第7章 大数据分析与挖掘技术 大数据基础

7.1.2 构建组合分类器的方法
构建组合分类器的基本思想是，先构建多个分类器，称为基分类器，然后通过 对每个基分类器的预测进行投票来进行分类。下面介绍几种构建组合分类器的方法。 1. 处理训练数据集 这种方法通过对原始数据进行再抽样来得到多个不同的训练集，然后，使用某一 特定的学习算法为每个训练集建议一个分类器。对原始数据再抽样时，遵从一种特定 的抽样原则，这种原则决定了某一样本选为训练集的可能性的大小。后面章节中介绍 的装袋（Bagging）和提升（Boosting）就是两种处理训练数据集的组合方法。 2. 处理输入特征 这种方法通过随机或有标准地选择输入特征的子集，得到每个训练集。这种方法 非常适用于含有大量冗余特征的数据集，随机森林（Random forest）就是一种处理输 入特征的组合方法。
7.2
随机森林
什么是随机森林？顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林由很多的决策 树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后，当有一个新 的输入样本进入的时候，就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断，看看这个样 本应该属于哪一类（对于分类算法），然后看看哪一类被选择最多，就预测这个样本 为那一类。随机森林是一种多功能的机器学习算法，能够执行回归和分类的任务。同 时，它也是一种数据降维手段，用于处理缺失值、异常值以及其他数据探索中的重要 步骤，并取得了不错的成效。另外，它还担任了集成学习中的重要方法，在将几个低 效模型整合为一个高效模型时大显身手。
A A B A B A B 图 7-1 A
B B B A
随机森林数据样本的随机选择过程
2. 随机选择特征 在构建决策树的时候，我们前面已经讲过如何在一个结点上，计算所有特征的 Information Gain（ID3）或者 Gain Ratio（C4.5），然后选择一个最大增益的特征作为 划分下一个子结点的走向。但是，在随机森林中，我们不计算所有特征的增益，而是 从总量为 M 的特征向量中，随机选择 m 个特征，其中 m 可以等于 sqrt（M），然后 计算 m 个特征的增益，选择最优特征（属性）。这样能够使得随机森林中的决策树 都能够彼此不同，提升系统的多样性，从而提升分类性能。注意，这里的随机选择特 征是无放回的选择。如图 7-2 所示，蓝色的方块代表所有可以被选择的特征，也就是 目前的待选特征。黄色的方块是分裂特征。左边是一棵决策树的特征选取过程，通过 在待选特征中选取最优的分裂特征（别忘了前文提到的 ID3 算法、C4.5 算法、CART 算法等），完成分裂。右边是一个随机森林中的子树的特征选取过程。 3. 构建决策树 有了上面随机产生的样本集，我们就可以使用一般决策树的构建方法，得到一棵 分类（或者预测）的决策树。需要注意的是，在计算结点最优分类特征的时候，我们

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

大数据基础与应用_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.大数据的特性不包括答案:分布地域广2.Kafka 是一个高吞吐、分布式、基于发布订阅的消息系统，利用Kafka技术可在廉价PC Server上搭建起大规模消息系统。

答案:正确3.网络和层次化数据可视化的主要技术有力导图和TreeMap。

答案:正确4.如下关于大数据分析流程的哪一项是正确的？答案:数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析、数据呈现5.大数据分析与传统的数据分析的区别主要在于：答案:大数据分析的对象是大规模类型多样的海量数据，使用的模型较为复杂；而传统数据分析则作用在有限的小规模数据集上，模型较为简单。

_传统数据分析主要是描述性分析和诊断性分析，而大数据分析主要是预测性分析。

_大数据分析主要是为了发现新的规律和知识，而传统数据分析主要是为了了解正在发生的事件及其原因。

6.1、大数据主要是由于数据规模巨大、来源分散、格式多样，所以需要新的体系架构、技术、算法和分析方法来对这些数据进行采集、存储和关联分析，以期望能够从中抽取出隐藏的有价值的信息。

答案:正确7.数据科学家主要负责开发、构建、测试和维护系统，比如数据库和大规模处理系统答案:错误8.大数据分析的目的是从类型多样的海量数据中挖掘出隐藏的有价值的信息。

