《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)具有內(nèi)在預(yù)測(cè)性1.世上萬物均有關(guān)聯(lián)，這在數(shù)據(jù)中也有反映你的購買行為與你的消費(fèi)歷史、在線習(xí)慣、支付方式以及社會(huì)交往人群相關(guān)。數(shù)據(jù)能從這些因素中預(yù)測(cè)出消費(fèi)者的行為。

人們的身體健康狀況，可能就和環(huán)境、收入有很大的關(guān)系，例如，一個(gè)地區(qū)的環(huán)境指數(shù)、氣候指數(shù)、人均GDP等，影響著這個(gè)地區(qū)的人均壽命。2.某些數(shù)據(jù)可能與人均壽命相關(guān)

做預(yù)測(cè)分析時(shí)，我們總是會(huì)不斷地從這些數(shù)據(jù)堆中找規(guī)律。我們可能會(huì)帶著一些猜測(cè)去尋找，也可能不知道將從這些數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)什么，但在做數(shù)據(jù)整合的過程中，可能就可以通過觀測(cè)解讀數(shù)據(jù)語言來發(fā)現(xiàn)某些內(nèi)在聯(lián)系。3.觀測(cè)與發(fā)現(xiàn)4.預(yù)測(cè)分析是從預(yù)測(cè)變量開始

預(yù)測(cè)常常是從小處入手。預(yù)測(cè)分析是從預(yù)測(cè)變量開始的。

近期性頻率5.預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)

預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)會(huì)綜合考慮數(shù)十項(xiàng)甚至數(shù)百項(xiàng)預(yù)測(cè)變量。要把全部已知數(shù)據(jù)都輸入系統(tǒng)，然后等著系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)。在系統(tǒng)內(nèi)綜合考量這些因素變量，所采用的核心學(xué)習(xí)技術(shù)，正是數(shù)據(jù)科學(xué)的魔力所在。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》常見的數(shù)據(jù)分析方法1.統(tǒng)計(jì)分析

統(tǒng)計(jì)，顧名思義即將信息統(tǒng)括起來進(jìn)行計(jì)算的意思，它是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量處理的理論與技術(shù)。統(tǒng)計(jì)分析，常指對(duì)收集到的有關(guān)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行整理歸類并進(jìn)行解釋的過程。2.定量分析與定性分析一個(gè)通俗的解釋（1）英國脫歐定性：英鎊將會(huì)貶值定量：英鎊匯率從9.3下降到8.8（2）A攻打B定性：從綜合實(shí)力來看A能贏定量：A要打贏B需要xxx兵力，以及xx戰(zhàn)略方針具體問題的分析方法是，先定性分析趨勢(shì)(概率，可能性)，再定量解決問題。3.定量分析與定性分析定量分析專注于量化；定性分析專注于用語言描述；

統(tǒng)計(jì)方法大多是定量的，比如提供與數(shù)據(jù)集相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的平均值、中位數(shù)或眾數(shù)。

但也可以是定性的，例如，利用回歸性分析和相關(guān)性分析，來推斷數(shù)據(jù)集中的模式和關(guān)系。4.統(tǒng)計(jì)方法大多是定量的

A/B測(cè)試（也稱為分割測(cè)試或桶測(cè)試）是一種將網(wǎng)頁或應(yīng)用程序的兩個(gè)版本相互比較以確定哪個(gè)版本更好的方法。AB測(cè)試本質(zhì)上是一個(gè)實(shí)驗(yàn)，其中頁面的兩個(gè)或多個(gè)變體隨機(jī)顯示給用戶，并且統(tǒng)計(jì)分析用于確定哪個(gè)變體對(duì)于給定的轉(zhuǎn)換目標(biāo)更好地執(zhí)行。5.A/B測(cè)試

