大数据挖掘与统计机器学习最新课件上机实践

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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

大数据分析与机器学习培训ppt

02 大数据分析技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
使用爬虫、API等方式获取数据，确保数据的准确性和完整性。
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据类型转换等。
数据转换
将数据从原始格式转换为适合分析的格式，如将文本转换为数值型数据。
数据存储与处理
数据存储
选择合适的数据库或数据仓库存储数据，考虑数据的规模、查询效率和扩展性。
案例二：金融风控模型
详细描述
数据收集：收集借贷人基本信息、信用历史、资产负债表等数据。
数据处理：对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，提取有效特征。
案例二：金融风控模型
1 2
模型构建
采用决策树、随机森林、神经网络等技术构建风控模型。
模型评估
通过准确率、AUC等指标评估模型效果，持续优化模型。
通过构建树形结构来对数据进行层次聚类，根据不同层次进行聚类合并或分裂。
主成分分析
关联规则挖掘
通过线性变换将原始特征组合成一组新的特征，这组新特征即为主成分，能够最大程度地保留原始数据中的变异信息。
在大型数据集中发现有趣的相关关系，如超市购物篮分析中的商品组合销售关系。
强化学习算法
Q-学习
通过建立一个Q表来存储每个状态-动作对的预期回报值，并根据该表选择最优的动作。
通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界。
通过树形结构进行分类或回归预测，每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点表示一个类别的预测结果。
非监督学习算法
K-均值聚类
层次聚类

2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风险控制和客户管理，提高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能，方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在一个图表上操作时，其他相关图表也能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。

数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件

随着大数据技术的发展，推荐系统在商业应用中越来越受到重视，成为提升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证数据质量。
04
实战案例一：电商用户行为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与挖掘，深入了解用户行为，优化产品和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要性日益凸显。通过对数据的深入分析，企业可以更好地理解客户需求，制定更有效的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘有助于发现新的科学规律和现象。在医疗保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断的准确性和治疗的有效性。

数据科学：大数据分析与机器学习案例分析培训ppt

详细描述
数据科学是一门跨学科的综合性学科，它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识，旨在从数据中提取有价值的信息并解决实际问题。数据科学关注数据的收集、处理、分析和可视化，以及如何利用数据洞察来指导决策和优化业务流程。
数据科学的重要性
总结词
数据科学在当今信息爆炸的时代具有重要意义，能够为企业和社会带来巨大的商业价值。
03
由生成器和判别器组成，用于生成新的数据样本。
05
数据科学实践项目
数据获取与清洗
数据源选择
选择合适的数据源，如公开数据集、企业数据库或第三方数据提供商
。
数据预处理
对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，
确保数据质量。
数据转换
将数据从原始格式转换为适合分析的格式，如
CSV、Excel等。
数据洞察
通过可视化发现数据中的模式和趋势，为后续分析提供依据
。
模型训练与评估
特征工程
对数据进行特征选择、转换和构造，以提高模型的性能。
模型选择
根据问题类型选择合适的机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等。
模型训练
使用Python的Scikit-learn等机器学习库进行模型训练。
模型评估
支持向量机
用于分类和回归分析，通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界。
随机森林和梯度提升树
通过集成学习技术，将多个决策树或基学习器组合起来以提高预测精度和稳定性。
机器学习的应用场景
01
02
03
04
自然语言处理
如语音识别、机器翻译、情感分析等。
图像识别
如人脸识别、物体检测、图像分类等。

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

《数据挖掘》课件

NumPy、Pandas、 Matplotlib等，能够方便地进行数据处理、建模和结果展示
。
Python的易读性和灵活性使得它成为一种强大的工具，可以快速地开发原型和实现复杂的算法。
Python在数据挖掘中主要用于数据清洗、特征工程、机器学习模型训练和评估等任务。
R在数据挖掘中的应用
01
等。
02
数据挖掘技术
聚类分析
聚类分析的定义
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的对象分组，使得同一组（即聚类）内的对象尽可能相似，而不同组的对象尽
可能不同。
常见的聚类算法
包括K-means、层次聚类、 DBSCAN等。
聚类分析的应用
在市场细分、模式识别、数据挖掘、统计学等领域有广泛应用。
04
Spark提供了Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX等组件，可以进行结构化和非结构化数据的处理、机器学习、图计算等任务。
Tableau在数据可视化中的应用
01 02 03 04
Tableau是一款可视化数据分析工具，能够帮助用户快速创建各种图表和仪表板。
Tableau提供了直观的界面和强大的功能，支持多种数据源连接和数据处理方式。
03
到了广泛应用。
数据挖掘的应用场景
商业智能
通过数据挖掘技术，企业可以对市场趋势、客户行为等进行深入分析，从而制定更好的商
业策略。
金融
金融机构可以利用数据挖掘技术进行风险评估、客户细分和欺诈检测等。
医疗
数据挖掘在医疗领域的应用包括疾病诊断、药物研发和患者管理等。
科学研究
数据挖掘在科研领域的应用包括基因组学、天文学和气候学

大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)

型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等，可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如，基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。