答案:正确9.大数据分析能够应用在哪些领域？答案:交通医疗足球零售天文政治10.Hive的数据模型主要包括：答案:表（Tables）_桶（Buckets）_分区（Partitions）11.NoSQL数据库的主要类型包括：答案:图形数据库_键值数据库_文档数据库_列族数据库12.下列数据类型中，不属于Python内置数据类型的是：答案:dtype13.以下不属于高维数据可视化技术的是.答案:词云14.以下哪个是常见的大数据处理流程.答案:数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化15.测得一组身高（cm）数据如下：176、165、173、168、176、180、177、168、174、176，则其众数和中位数分别是：答案:176, 17516.数据清洗的方法不包括答案:数据可视化17.以下哪个不属于分布式文件系统HDFS的特有特性答案:随机读写18.以下哪种方法不属于预测性（有监督学习）模型答案:关联分析19.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略答案:剪枝20.Spark是使用以下哪种编程语言实现的？答案:Scala21.大数据分析与传统数据分析的不同之处在于答案:大数据分析是预测性分析22.对字符串中某一子串执行replace（）操作后，再次对其进行一次输出，则输出结果与原字符串答案:一定相同23.请计算下列数据{10,12,16,18,22,35,45,50,90,100}的p=40%的截断均值_____答案:3124.过拟合指的是（）答案:模型在训练集上表现的很好，但是在交叉验证集合测试集上表现一般25.决策树的生成由两个阶段组成：_____、______答案:判定树构建树剪枝26.假设有四个样本分布在坐标系中，已知A区两点分别（2,5）和（1,4），B区（8,1）和（9,2），若使用KNN算法（距离使用欧氏距离【图片】），求M（4,3）属于哪一区？答案:A27.以下关于日志采集工具Flume的说法不正确的是：答案:Flume适用于大量数据的实时数据采集28.以下关于数据分发中间件Kafka的说法不正确的是：答案:Kafka主要是使用c++、Java语言实现的29.以下关于分布式文件系统HDFS的说法不正确的是：答案:HDFS支持多用户写入，任意修改文件30.HDFS集群中管理文件系统的元数据、负责客户端请求响应的节点是：答案:NameNode31.HDFS（Hadoop 1.X版本中）默认的块大小是：答案:64 MB32.以下关于分布式数据库HBase的说法不正确的是：答案:HBase比传统关系数据库系统具有更加丰富的数据类型33.已知p = np.arange(20).reshape((4,5))，则p[3][2]的值是。

大数据基础-第一章-大数据概述大数据基础-第一章-大数据概述1.1 引言大数据是近年来兴起的一个重要概念，其在各个领域的应用越来越广泛。

本章将介绍大数据的概念、特点以及对社会和经济的影响。

1.2 大数据的定义大数据是指规模巨大、类型多样、产生速度快且难以处理的数据。

它具有三个特点：即大容量、高速度和多样性。

大数据的处理需要利用先进的计算和分析技术。

1.3 大数据的特征1.3.1 大容量大数据的规模往往非常庞大，传统的数据处理方法很难应对如此大规模的数据量。

因此，处理大数据需要使用分布式计算和存储技术。

1.3.2 高速度大数据的产生速度非常快，比如社交媒体上的实时数据、物联网设备产生的数据等。

为了及时获取有用的信息，必须使用实时处理技术，对数据进行快速分析和响应。

1.3.3 多样性大数据包含多种类型的数据，如结构化数据（关系型数据库）、半结构化数据（XML、JSON等）和非结构化数据（文本、音频、视频等）。

这些数据的处理需要使用不同的技术和工具。

1.4 大数据对社会和经济的影响1.4.1 提供更准确的决策依据通过对大数据进行分析，可以获取更全面、准确的信息，为决策者提供更好的决策依据。

比如市场调研、用户行为分析等。

1.4.2 提升运营效率大数据的分析可以帮助企业识别潜在的问题和机遇，提升业务的效率和竞争力。

比如供应链管理、客户关系管理等。

1.4.3 推动科学研究和创新大数据的应用可以帮助科学家进行更深入的研究和创新。

比如基因组学研究、天文学研究等。

1.5 本章小结本章介绍了大数据的概念、特点以及对社会和经济的影响。

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法律名词及注释：无。

Connectivity，开放数据库连接）的方式建立数据库链接——如SQL Server和Oracle之间。如果不能建立数据库链接，可以有两种方式完成， 一种是通过工具将源数据导出成.txt或者是.xls文件，然后再将这些源系统 文件导入到ODS（Operational Data Store，操作数据存储）中。另外一 种方法是通过程序接口来完成。
7.1 数据抽取转换加载技术
3）对于文件类型数据源(.txt,.xls)，可以培训业务人员利用数据库 工具将这些数据导入到指定的数据库，然后从指定的数据库中抽取。 或者还可以借助工具实现。
4）增量更新的问题 对于数据量大的系统，必须考虑增量抽取。一般情况下，业务系
统会记录业务发生的时间，我们可以用来做增量的标志,每次抽取之前 首先判断ODS中记录最大的时间，然后根据这个时间去业务系统取大 于这个时间所有的记录。
数据抽工抽取还是给予工具抽取)
表示抽取过程 进程的时间窗 口
决定如何处理 无法抽取的输 入记录
确认数据的源 系统及结构
确定数据抽 取的频率
决定抽取任务 的顺序
7.1 数据抽取转换加载技术
源系统的数据是以两种方式来存放的：当前值和周期性的状态
1）源系统中的大多数数据都是当前值类型，这里存储的属性值代表的 是当前时刻的属性值，但这个值是暂时的，当事物发生时，这个值就会发 生变化。
数据的转换。数据转换（数据的合并、汇总、过滤、转换等）、重新格 式化和计算数据、重新构建关键数据以及总结与定位数据。
数据的装载。将数据跨网络、操作平台装载到目标数据库中。
7.1 数据抽取转换加载技术
ETL的实现有多种方法，常用的有三种。
一种是借助ETL工具(如Oracle的OWB、SQL Server 2000的DTS、 SQL Server2005的SSIS服务、Informatic等)实现，一种是SQL方式实现 ，另外一种是ETL工具和SQL相结合。

