大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘應(yīng)用（2022年-2023年）

1、2022年-2023年最新大數(shù)據(jù)建模與分析挖掘技術(shù)已經(jīng)逐步地應(yīng)用到新興互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)（如電子商務(wù)網(wǎng)站、搜索引擎、社交網(wǎng)站、 互聯(lián)網(wǎng)廣告服務(wù)提供商等）、銀行金融證券企業(yè)、電信運營等行業(yè)，給這些行業(yè)帶來了一定的數(shù)據(jù)價值 增值作用。本次課程面向有一定的數(shù)據(jù)分析挖掘算法基礎(chǔ)的工程師，帶大家實踐大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺的工程訓(xùn) 練，系統(tǒng)地講解數(shù)據(jù)準備、數(shù)據(jù)建模、挖掘模型建立、大數(shù)據(jù)分析與挖掘算法應(yīng)用在業(yè)務(wù)模型中，結(jié)合 主流的Hadoop與Spark大數(shù)據(jù)分析平臺架構(gòu)，實現(xiàn)工程訓(xùn)練。結(jié)合業(yè)界使用最廣泛的主流大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)，重點剖析基于大數(shù)據(jù)分析算法與BI技術(shù)應(yīng)用，包括 分類算法、聚類算法、預(yù)測分析算法、推薦分析模型

2、等在業(yè)務(wù)中的實踐應(yīng)用，并根據(jù)講師給定的數(shù)據(jù)集，實 現(xiàn)兩個基本的日志數(shù)據(jù)分析挖掘系統(tǒng)，以及電商（或內(nèi)容）推薦系統(tǒng)引擎。本課程基本的實踐環(huán)境是Linux集群，JDK1. 8， Hadoop 2. 7.米，Spark 2. 1.米。學員需要準備的電腦最好是i5及以上CPU，4GB及以上內(nèi)存，硬盤空間預(yù)留50GB（可用移動硬盤）， 基本的大數(shù)據(jù)分析平臺所依賴的軟件包和依賴庫等，講師已經(jīng)提前部署在虛擬機鏡像（VMware鏡像）， 學員根據(jù)講師的操作任務(wù)進行實踐。本課程采用技術(shù)原理與工程實戰(zhàn)相結(jié)合的方式進行教學，在講授原理的過程中，穿插實際的系統(tǒng)操 作，本課程講師也精心準備的實際的應(yīng)用案例供學員動手訓(xùn)練。

3、大綱 Outline業(yè)界主流的數(shù)據(jù)倉庫工具和大數(shù)據(jù)分析挖掘工具1業(yè)界主流的基于Hadoop和Spark的大數(shù)據(jù)分析挖掘工程解決方案2業(yè)界數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)分析挖掘平臺軟件工具Hadoop數(shù)據(jù)倉庫工具HiveSpark實時數(shù)據(jù)倉庫工具SparkSQLHadoop數(shù)據(jù)分析挖掘工具MahoutSpark機器學習與數(shù)據(jù)分析挖掘工具MLlib7大數(shù)據(jù)分析挖掘工程的實施步驟大數(shù)據(jù)分析挖掘工程的數(shù)據(jù)集成操作訓(xùn)練.日志數(shù)據(jù)解析和導(dǎo)入導(dǎo)出到數(shù)據(jù)倉庫的操作訓(xùn)練.從原始搜索數(shù)據(jù)集中抽取、集成數(shù)據(jù)，整理后形成規(guī)范的數(shù)據(jù)倉庫.數(shù)據(jù)分析挖掘模塊從大型的集中式數(shù)據(jù)倉庫中訪問數(shù)據(jù)，一個數(shù)據(jù)倉庫面向一個主題，構(gòu)建兩個數(shù)據(jù)倉 庫.同