A/B測(cè)試幾乎適用于任何領(lǐng)域，而且最常被用于市場(chǎng)營銷，目的當(dāng)然是為了增加銷量。例如，為了確定A公司網(wǎng)站上冰激凌廣告可能的最好布局，使用兩個(gè)不同版本的廣告。版本A是現(xiàn)存的廣告（控制版本），版本B的布局被做了輕微的調(diào)整（處理版本）。然后將兩個(gè)版本同時(shí)呈獻(xiàn)給同一類用戶，觀察銷量。6.A/B測(cè)試幾乎適用于任何領(lǐng)域相關(guān)性分析是一種用來確定兩個(gè)變量是否互相有關(guān)系的技術(shù)。如果發(fā)現(xiàn)它們有關(guān)，下一步是確定它們之間是什么關(guān)系。例如，變量B無論何時(shí)增長，變量A都會(huì)增長，更進(jìn)一步，我們可能會(huì)探究變量A與變量B的關(guān)系到底如何，這就意味著我們也想分析變量A增長與變量B增長的相關(guān)程度。7.相關(guān)性分析當(dāng)一個(gè)變量增大，另一個(gè)也增大，反之亦然。表明兩個(gè)變量之間呈正相關(guān)關(guān)系8.正相關(guān)關(guān)系當(dāng)一個(gè)變量增大，另一個(gè)減小，反之亦然。表明兩個(gè)變量之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系9.負(fù)相關(guān)關(guān)系當(dāng)一個(gè)變量增大，另一個(gè)保持不變或者無規(guī)律地增大或者減少。表明兩個(gè)變量不相關(guān)。10.變量不相關(guān)冰激凌商店需要在天氣熱的時(shí)候存儲(chǔ)更多的冰激凌，但是不知道要多存多少。為了確定天氣和冰激凌銷量之間是否存在關(guān)系，分析師首先對(duì)出售的冰激凌數(shù)量和溫度記錄用了相關(guān)性分析，得出的值為+0.75，那么就可以根據(jù)第二天的天氣預(yù)報(bào)，預(yù)算出冰激凌的備貨量了。11.冰激凌商店回歸性分析技術(shù)旨在探尋在一個(gè)數(shù)據(jù)集內(nèi)一個(gè)因變量與自變量的關(guān)系。例如，回歸性分析可以幫助確定溫度（自變量）和作物產(chǎn)量（因變量）之間存在的關(guān)系類型。利用此項(xiàng)技術(shù)幫助確定自變量變化時(shí)，因變量的值如何變化。例如，當(dāng)自變量增加，因變量是否會(huì)增加？如果是，增加是線性的還是非線性的？12.回歸性分析線性回歸非線性回歸13.統(tǒng)計(jì)方法大多是定量的感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》什么是大數(shù)據(jù)分析1.什么是大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。通過多個(gè)學(xué)科技術(shù)的融合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集、管理和分析，從而發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)和規(guī)律。提出問題數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析可視化效果評(píng)估大數(shù)據(jù)分析的一般過程：2.提出問題案例——福特促進(jìn)汽車銷售的大數(shù)據(jù)分析流程1.提出問題#優(yōu)化廣告投入；#提升銷售業(yè)績(jī)；3.數(shù)據(jù)采集案例——福特促進(jìn)汽車銷售的大數(shù)據(jù)分析流程2.數(shù)據(jù)采集如房屋市場(chǎng)、新建住宅、庫存、銷售數(shù)據(jù)；汽車相關(guān)的網(wǎng)站數(shù)據(jù)；區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)；4.數(shù)據(jù)分析案例——福特促進(jìn)汽車銷售的大數(shù)據(jù)分析流程3.數(shù)據(jù)分析整合數(shù)據(jù)分析挖掘出分析結(jié)果根據(jù)結(jié)果設(shè)計(jì)多種廣告促銷方案5.數(shù)據(jù)可視化案例——福特促進(jìn)汽車銷售的大數(shù)據(jù)分析流程4.數(shù)據(jù)可視化分析結(jié)果的圖表展示廣告促銷方案的可視化展示6.效果評(píng)估案例——福特促進(jìn)汽車銷售的大數(shù)據(jù)分析流程5.效果評(píng)估跟傳統(tǒng)的廣告促銷方案比較大數(shù)據(jù)優(yōu)化后的廣告方案更有針對(duì)性的投放花了更少的錢大數(shù)據(jù)分析可以成為提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的一個(gè)重要的方法，而如今的各行各業(yè)的決策正在通過大數(shù)據(jù)分析，從“業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，大數(shù)據(jù)為企業(yè)獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。7.大數(shù)據(jù)分析的作用感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》大數(shù)據(jù)分析的基本方法（1）預(yù)測(cè)性分析預(yù)測(cè)分析涵蓋了各種統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)，包括利用預(yù)測(cè)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(duì)未來，或其他不確定的事件進(jìn)行預(yù)測(cè)。（2）預(yù)測(cè)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(duì)立體、表面、屬性以及動(dòng)畫的顯示，對(duì)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(shì)。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(chǎng)嘗試將啤酒與尿布擺放在相同區(qū)域，讓年輕的父親可以同時(shí)找到這兩件商品，并很快地完成購物，從而極大提升商品銷售收入。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》機(jī)器學(xué)習(xí)1.什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning,ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。