《大数据技术基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16176903课程名称：大数据技术基础英文名称：Fundamentals of Big Data Technology课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：计算机网络，云计算基础，计算机体系结构，数据库原理，JA V A/Python 程序设计二、课程简介当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。

这其中大数据处理与开发框架等大数据技术是进行数字化，数智化应用建设的核心和基础，只有努力提升大数据处理与开发技术与性能，建立行业数字化和智能化转型升级才能成功。

大数据处理与开发技术是新基建和数字化革命核心与基础。

大数据技术基础课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、基于内存的大数据处理架构Spark、大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。

在Hadoop、HDFS、HBase、MapReduce、Spark等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。

同时本课程将介绍最前沿的业界大数据处理与开发技术和产品平台，包括阿里大数据服务平台maxcompute，华为大数据云服务平台FusionInsight，华为高性能分布式数据库集群GaussDB等业界最先进技术，以及国家大数据竞赛平台网站和鲸社区。

让学生学以致用，紧跟大数据领域最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。

互联网行业智能化大数据分析与挖掘方案第一章概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (2)1.3 技术架构 (3)第二章数据采集与预处理 (3)2.1 数据来源 (3)2.2 数据采集方法 (4)2.3 数据清洗与预处理 (4)第三章数据存储与管理 (4)3.1 数据存储方案 (4)3.2 数据库设计 (5)3.3 数据安全与备份 (5)第四章数据分析与挖掘技术 (6)4.1 描述性统计分析 (6)4.2 关联规则挖掘 (7)4.3 聚类分析 (7)第五章数据可视化 (8)5.1 可视化工具选择 (8)5.2 可视化设计原则 (8)5.3 可视化应用案例 (8)第六章用户画像 (9)6.1 用户画像构建方法 (9)6.1.1 数据采集与预处理 (9)6.1.2 用户特征提取 (9)6.1.3 用户画像建模 (9)6.2 用户画像应用场景 (9)6.2.1 精准营销 (9)6.2.2 产品推荐 (10)6.2.3 风险防控 (10)6.2.4 用户服务优化 (10)6.3 用户画像优化策略 (10)6.3.1 数据源拓展 (10)6.3.2 特征工程优化 (10)6.3.3 模型迭代更新 (10)6.3.4 用户隐私保护 (10)6.3.5 人工智能技术应用 (10)第七章智能推荐系统 (10)7.1 推荐算法概述 (10)7.2 协同过滤算法 (11)7.3 深度学习在推荐系统中的应用 (11)第八章风险控制与预警 (12)8.1 风险类型识别 (12)8.2 预警模型构建 (13)8.3 风险控制策略 (13)第九章智能决策支持 (13)9.1 决策树模型 (14)9.1.1 概述 (14)9.1.2 构建方法 (14)9.1.3 应用场景 (14)9.2 神经网络模型 (14)9.2.1 概述 (14)9.2.2 构建方法 (14)9.2.3 应用场景 (14)9.3 模型评估与优化 (14)9.3.1 模型评估指标 (14)9.3.2 模型优化方法 (15)9.3.3 模型调参策略 (15)9.3.4 模型部署与监控 (15)第十章项目实施与运维 (15)10.1 项目实施计划 (15)10.2 运维管理策略 (15)10.3 项目评估与改进 (16)第一章概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，大量的数据被产生、存储和传输。

5.1.1 数据挖掘起源
➢ 数据挖掘从诞生起就是一个直接面向实际应用的学科领域。 ➢ 大数据时代，数据增长是一个不容回避的棘手问题，数据的来
源包罗万象，归纳起来主要有三个重要来源。
● 人类社会在生产、生活、娱乐、教育、科研等各个方面产生的大量 数据蜂拥而至。 ● 人类自身的一举一动也产生了数据，拍摄照片、录制视频、网上社 交、电话、邮件以及网上购物等都会产生大量的数据。 ● 在物联网世界中，万事万物都在产生数据，而且是不受时间和空间 限制的。
5.1.2 数据挖掘定义
12
③ 数据挖掘的最终目标是获取知识，而这些知识往往具有局限性和针对性。 数据挖掘发现的知识首先要具备可接受、可理解、可运用的特征，但同时并 不要求发现的知识具有普适性，仅需要其在某个领域或者针对某种具体问题 时有效即可。
④ 知识来源于数据，但知识本身的表现形式是多种多样的。从数据中获 取的知识可以表现为概念、规则、模式、规律和约束等。
5.1 数据挖掘概述
7
➢ 数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特 殊关系性（属于Association rule learning）的信息的过程。
➢ 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、 情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式 识别等诸多方法来实现上述目标。。
5.1.4 数字挖掘流程与模型
19
➢ 从数据本身来考虑，数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数 据中寻找其规律的技术，需要经过数据准备、规律寻找和规律 表示的基本阶段。
➢ 数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数 据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所包含的规 律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化） 将找出的规律表示出来。这些阶段在具体操作上通常表现为以 下8个步骤。