大数据与数据挖掘ppt课件

2020/4/13
.
20
数据
数据集的特点
➢ 数据的稀疏性 ➢ 数据的分布 ➢ 数据的覆盖范围 ➢…
数据挖掘的结果和数据集有很大的关联挖掘之前需要了解数据
2020/4/13
.
21
数据
数据的相似性度量
➢ 度量的三个性质
▪ 非负性、对称性、三角不等式
➢ 各种评价相似性的方法
▪ 欧几里得距离、明考斯基距离、余弦相似度、皮尔森相关系数
具体内容逐步调整
研讨是主要的授课方式
2020/4/13
.
11
Web数据管理和数据挖掘
本课程的教学目的
➢ 了解大规模WEB数据（包括HTML数据、XML等类型数据）的管理与挖掘技术，及其在WEB领域中的应用，学会充分利用领域内的信息
课程内容
➢ 网络爬虫技术
▪ DNS解析、链接抽取、重复网页处理、…
朱扬勇等，《数据挖掘技术及其应用》 Pang-Ning Tan, M. Steinbach, and V. Kumar. Introduction to Data Mining (影印版 ), 人民邮电出版社, 2006.1. Ian Witten, and E. Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (影印版, 第2版), 机械工业出版社, 2005.9. David Hand, H. Mannila, and P. Smyth. Principles of Data Mining, 机械工业出版社, 2003.4. T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer-Verlag, 2001 Data and XML, Morgan Kaufman Publishers, 2000 6. KDD, VLDB, SIGMOD, ICDM, SDM, ICML等会议论文

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
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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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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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15
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 关联规则
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
16
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
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。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)

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25
• 节假日、周末和工作日自行车使用情况
26
• 不同天气
27
• 每个月份各站点自行车使用量动态气泡图
2013年7月
2016年8月
28
• 网络分析、站点地图
29
• 自行车角度的分析
• 1158天内共有11487辆自行车
30
• 单个站点借车量预测分析
时间序列模型
随机森林模型
31
• （3）分布式实现
单位：百帕
单位：千米
离散型，类别包括west、Calm等单位：千米每小时
单位：千米每小时
单位：毫米，存在缺失值
离散型，类别包括snow等离散型，类别包括 overcast,light snow等连续型，取值在0~359 YYYY/m/d HH:MM
24
• （2）单机实现
• 描述统计分析与可视化展现
• 来自QM公司连续30天4万多智能手机用户的监测数据 • APP使用记录数据（脱敏后）：表10-1 • 辅助数据
• app_class.csv: 4000多常用APP所属类别
2
3
• （2）单机实现 • 描述性分析：用户记录的有效情况
4
• APP使用情况预测分析
• 因变量：最后一周是否会使用第i类APP（分类问题）及使用强度（回归问题）
conditions
WindDirDegrees DateUTC
变量含义日期
时间EDT
气温露点湿度海平面气压能见度风向风速瞬间风速降水量活动
状态
风向角格林尼治时间
变量取值及说明字符串，YYYY-m-d EDT(Eastern Daylight Timing)指美国东部夏令时间单位：°C 单位：°C 百分数
17
• 洛杉矶到波士顿航线的延误分析
18
• 机场聚类分析
19
20
• 最短路径
21
• （3）分布式实现
• 基于Hive的数据预处理
• 2000-2008年全部航班的起飞延误 • 机场聚类
• 用Spark建立分类模型
• 2000-2008年全部航班的起飞延误 • 随机森林
22
• 3. 美国纽约公共自行车数据案例分析
• （1）数据简介
• 2013年7月1日至2016年8月31日共38个月（1158天）的交易流水数据
变量编号 1 2
3
变量名 tripduration starttime
stoptime
变量含义旅行时长出发时间
结束时间
变量取值及说明骑行时间，数值型，秒借车时间，字符串， m/d/YYYY HH:MM:SS 还车时间，字符串， m/d/YYYY HH:MM:SS
4
start station id
借车站点编号定性变量，站点唯一编号
5
start station name
借车站点名称字符串
6
start station latitude
借车站点纬度数值型
7
start station longitude
借车站点经度数值型
8
end station id
还车站点编号定性变量，站点唯一编号
上机实践
• 第四章
• 4.4.1 模拟研究1 • 4.4.2 模拟研究2
• 第五章
• 5.5.3 Boosting方法的进一步研究
• 第二版新增
•R • Python
• 第十章：大数据案例
• 1.手机APP • 2.美国航空 • 3.纽约自行车（第二版新增）
1
第10章、大数据案例分析
• 1. 智能手机用户监测数据案例分析 • （1）数据简介
• 分类、回归；聚类；推荐系统
11
• 2. 美国航空数据案例分析 • （1）数据简介
• 美国境内1988-2008年各机场航班起降记录：表10-16
12
13
• 机场信息：表10-17；航空公司信息：表10-18
14
• 天气数据：表10-19
15
16
• （2）单机实现
• 基于Mysql的数据预处理与描述分析
Subscriber:年度用户; Customer:24小时或7天的临时用户
出生年份
仅有此列存在缺失值
23
性别
0：未知；1：男性；2：女性
• 天气数据：
变量编号 1
2
3 4 5 6 ate
time
temperature dew_point humidity pressure visibility wind_direction wind_speed moment_wind_speed precipitation activity
• 自变量：前23天的使用情况
5
• 模型：随机森林
6
• 用户行为聚类分析
• 用户APP使用差异的K均值聚类 • 双向聚类
7
• RFM聚类
• Recency：最近一次消费 • Frequency：消费频率 • Monetary：消费金额
8
9
• 推荐系统
10
• （3）分布式实现
• 数据预处理与描述统计 • 基于Spark的模型分析
9
end station name
还车站点名称字符串
10
end station latitude
还车站点纬度数值型
11
end station longitude
还车站点经度数值型
12
bikeid
自行车编号
定性变量，自行车唯一编号
13
usertype
14
birth year
15
gender
用户类型
• 基于Hive的数据预处理 • 用Spark建立预测模型
32
谢谢！请多指正！
33