專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。

“機(jī)器學(xué)習(xí)之父”——阿瑟·塞繆爾（ArthurSamuel）將其定義為“沒有明確編程就能學(xué)習(xí)的能力”。2.機(jī)器學(xué)習(xí)案例——圖像識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被用來大大改進(jìn)計(jì)算機(jī)識(shí)別圖像或視頻中的對(duì)象的能力。你收集了數(shù)十萬甚至數(shù)百萬張圖片，然后讓人類標(biāo)記它們。例如，人類可能會(huì)標(biāo)記其中包含貓的圖片與不包含貓的圖片。然后，該算法嘗試構(gòu)建一個(gè)模型，該模型可以準(zhǔn)確地將另外的圖片標(biāo)記出是否包含貓。當(dāng)準(zhǔn)確度達(dá)到足夠高，機(jī)器現(xiàn)在就“學(xué)會(huì)”了識(shí)別貓的樣子。

分類是一種有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)，它將數(shù)據(jù)分為相關(guān)的、以前學(xué)習(xí)過的類別。它包括兩個(gè)步驟：

1、將已經(jīng)被分類或者有標(biāo)號(hào)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)給系統(tǒng)

2、將未知或者相似數(shù)據(jù)給系統(tǒng)來分類，基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)形成的理解，算法會(huì)分類無標(biāo)號(hào)數(shù)據(jù)。例如，銀行想找出哪些客戶可能會(huì)拖欠貸款。3.機(jī)器學(xué)習(xí)——分類（有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)）分類適用的樣例問題可以是：·基于其他申請(qǐng)是否被接受或者被拒絕，申請(qǐng)人的信用卡申請(qǐng)是否應(yīng)該被接受？·基于已知的水果蔬菜樣例，西紅柿是水果還是蔬菜？·病人的藥檢結(jié)果是否表示有心臟病的風(fēng)險(xiǎn)？4.機(jī)器學(xué)習(xí)——分類，可適用的問題

聚類是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)技術(shù)，通過這項(xiàng)技術(shù)，數(shù)據(jù)被分割成不同的組，這樣在每組中數(shù)據(jù)有相似的性質(zhì)。聚類不需要先學(xué)習(xí)類別。相反，類別是基于分組數(shù)據(jù)產(chǎn)生的。數(shù)據(jù)如何成組取決于用什么類型的算法，每個(gè)算法都有不同的技術(shù)來確定聚類。

例如，一個(gè)銀行想基于已有的顧客記錄檔案，對(duì)顧客進(jìn)行分類，以便向他們介紹不同的金融產(chǎn)品，但是還不知道分成哪幾類，聚類就是通過不同類型的算法，分析出不同的類型。5.機(jī)器學(xué)習(xí)——聚類（無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)）

聚類適用的樣例問題可以是：·根據(jù)樹之間的相似性，存在多少種樹？·根據(jù)相似的購買記錄，存在多少組顧客？·根據(jù)病毒的特性，它們的不同分組是什么？6.機(jī)器學(xué)習(xí)——聚類，可用于的問題

異常檢測(cè)是指在給定數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)明顯不同于其他數(shù)據(jù)或與其他數(shù)據(jù)不一致的數(shù)據(jù)的過程。這種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被用來識(shí)別反常、異常和偏差，它們可以是有利的，例如機(jī)會(huì)，也可能是不利的，例如風(fēng)險(xiǎn)。異常檢測(cè)與分類和聚類的概念緊密相關(guān)，雖然它的算法專注于尋找不同值。它可以基于有監(jiān)督或無監(jiān)督的學(xué)習(xí)。異常檢測(cè)的應(yīng)用包括欺詐檢測(cè)、醫(yī)療診斷、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析和傳感器數(shù)據(jù)分析。7.機(jī)器學(xué)習(xí)——異常檢測(cè)

過濾是自動(dòng)從項(xiàng)目池中尋找有關(guān)項(xiàng)目的過程。項(xiàng)目可以基于用戶行為或通過匹配多個(gè)用戶的行為被過濾。過濾常用的媒介是推薦系統(tǒng)。通常過濾的主要方法是協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾。例如，為了實(shí)現(xiàn)交叉銷售，一家銀行構(gòu)建了使用內(nèi)容過濾的推薦系統(tǒng)。基于顧客購買的金融產(chǎn)品和相似金融產(chǎn)品性質(zhì)所找到的匹配，推薦系統(tǒng)自動(dòng)推薦客戶可能感興趣的潛在金融產(chǎn)品。8.機(jī)器學(xué)習(xí)——過濾感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》語義分析1.什么是語義分析