大数据技术应用基础作业指导书第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与特征 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 特征 (4)1.2 大数据应用领域与发展趋势 (4)1.2.1 应用领域 (4)1.2.2 发展趋势 (5)第2章数据采集与存储 (5)2.1 数据来源与采集技术 (5)2.1.1 网络数据采集 (5)2.1.2 传感器数据采集 (5)2.1.3 公共数据资源采集 (5)2.1.4 企业内部数据采集 (5)2.2 数据存储技术 (6)2.2.1 关系型数据库 (6)2.2.2 非关系型数据库 (6)2.2.3 分布式文件存储系统 (6)2.3 数据仓库与数据湖 (6)2.3.1 数据仓库 (6)2.3.2 数据湖 (6)第3章数据预处理 (6)3.1 数据清洗 (6)3.1.1 数据缺失处理 (7)3.1.2 异常值处理 (7)3.1.3 重复数据处理 (7)3.2 数据集成 (7)3.2.1 数据集成策略 (7)3.2.2 数据集成方法 (7)3.3 数据转换与归一化 (7)3.3.1 数据转换 (8)3.3.2 数据归一化 (8)第4章数据分析算法 (8)4.1 描述性统计分析 (8)4.1.1 集中趋势分析 (8)4.1.2 离散程度分析 (8)4.1.3 分布形态分析 (8)4.2 摸索性数据分析 (9)4.2.1 数据可视化 (9)4.2.2 数据挖掘方法 (9)4.2.3 异常值分析 (9)4.3 假设检验与预测分析 (9)4.3.1 假设检验 (9)4.3.2 预测分析 (10)4.3.3 模型评估与优化 (10)第5章数据挖掘技术 (10)5.1 关联规则挖掘 (10)5.1.1 概述 (10)5.1.2 关联规则挖掘算法 (10)5.1.3 应用实例 (10)5.2 聚类分析 (10)5.2.1 概述 (10)5.2.2 聚类算法 (11)5.2.3 应用实例 (11)5.3 分类与预测 (11)5.3.1 概述 (11)5.3.2 分类与预测算法 (11)5.3.3 应用实例 (11)第6章机器学习与深度学习 (11)6.1 机器学习基础 (11)6.1.1 机器学习概述 (11)6.1.2 机器学习算法 (12)6.1.3 模型评估与优化 (12)6.2 线性回归与逻辑回归 (12)6.2.1 线性回归 (12)6.2.2 逻辑回归 (12)6.2.3 回归模型评估 (12)6.3 神经网络与深度学习 (12)6.3.1 神经网络基础 (12)6.3.2 深度学习框架 (12)6.3.3 卷积神经网络（CNN） (12)6.3.4 循环神经网络（RNN） (12)6.3.5 对抗网络（GAN） (12)6.3.6 深度学习模型评估与优化 (13)第7章大数据可视化 (13)7.1 数据可视化基本概念 (13)7.1.1 可视化的目的 (13)7.1.2 可视化类型 (13)7.1.3 可视化流程 (13)7.2 常用可视化工具与技术 (13)7.2.1 常用可视化工具 (14)7.2.2 常用可视化技术 (14)7.3 可视化设计原则与案例 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化案例 (14)第8章大数据应用实践 (15)8.1 大数据技术在金融领域的应用 (15)8.1.1 客户画像与精准营销 (15)8.1.2 信贷风险评估 (15)8.1.3 智能投顾 (15)8.1.4 交易欺诈检测 (15)8.2 大数据技术在医疗领域的应用 (15)8.2.1 疾病预测与预防 (15)8.2.2 临床决策支持 (16)8.2.3 药物研发 (16)8.2.4 健康管理 (16)8.3 大数据技术在智慧城市中的应用 (16)8.3.1 智能交通 (16)8.3.2 环境监测 (16)8.3.3 公共安全 (16)8.3.4 城市规划 (16)8.3.5 智能家居 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 数据安全概述 (16)9.1.1 大数据安全背景 (17)9.1.2 安全威胁 (17)9.1.3 安全策略 (17)9.2 数据加密与安全存储 (17)9.2.1 数据加密算法 (17)9.2.2 加密技术在存储设备中的应用 (17)9.2.3 安全存储方案 (17)9.3 隐私保护技术 (17)9.3.1 隐私保护技术 (17)9.3.2 隐私泄露途径 (18)9.3.3 隐私保护策略 (18)第10章大数据未来发展趋势与挑战 (18)10.1 新一代大数据技术 (18)10.1.1 概述 (18)10.1.2 新技术发展趋势 (18)10.2 大数据与云计算、物联网的融合 (18)10.2.1 概述 (18)10.2.2 云计算与大数据 (18)10.2.3 物联网与大数据 (18)10.3 大数据面临的挑战与解决方案 (19)10.3.1 数据安全与隐私保护 (19)10.3.2 数据质量与数据治理 (19)10.3.3 数据存储与管理 (19)10.3.4 数据分析与挖掘算法 (19)10.3.5 人才培养与知识普及 (19)第1章大数据概述1.1 大数据定义与特征1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内迅速增长的、复杂的数据集合。

