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大数据导论课件数据分析与数据挖掘汇报人：AA2024-01-252023AAREPORTING

引言数据分析基础数据挖掘技术大数据技术在数据分析与挖掘中的应用案例分析与实践操作演示总结与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

大数据时代背景数据爆炸式增长随着互联网、物联网、社交媒体等技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长，大数据时代已经来临。数据类型多样化大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据，如文本、图像、视频、音频等。数据处理速度要求快大数据的处理速度要求越来越高，需要实时处理和分析海量数据。

123通过数据分析与数据挖掘，可以揭示隐藏在大量数据中的有用信息和价值，为企业决策提供支持。揭示数据价值通过对历史数据的分析和挖掘，可以预测未来的趋势和行为，为企业的战略规划和市场策略提供指导。预测未来趋势数据分析与数据挖掘可以帮助企业快速准确地了解市场、客户和业务情况，提高决策效率和准确性。提高决策效率数据分析与数据挖掘的重要性

本课程的目标是培养学生掌握大数据分析和数据挖掘的基本理论、方法和技术，具备处理和分析大数据的能力。课程目标本课程将介绍大数据的基本概念、技术架构、处理流程等基础知识，重点讲解数据分析与数据挖掘的常用方法和技术，包括数据预处理、关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、时间序列分析等，并通过案例分析和实践项目提高学生的实际应用能力。内容概述课程目标与内容概述

PART02数据分析基础2023REPORTING

通过对海量数据进行收集、清洗、转换、建模和解释，提取有用信息并形成结论的过程。明确分析目标-收集数据-数据预处理-数据分析-数据可视化-结果解释与报告。数据分析概念及流程数据分析流程数据分析定义

去除重复、无效、异常数据，填补缺失值等。数据清洗数据标准化、归一化，离散化，特征提取等。数据转换主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等方法。数据降维数据预处理技术

03可视化原则直观性、一致性、对比性、可解释性等。01常用图表柱状图、折线图、散点图、饼图等。02数据可视化工具Excel、Tableau、PowerBI等。数据可视化方法

PART03数据挖掘技术2023REPORTING

数据挖掘定义数据挖掘是从大量数据中提取出有用信息和知识的过程，通过特定算法对数据进行处理和分析，发现数据之间的潜在联系和规律，为决策提供支持。数据挖掘分类根据挖掘任务的不同，数据挖掘可分为关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、时序模式挖掘等。数据挖掘定义及分类

通过寻找频繁项集来发现数据之间的关联规则，采用逐层有哪些信誉好的足球投注网站的迭代方法，利用先验性质减少候选项集的数量，提高挖掘效率。Apriori算法采用分而治之的策略，将数据集压缩到一个频繁模式树（FP-tree），然后直接在树上挖掘频繁项集，无需生成候选项集，提高了挖掘效率。FP-Growth算法关联规则挖掘算法

通过构建决策树来实现分类和预测，采用递归的方式将数据分成不同的类别。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART等。决策树算法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。通过计算给定样本属于各个类别的概率，将样本分到概率最大的类别中。朴素贝叶斯算法一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器。通过核函数将非线性问题转化为高维空间中的线性问题，实现非线性分类和回归。支持向量机（SVM）算法分类与预测算法

PART04大数据技术在数据分析与挖掘中的应用2023REPORTING

Hadoop介绍Hadoop是一个开源的分布式计算框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大规模数据集。它主要包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。Spark是另一个开源的分布式计算框架，与Hadoop相比，它提供了更快速的数据处理能力和更丰富的数据处理操作。Spark使用内存计算来提高数据处理速度，并支持多种编程语言和开发环境。Hadoop和Spark都是分布式计算框架，但它们在数据处理方式、速度和资源消耗等方面有所不同。Hadoop使用磁盘存储中间结果，而Spark使用内存存储中间结果，因此Spark在处理速度上通常更快。此外，Spark还支持交互式查询和实时流处理，而Hadoop则更适合批处理任务。Spark介绍Hadoop与Spark比较分布式计算框架Hadoop/Spark介绍

NoSQL数据库在大数据处理中的应用NoSQL数据库是一类非关系型数据库的统称，它们不遵循传统的关系型数据库模型，而是采用更加灵活的数据模型。NoSQL数据库适合处理大规模、半结构化和非结构化的数据，具有高性能、可扩展性和易用性等特点。NoSQL数据库介绍在大数据处理中，NoSQ