用案例
03
04
主要内容
• 大数据时代及其变革 • 大数据相关技术方法 • 大数据时代下的数据挖掘
0 引言
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。就像望远镜让我们 能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据
• 互联网公司
– Google 24PB – Youtube 8亿/月访客 1小时视频/秒 – Twitter 4亿/天微博
何为大？—数据度量
• • • • • • • • •
1Byte = 8 Bit 1KB = 1,024 Bytes=210B 1MB = 1,024 KB = 220B 1GB = 1,024 MB = 230B 1TB = 1,024 GB = 240B 1PB = 1,024 TB = 250B 1EB = 1,024 PB = 260B 1ZB = 1,024 EB = 270B 1YB = 1,024 ZB = 280B
本课程主要介绍大数据的概念及其在生 活、工作和思维带来的改变，介绍大数据与 其他技术的关系，尤其是数据挖掘方面，介 绍数据挖掘技术的基本知识，主要应用场景 ，常用算法，以及数据挖掘过程。