《大数据技术第七章课后题答案黎狸1.试述MapReduce和Hadoop的关系。

谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。

谷歌的MapReduce运行在分布式文件系统GFS 上，与谷歌类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。

相对而言，HadoopMapReduce 要比谷歌MapReduce 的使用门槛低很多，程序员即使没有任何分布式程序开发经验，也可以很轻松地开发出分布式程序并部署到计算机集群中。

2.MapReduce 是处理大数据的有力工具，但不是每个任务都可以使用MapReduce来进行处理。

试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。

适合用MapReduce来处理的数据集，需要满足一个前提条件: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

3.MapReduce 模型采用Master(JobTracker)-Slave(TaskTracker)结构，试描述JobTracker 和TaskTracker的功能。

MapReduce 框架采用了Master/Slave 架构，包括一个Master 和若干个Slave。

Master 上运行JobTracker,Slave 上运行TaskTrackero 用户提交的每个计算作业，会被划分成若千个任务。

JobTracker 负责作业和任务的调度，监控它们的执行，并重新调度已经失败的任务。

TaskTracker负责执行由JobTracker指派的任务。

4.;5.TaskTracker 出现故障会有什么影响该故障是如何处理的6.MapReduce计算模型的核心是Map函数和Reduce函数,试述这两个函数各自的输人、输出以及处理过程。

Map函数的输人是来自于分布式文件系统的文件块，这些文件块的格式是任意的，可以是文档，也可以是二进制格式。

二、培养目标
本课程旨在实现以下几个培养目标：
（1）引导学生步入大数据时代，积极投身大数据的变革浪潮之中；
（2）了解大数据概念，熟悉大数据应用，培养大数据思维，养成数据安全意识；
（3）了解大数据专业知识体系，形成对大数据专业的整体认知；
（4）熟悉大数据各个环节的相关技术，为后续深入学习相关大数据技术奠定基础；
（1）平时成绩：包括上课考勤和作业；
（2）期末考试：采用笔试，闭卷；
（3）最终成绩：平时成绩和期末考试成绩按5:5比例加权求和。
六、选用教材
七、参考书目与文献
八、课程网站等支持条件
课程主讲教师建设了国内高校首个大数据课程公共服务平台，提供讲义PPT、课程习题、学习指南、授课视频、技术资料等全方位、一站式免费服务，帮助学生更好学习大数据课程，网站地址：
（5）激发学生基于大数据的创新创业热情。
三、教学方法
本课程以课程理论教学为主，并提供大量补充学习资料，以深化学生对知识的理解。在理论教学层面，高屋建瓴地探讨大数据，超脱技术讲解技术，内容深入浅出，简单易懂，适合各个年级学生学习；同时，在课堂上为学生展示丰富的实际应用案例，激发学生学习兴趣，开拓学生视野，培养学生大数据思维。
4
第7章 数据处理与分析
数据处理与分析的概念、机器学习和数据挖掘算法、大数据处理与分析技术、大数据处理与分析代表性产品
6
第8章数据可视化
可视化概述、可视化图表、可视化工具、可视化典型术选择、系统实现、案例所需知识和技能
2
合计
32
五、考核方式与要求
四、主要内容及学时安排
章（或节）
主要内容
学时安排
第1章 大数据概述
数据的概念、大数据时代到来的背景、大数据的发展历程、世界各国的大数据发展战略、大数据的概念与影响、大数据的应用以及大数据产业

绪论单元测试1.本课程中关于大数据处理与分析部分的学习内容有：（）A:Mapreduce的编程模型B:大数据分析的常用算法C:大数据分析过程D:大数据分析分析工具答案:ABCD第一章测试1.大数据的基本特征包括（）。

A:数据的价值密度但商业价值高B:数据增长速度快C:数据来源和数据数据类型多样化D:数据规模大答案:ABCD2.下面说法正确的是（）。

A:大数据指海量多样的数据、分析数据的方法、管理数据的系统、数据的应用的统称B:大数据是第三次信息化浪潮以后产生的数据C:大数据就是数据容量达到1T以上的数据D:大数据指数据而不包括数据的分析结果答案:A3.下面哪些技术属于大数据技术。