4、一個數(shù)據(jù)倉庫中的事實表數(shù)據(jù)，可以給多個不同類型的分析挖掘任務(wù)調(diào)用.去除噪聲基于Hadoop的大型數(shù)據(jù)倉庫管理平臺一HIVE數(shù)據(jù)倉庫集群的多維分析建模應(yīng)用實踐.基于Hadoop的大分布式數(shù)據(jù)倉庫在行業(yè)中的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用案例. Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的平臺體系結(jié)構(gòu)、核心技術(shù)剖析. Hive Server的工作原理、機制與應(yīng)用Hive數(shù)據(jù)倉庫集群的安裝部署與配置優(yōu)化IQ Hive應(yīng)用開發(fā)技巧Hive SQL剖析與應(yīng)用實踐2022年-2023年最新Hive數(shù)據(jù)倉庫表與表分區(qū)、表操作、數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出、客戶端操作技巧Hive數(shù)據(jù)倉庫報表設(shè)計H 將原始的日志數(shù)據(jù)集，經(jīng)過整理后，加截至Hadoop + Hive數(shù)據(jù)

5、倉庫集群中，用于共享訪問Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺實踐操作訓(xùn)練Spark大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺的部署配置Spark數(shù)據(jù)分析庫MLlib的開發(fā)部署Spark數(shù)據(jù)分析挖掘例如操作，從Hive表中讀取數(shù)據(jù)并在分布式內(nèi)存中運行聚類分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用18聚類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與應(yīng)用，包括：a)Canopy 聚類(canopy clustering)b) K 均值算法(K-means clustering)。模糊 K 均值(Fuzzy K-means clustering)d) EM聚類，即期望最大化聚類(Expectation Maximizatio

6、n)。以上算法在Spark MLib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應(yīng)用案例。19. Spark聚類分析算法程序例如分類分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用20分類分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與用，包括：0 Spark決策樹算法實現(xiàn)g)邏輯回歸算法(logistics regression)h)貝葉斯算法(Bayesian與Cbeyes)i)支持向量機 (Support vector machine)j)以上算法在Spark MLlib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應(yīng)用案例。21. Spark客戶資料分析與給用戶貼標簽的程序例如2 Spark實現(xiàn)給商品貼標簽的程序例如2 Sp

7、ark實現(xiàn)用戶行為的自動標簽和深度技術(shù)關(guān)聯(lián)分析建模與挖掘算法的實現(xiàn)原理和技術(shù)應(yīng)用a 預(yù)測、推薦分析建模與算法原理及其在Spark MLlib中的現(xiàn)與應(yīng)用，包括：Spark 頻繁模式挖掘算法(parallel FP Growth Algorithm)應(yīng)用1) Spark關(guān)聯(lián)規(guī)那么挖掘(Apriori )算法及其應(yīng)用而以上算法在Spark MLib中的實現(xiàn)原理和實際場景中的應(yīng)用案例。25. Spark關(guān)聯(lián)分析程序例如推薦分析挖掘模型與算法技術(shù)應(yīng)用25推薦算法原理及其在Spark MLlib中的實現(xiàn)與應(yīng)用，包括：a)Spark協(xié)同過濾算法程序例如b)Item-based協(xié)同過濾與推薦c)User-b

8、ased協(xié)同過濾與推薦2022年-2023年最新d)交叉銷售推薦模型及其實現(xiàn)回歸分析模型與預(yù)測算法2利用線性回歸(多元回歸)實現(xiàn)訪問量預(yù)測S利用非線性回歸預(yù)測成交量和訪問量的關(guān)系29基于R+Spark實現(xiàn)回歸分析模型及其應(yīng)用操作3) Spark回歸程序?qū)崿F(xiàn)異常點檢測的程序例如圖關(guān)系建模與分析挖掘及其鏈接分析和社交分析操作.利用Spark GraphX實現(xiàn)網(wǎng)頁鏈接分析，計算網(wǎng)頁 要性排名.實現(xiàn)信息傳播的社交關(guān)系傳遞分析，互聯(lián)網(wǎng)用戶的行為關(guān)系分析任務(wù)的操作訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習算法模型及其應(yīng)用實踐.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法Neural Network的實現(xiàn)方法和挖掘模型應(yīng)用.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習的訓(xùn)練過程a)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法b)Deep Learning的訓(xùn)練方法.深度學習的常用模型和方法a)CNN (Convolutional Neural Network)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)b)RNN (Recurrent Neural Network)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型c)Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機.基于Spark的深度學習算法模型庫的應(yīng)用程序例如項 目實踐友日志分析系統(tǒng)與日志挖掘工程實踐a)Hadoop，Spark , ELK技術(shù)構(gòu)建日