例如：從某些博客文章中，提取關(guān)鍵詞在不同的語境下，文本或語音數(shù)據(jù)的片段可以攜帶不同的含義，而一個(gè)完整的句子可能會(huì)保留它的意義，即使結(jié)構(gòu)不同。為了使機(jī)器能提取有價(jià)值的信息，文本或語音數(shù)據(jù)需要像被人理解一樣被機(jī)器所理解。語義分析是從文本和語音數(shù)據(jù)中提取有意義的信息的實(shí)踐。

自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要方向，是一門融語言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。

具體來說，包括將句子分解為單詞的語素分析、統(tǒng)計(jì)各單詞出現(xiàn)頻率的頻度分析、理解文章含義并造句的理解等。智能手機(jī)iPhone中的語音助手Siri2.自然語言處理自然語言處理包括文本和語音識(shí)別。對(duì)語音識(shí)別，系統(tǒng)嘗試著理解語音然后行動(dòng)，例如轉(zhuǎn)錄文本。語音客服機(jī)器人智能音箱語音識(shí)別3.自然語言處理——產(chǎn)品4.文本分析相比于結(jié)構(gòu)化的文本，非結(jié)構(gòu)化的文本通常更難分析與搜索。文本分析是專門通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)去發(fā)掘非結(jié)構(gòu)化文本價(jià)值的分析文本的應(yīng)用。文本分析的基本原則是，將非結(jié)構(gòu)化的文本轉(zhuǎn)化為可以搜索和分析的數(shù)據(jù)。文本分析通常包括兩步：（1）解析文檔中的文本提取；（2）用這些提取的實(shí)體和事實(shí)對(duì)文檔進(jìn)行分類。

是指搜索引擎的工作不再拘泥于用戶所輸入請(qǐng)求語句的字面本身，而是透過現(xiàn)象看本質(zhì)，準(zhǔn)確地捕捉到用戶所輸入語句后面的真正意圖，并以此來進(jìn)行搜索，從而更準(zhǔn)確地向用戶返回最符合其需求的搜索結(jié)果。5.語義檢索例如，搜索框中輸入“孟字去掉子”時(shí)，深諳語義搜索的搜索引擎就能夠判斷出，用戶想要找的并不是含有“孟”、“去掉子”等字眼的內(nèi)容，而是想要查找與“皿”這個(gè)字相關(guān)的內(nèi)容；6.語義檢索——例子

語義檢索是基于“知識(shí)”的搜索，即利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等模擬或擴(kuò)展人的認(rèn)識(shí)思維，提高信息內(nèi)容的相關(guān)性。

語義檢索具有明顯的優(yōu)勢(shì)：檢索機(jī)制和界面的設(shè)計(jì)均體現(xiàn)“面向用戶”的思想，即用戶可以根據(jù)自己的需求及其變化，靈活地選擇理想的檢索策略與技術(shù)；語義檢索能主動(dòng)學(xué)習(xí)用戶的知識(shí)，主動(dòng)向用戶提供個(gè)性化的服務(wù)：綜合應(yīng)用各種分析、處理和智能技術(shù)，既能滿足用戶的現(xiàn)實(shí)信息需求，又能向用戶提供潛在內(nèi)容知識(shí)，全面提高檢索效率。5.語義檢索的優(yōu)勢(shì)感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》視覺分析

視覺分析是一種數(shù)據(jù)分析，指的是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行圖形表示來開啟或增強(qiáng)視覺感知。

視覺分析的主要類型包括：熱點(diǎn)圖、時(shí)間序列圖、網(wǎng)絡(luò)圖、空間數(shù)據(jù)制圖等。1、視覺分析

熱點(diǎn)圖是有效的視覺分析技術(shù)，它能促進(jìn)識(shí)別感興趣的領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集內(nèi)的極（最大或最小）值。2008年美國總統(tǒng)選舉2、熱點(diǎn)圖3、時(shí)間序列圖

時(shí)間序列圖可以分析在固定時(shí)間間隔記錄的數(shù)據(jù)。這種分析充分利用了時(shí)間序列，這是一個(gè)按時(shí)間排序的、在固定時(shí)間間隔記錄的值的集合。

例如一個(gè)包含每月月末記錄的銷售圖的時(shí)間序列。4、網(wǎng)絡(luò)圖

在視覺分析中，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)圖描繪互相連接的實(shí)體。一個(gè)實(shí)體可以是一個(gè)人，一個(gè)團(tuán)體，或者其他商業(yè)領(lǐng)域的物品，例如產(chǎn)品。實(shí)體之間可能是直接連接，也可能是間接連接。有些連接可能是單方面的，所以反向遍歷是不可能的。

有人爬取了新浪微博數(shù)據(jù)，分析了黃曉明和Angelababy的社交網(wǎng)絡(luò)圖。來源：/kmd8d5r/article/details/791920065、社交網(wǎng)絡(luò)圖6、空間數(shù)據(jù)制圖