（）A:快速传输数据的技术。

B:网盘数据存储技术C:从各种数据源中采集数据的技术。

D:人脸识别技术。

答案:ABC4.如何理解“大数据分析是相关性分析而不是因果分析”。

（）A:不仅要知其然，还要知其所以然。

B:不仅要进行相关分析分析，也要进行因果关系分析。

C:发现两个现象的相关性后，经过进一步深入研究，找出因果关系，就会实现技术创新。

D:相关性分析就是通过对大量数据进行统计分析，获取两个现象之间具有关联性。

答案:ABCD5.大数据的特征Variety是指：（）A:数据变化多端B:数据来源广泛C:数据格式多样D:数据用途丰富答案:BC第二章测试1.在Python中，语句print(3 ＜ 5 ＞ 2)的输出结果为False。

（）A:错B:对答案:A2.已知x是一个足够大的numpy二维数组，那么语句x[0，2]=4的作用是把行下标为0、列下标为2的元素值改为4。

（）A:对B:错答案:A3.扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来合并数据。

（）A:对B:错答案:B4.已知x = [1,2]和y = [3,4]，那么x+y的结果是（）。

A:3B:7C:[4, 6]D:[1, 2, 3, 4]答案:D5.Pandas中常用的数据结构包括（）。

大数据行业数据挖掘与分析方案第1章引言 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 研究目标与内容 (3)第2章大数据行业概述 (4)2.1 行业发展现状 (4)2.2 行业市场规模与增长趋势 (4)2.3 行业竞争格局 (4)第3章数据来源与采集 (4)3.1 数据来源概述 (4)3.2 数据采集方法与工具 (5)3.3 数据预处理技术 (5)第4章数据挖掘算法与应用 (6)4.1 常见数据挖掘算法概述 (6)4.2 分类算法及其应用 (6)4.3 聚类算法及其应用 (6)第5章数据分析方法与模型 (7)5.1 描述性统计分析 (7)5.1.1 频率分析 (7)5.1.2 统计量度分析 (7)5.1.3 分布特征分析 (7)5.1.4 异常值分析 (7)5.2 关联规则分析 (7)5.2.1 Apriori算法 (7)5.2.2 FPgrowth算法 (7)5.2.3 关联规则评估 (7)5.3 预测模型构建 (7)5.3.1 线性回归模型 (8)5.3.2 决策树模型 (8)5.3.3 神经网络模型 (8)5.3.4 集成学习模型 (8)5.3.5 模型评估与优化 (8)第6章用户行为分析与挖掘 (8)6.1 用户行为数据概述 (8)6.2 用户行为分析指标体系 (8)6.2.1 用户活跃度指标 (8)6.2.2 用户行为深度指标 (9)6.2.3 用户价值指标 (9)6.2.4 用户满意度指标 (9)6.3 用户画像构建 (9)6.3.1 数据收集 (9)6.3.2 数据预处理 (9)6.3.3 特征提取 (9)6.3.4 标签 (9)6.3.5 用户画像应用 (10)第7章产品推荐系统设计与优化 (10)7.1 推荐系统概述 (10)7.2 协同过滤算法 (10)7.2.1 用户协同过滤 (10)7.2.2 物品协同过滤 (10)7.2.3 协同过滤算法的优化 (10)7.3 深度学习在推荐系统中的应用 (10)7.3.1 神经协同过滤 (11)7.3.2 序列模型 (11)7.3.3 注意力机制 (11)7.3.4 多任务学习 (11)第8章大数据行业应用案例 (11)8.1 金融行业应用 (11)8.1.1 贷款风险评估 (11)8.1.2 智能投资顾问 (11)8.1.3 信用卡欺诈检测 (11)8.2 零售行业应用 (11)8.2.1 客户细分与精准营销 (12)8.2.2 库存管理优化 (12)8.2.3 个性化推荐系统 (12)8.3 医疗行业应用 (12)8.3.1 疾病预测与防控 (12)8.3.2 个性化治疗方案 (12)8.3.3 医疗资源优化配置 (12)8.3.4 药物研发 (12)第9章数据挖掘与分析在行业中的价值 (12)9.1 优化决策过程 (12)9.1.1 提高决策效率 (12)9.1.2 降低决策风险 (13)9.1.3 提升决策质量 (13)9.2 提升企业竞争力 (13)9.2.1 产品与服务优化 (13)9.2.2 市场营销策略改进 (13)9.2.3 运营管理优化 (13)9.3 促进产业创新与发展 (13)9.3.1 技术创新 (13)9.3.2 业务模式创新 (13)9.3.3 产业链优化 (13)第10章挑战与展望 (14)10.1 数据挖掘与分析的挑战 (14)10.1.1 数据质量和完整性 (14)10.1.2 数据安全和隐私保护 (14)10.1.3 算法和模型优化 (14)10.2 技术发展趋势 (14)10.2.1 人工智能技术的融合 (14)10.2.2 分布式计算和存储技术 (14)10.2.3 边缘计算技术 (14)10.3 行业应用前景展望 (14)10.3.1 智能决策支持 (14)10.3.2 金融风险管理 (15)10.3.3 智能医疗与健康 (15)10.3.4 智能城市 (15)第1章引言1.1 研究背景与意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

