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文檔簡介
《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》大數(shù)據(jù)分析的基本方法(1)預(yù)測性分析預(yù)測分析涵蓋了各種統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù),包括利用預(yù)測模型,機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)來分析當(dāng)前及歷史數(shù)據(jù),從而對未來,或其他不確定的事件進(jìn)行預(yù)測。(2)預(yù)測性分析——案例麻省理工學(xué)院研究者約翰·古塔格(JohnGuttag)和柯林·斯塔爾茲(CollinStultz)創(chuàng)建了一個(gè)計(jì)算機(jī)模型來分析之心臟病病患丟棄的心電圖數(shù)據(jù)。他們利用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)在海量的數(shù)據(jù)中篩選,發(fā)現(xiàn)心電圖中出現(xiàn)三類異常者一年內(nèi)死于第二次心臟病發(fā)作的機(jī)率比未出現(xiàn)者高一至二倍。這種新方法能夠識(shí)別出更多的,無法通過現(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)篩查被探查出的高危病人。(3)可視化分析可視化分析,也稱為數(shù)據(jù)可視化,主要指的是利用圖形、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺以及用戶界面,通過表達(dá)、建模以及對立體、表面、屬性以及動(dòng)畫的顯示,對數(shù)據(jù)加以可視化解釋。
最常見的就是圖表展現(xiàn)。(4)可視化分析——案例1一家醫(yī)院的住院費(fèi)分析(5)可視化分析——案例2天貓雙11數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展示(6)數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘算法是根據(jù)數(shù)據(jù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘模型的一組試探法和計(jì)算。為了創(chuàng)建模型,算法將首先分析您提供的數(shù)據(jù),并查找特定類型的模式和趨勢。經(jīng)典十大算法為:C4.5,K-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,KNN,NB和CART(7)數(shù)據(jù)挖掘算法——案例啤酒和尿布:
20世紀(jì)90年代,美國沃爾瑪超市管理人員分析銷售數(shù)據(jù)時(shí),發(fā)現(xiàn)了一個(gè)令人難以理解的現(xiàn)象:在某些特定的情況下,“啤酒”與“尿布”兩件看上去毫無關(guān)系的商品,會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)在同一個(gè)購物籃中,且大多出現(xiàn)在年輕的父親身上。沃爾瑪就在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同區(qū)域,讓年輕
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