datamining云计算业务应用 数据挖掘 中兴.pptx

云计算业务应用-数据挖掘;目录;目录;如果你遇到下面的问题，你会怎么做？;数据挖掘的原动力——怎样借助数据制定合适的决策？;什么是数据挖掘？;数据挖掘？;数据挖掘的前景如何？;目录;数据挖掘的标准过程：CRISP-DM (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) ;可以被挖掘的数据源有哪些？;数据挖掘的研究体系：以结构化数据为基础，叠加数据形态的特殊处理;结构化数据挖掘（KDD）：整体流程;结构化数据挖掘（KDD） ：数据准备;结构化数据挖掘（KDD） ：数据建模;结构化数据挖掘（KDD） ：模型评估;目录;数据挖掘是一门面向应用的综合性技术;数据处理与建模方法库;数据挖掘十大经典算法;数据挖掘的任务及基本方法;数据分类三个步骤;数据挖掘的经典模式及应用;目录;数据挖掘相关技术及工具发展;业界主流数据挖掘工具;Weka工具概览;业界主流数据挖掘相关的数据管理工具;目录;扩展学习参考书籍;目录;什么是大数据？ ;大数据的出现、数据结构的改变，对电信行业数据管理及分析带来挑战 ;电信行业大数据分析与处理的需求;大数据分析与处理的行业现状;目录;;海量数据分析与挖掘系统逻辑架构;海量数据分析与挖掘系统适应的应用场景;目录;;基于分布式数据库的海量数据分析平台;面向Web访问的海量数据统计分析;面向具体业务的个性化推荐引擎;电信业务大数据分析与挖掘典型应用;应用案例1：利用统计分析用户上网行为，优化网络及业务质量;应用案例2：利用聚类分析实现用户生活形态分群，指导营销方案设计;应用案例3：利用聚类及关联，进行定向营销;应用案例4：利用时序分析和社交网络，进行垃圾短信识别，提升服务品质;目录;本章小结;目录;内容回顾;讨论：搜集哪些数据？使用哪些方法？