第7章大数据概览习题7.1 选择题1、下列说法错误的是（ B ）。

A. 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号B. 信息是数据的表现形式和载体C. 数据只有在传递的过程中才能够被称为信息D. 信息的时效性对于信息的使用和传递具有重要的意义2、从数据的表现形式看，大数据的主要典型特征有（ A ）。

①海量②多样③快速④价值A. ①②③④B. ②③④C. ①③④D. ①②④3、以下（ B ）不是大数据生命周期的主要组成部分。

A. 数据采集B. 数据压缩C. 数据处理D. 结果可视化4、目前大数据平台主要包括大数据采集平台、大数据批处理平台、流数据处理平台、内存计算平台和深度学习平台等；以下（ C ）属于流数据处理平台。

A. HadoopB. PytorchC. StormD. TensorFlow5、Nutch是采用（D ）语言编写的具有高可扩展性的搜索引擎。

A. PytorchB. CC. BASICD. Java7.2 填空题1、数据（可视化）指通过图形化的方式，以一种直观、便于理解的形式展示数据及分析结果的方法。

2、（深度学习）通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络，组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

3、Storm平台中，（Topology/拓扑）是由一系列通过数据流相互关联的Spout和Bolt组成的有向无环图。

4、TensorFlow是由（张量/Tensor ）和（数据流/Flow ）两部分组成。

5、Spark作业执行一般采用（主从式）架构。

7.3 简答题1、请简单描述Nutch与Hadoop之间的关系。

答：Nutch为实现基于Hadoop分布式平台下的多物理主机并行进行数据采集提供了有效支持。

在Hadoop分布式平台下，Nutch采用Hadoop分布式文件系统，通过Hadoop的MapReduce 计算模型来采集页面中与某个主题相关的数据，可在短时间内采集大量的数据。

《大数据分析技术》课程教学大纲一、课程基本信息二、课程教学目标大数据分析技术是分析和处理大数据的手段和方法，当今大数据作为信息的重要载体在信息化社会扮演着重要的角色。

通过研究有关信息获取、信息传输、信息处理与信息控制等核心基础，掌握运用现代计算机工具高效求解科学与工程问题的数学理论与方法。

通过本课程的学习，学生们能够：从大数据中获取有用的信息；提高信息素养；获得驾驭大数据的能力。

三、教学学时分配《大数据分析技术》课程理论教学学时分配表＊理论学时包括讨论、习题课等学时。

《大数据分析技术》课程实验内容设置与教学要求一览表四、教学内容和教学要求第一章大数据挖掘分析概述（3学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生了解高维海量数据挖掘技术等。

（二）教学重点与难点教学重点：数据挖掘技术教学难点：大数据降维理论与方法（三）教学内容第一节大数据概述第二节数据降维基本原理第三节数据挖掘的起源与发展第二章数据降维（12学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握高维数据降维的基本理论与方法等。

（二）教学重点与难点教学重点：常见的数据降维算法的特点教学难点：常见的数据降维算法的原理以及性能（三）教学内容第一节线性与非线性降维技术第二节监督与非监督式降维算法第三节基于全局与局部方法的数据降维本章习题要点：大数据降维技术。

第三章聚类分析及其应用（9学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握常见聚类算法及其在大数据分析中的应用等。

（二）教学重点与难点教学重点：聚类算法基本原理、及其归类教学难点：常见聚类算法的优缺点及适宜的数据集、高维数据的聚类结果的有效性（三）教学内容第一节层次聚类（Hierarchical Clustering）1．合并法2．分解法3．树状图第二节非层次聚类1．划分聚类2．谱聚类本章习题要点：聚类算法及其应用。

第四章大规模机器学习（12学时）（一）教学要求通过本章内容的学习，使学生掌握大规模机器学习算法及其在大数据分析中的应用等。

电信行业大数据分析与挖掘方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究目的与任务 (3)1.3 研究方法与技术路线 (3)第二章电信行业大数据概述 (4)2.1 电信行业数据特点 (4)2.1.1 数据量庞大 (4)2.1.2 数据类型丰富 (4)2.1.3 数据实时性高 (4)2.1.4 数据价值密度低 (4)2.2 电信行业大数据应用现状 (4)2.2.1 用户行为分析 (5)2.2.2 网络优化 (5)2.2.3 客户服务 (5)2.2.4 市场营销 (5)2.3 电信行业大数据挑战与机遇 (5)2.3.1 挑战 (5)2.3.2 机遇 (5)第三章数据采集与预处理 (5)3.1 数据源与数据类型 (6)3.1.1 数据源 (6)3.1.2 数据类型 (6)3.2 数据采集方法 (6)3.2.1 数据采集方式 (6)3.2.2 数据采集工具 (6)3.2.3 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理流程 (7)3.3.1 数据清洗 (7)3.3.2 数据整合 (7)3.3.3 数据转换 (7)3.3.4 数据存储 (7)第四章电信行业数据挖掘算法 (7)4.1 聚类算法 (7)4.2 关联规则挖掘 (8)4.3 分类与预测算法 (8)第五章用户行为分析 (9)5.1 用户画像构建 (9)5.2 用户行为模式识别 (9)5.3 用户行为预测 (10)第六章业务优化与策略制定 (10)6.1 业务发展分析 (10)6.2 业务优化策略 (11)6.3 业务预测与风险评估 (11)第七章网络优化与运维管理 (11)7.1 网络功能分析 (11)7.1.1 网络功能指标 (11)7.1.2 网络功能分析方法 (11)7.1.3 网络功能分析应用 (12)7.2 网络优化策略 (12)7.2.1 网络拓扑优化 (12)7.2.2 网络参数优化 (12)7.2.3 业务优化 (12)7.3 运维管理优化 (12)7.3.1 运维流程优化 (12)7.3.2 运维团队建设 (13)7.3.3 运维数据分析 (13)7.3.4 运维风险管理 (13)第八章个性化推荐与服务 (13)8.1 个性化推荐算法 (13)8.1.1 算法概述 (13)8.1.2 算法应用 (13)8.2 个性化服务策略 (14)8.2.1 服务策略概述 (14)8.2.2 服务策略实施 (14)8.3 用户满意度提升 (14)第九章安全与隐私保护 (14)9.1 数据安全策略 (15)9.2 隐私保护技术 (15)9.3 安全与隐私合规性 (15)第十章案例分析与总结 (16)10.1 电信行业大数据分析案例 (16)10.2 成果评价与反思 (16)10.3 未来研究方向与展望 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义信息技术的飞速发展，电信行业作为信息传输的重要载体，其数据量呈现出爆炸式增长。

信息技术行业大数据分析与处理方案第一章数据采集与预处理 (3)1.1 数据源分析与选择 (3)1.2 数据采集技术 (3)1.3 数据清洗与预处理方法 (3)第二章数据存储与管理 (4)2.1 分布式存储系统 (4)2.2 数据库管理系统 (4)2.3 数据仓库与数据湖 (5)2.3.1 数据仓库 (5)2.3.2 数据湖 (5)第三章数据分析与挖掘 (5)3.1 数据挖掘基本算法 (5)3.1.1 决策树算法 (5)3.1.2 支持向量机算法 (6)3.1.3 Kmeans聚类算法 (6)3.1.4 关联规则挖掘算法 (6)3.2 高级数据分析技术 (6)3.2.1 深度学习 (6)3.2.2 强化学习 (6)3.2.3 集成学习 (6)3.2.4 时间序列分析 (6)3.3 数据可视化与报表 (7)3.3.1 图表可视化 (7)3.3.2 地图可视化 (7)3.3.3 交互式报表 (7)3.3.4 动态报表 (7)第四章数据挖掘与机器学习 (7)4.1 机器学习基本概念 (7)4.2 监督学习与无监督学习 (7)4.3 深度学习与神经网络 (8)第五章数据质量管理与数据治理 (8)5.1 数据质量评估与监控 (8)5.2 数据治理框架与策略 (8)5.3 数据安全与隐私保护 (9)第六章大数据分析应用 (10)6.1 金融行业应用 (10)6.2 医疗行业应用 (10)6.3 智能制造与物联网应用 (11)第七章云计算与大数据 (11)7.1 云计算基本概念 (11)7.2 云计算在大数据分析中的应用 (11)7.2.1 数据存储与处理 (11)7.2.2 数据分析与挖掘 (12)7.2.3 资源弹性扩展 (12)7.2.4 数据共享与协作 (12)7.3 云计算与大数据安全 (12)7.3.1 数据安全 (12)7.3.2 系统安全 (12)7.3.3 法律法规遵守 (12)第八章大数据平台与工具 (13)8.1 常见大数据平台 (13)8.1.1 Hadoop平台 (13)8.1.2 Spark平台 (13)8.1.3 Flink平台 (13)8.1.4 Storm平台 (13)8.2 大数据工具与框架 (13)8.2.1 数据采集工具 (13)8.2.2 数据存储与处理工具 (14)8.2.3 数据分析与挖掘工具 (14)8.2.4 数据可视化工具 (14)8.3 平台选型与评估 (14)8.3.1 业务需求 (14)8.3.2 功能指标 (14)8.3.3 可扩展性 (14)8.3.4 可靠性与稳定性 (14)8.3.5 成本效益 (14)8.3.6 技术支持与社区活跃度 (15)第九章大数据分析团队建设与管理 (15)9.1 团队组织结构与职责 (15)9.1.1 团队领导层 (15)9.1.2 技术研发部门 (15)9.1.3 数据采集与预处理部门 (15)9.1.4 分析与报告部门 (15)9.2 人员培训与技能提升 (16)9.2.1 培训计划 (16)9.2.2 技能提升 (16)9.3 项目管理与团队协作 (16)9.3.1 项目管理 (16)9.3.2 团队协作 (16)第十章大数据分析发展趋势与展望 (17)10.1 技术发展趋势 (17)10.2 行业应用发展趋势 (17)10.3 未来挑战与机遇 (17)第一章数据采集与预处理信息技术的飞速发展，大数据已成为推动行业创新和发展的关键因素。