空間或地理空間數(shù)據(jù)通常用來識(shí)別單個(gè)實(shí)體的地理位置，然后將其繪圖。空間數(shù)據(jù)分析專注于分析基于地點(diǎn)的數(shù)據(jù)，從而尋找實(shí)體間不同地理關(guān)系和模式。

ArcMap是一個(gè)用戶桌面組件，具有強(qiáng)大的地圖制作，空間分析，空間數(shù)據(jù)建庫等功能。是美國環(huán)境系統(tǒng)研究所(EnvironmentSystemResearchInstitute，ESRI)于1978年開發(fā)的GIS系統(tǒng)。7、空間數(shù)據(jù)制圖軟件感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》情感分析

情感分析是一種特殊的文本分析，它側(cè)重于確定個(gè)人的偏見或情緒。通過對(duì)自然語言語境中的文本進(jìn)行分析，來判斷作者的態(tài)度。情感分析不僅提供關(guān)于個(gè)人感覺的信息，也提供感覺的強(qiáng)度。此信息可以被整合到?jīng)Q策階段。常見的情感分析包括識(shí)別客戶的滿意或不滿，測(cè)試產(chǎn)品的成功與失敗和發(fā)現(xiàn)新趨勢(shì)。1、什么是情感分析

例如，一個(gè)冰激凌公司會(huì)想了解哪種口味的冰激凌最受小孩歡迎。僅有銷量數(shù)據(jù)并不提供此信息，因?yàn)橄M(fèi)冰激凌的小孩并不一定是冰激凌的買家。情感分析被用于存檔客戶在冰激凌公司網(wǎng)站留下的反饋來提取信息，尤其是關(guān)于小孩對(duì)于特定口味偏好的信息。2、情感分析——案例

情感和行為是交互的。周圍的事物影響著你，決定了你的情感。如果你的客戶取消了訂單，你會(huì)感到失望。反過來說，你的情感也會(huì)影響行為。你現(xiàn)在心情愉快，因此決定再給修理工一次機(jī)會(huì)來修好你的車。3、情感和行為是交互的4、情緒標(biāo)簽QQ的情緒圖標(biāo)情緒圖標(biāo)是一種直接的情感表達(dá)方式：憤怒、忙碌、醉酒、輕佻、饑渴以及勞累等大部分情況，語言和文字是模糊和間接的情感表達(dá)方式，而我們通常都無法直接看到作者的主觀內(nèi)在情感。

一種簡(jiǎn)單的方式是，看文字里是否出現(xiàn)某些關(guān)鍵詞，然后加以運(yùn)算，來判斷主觀的內(nèi)在情感。

例如，判斷焦慮，可以查找“緊張”、“害怕”、“面試”、“醫(yī)院”等詞，以及文章里面是否缺乏那些非焦慮博客中常見的詞匯，例如“太好了”、“真棒”、“愛”等。5、一種簡(jiǎn)單文字情感分析方式6、情緒指標(biāo)影響金融市場(chǎng)美國伊利諾伊大學(xué)的兩位科學(xué)家：

博客中所表現(xiàn)出來的焦慮是否會(huì)影響到股市呢？

焦慮指數(shù)和標(biāo)普500指數(shù)的走勢(shì)對(duì)照。其中，焦慮指數(shù)（虛線）和標(biāo)普500指數(shù)走勢(shì)（實(shí)線）交錯(cuò)產(chǎn)生了諸多的菱形空間。

用虛線表示的焦慮指數(shù)與標(biāo)普500指數(shù)呈反相關(guān)關(guān)系。“焦慮程度越高，對(duì)市場(chǎng)的負(fù)面影響越大。”

其研究表明，通過公眾情緒可預(yù)測(cè)股市走勢(shì)。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般指生物的大腦神經(jīng)元，細(xì)胞，觸點(diǎn)等組成的網(wǎng)絡(luò)，用于產(chǎn)生生物的意識(shí)，幫助生物進(jìn)行思考和行動(dòng)。2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。3、研究?jī)?nèi)容生物原型：從生理學(xué)、心理學(xué)、解剖學(xué)、腦科學(xué)、病理學(xué)等方面研究神經(jīng)細(xì)胞、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)系統(tǒng)的生物原型結(jié)構(gòu)及其功能機(jī)理。模型研究：根據(jù)生物原型的研究，建立神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論模型。其中包括概念模型、知識(shí)模型、物理化學(xué)模型、數(shù)學(xué)模型等。算法研究：在理論模型研究的基礎(chǔ)上構(gòu)作具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬或準(zhǔn)備制作硬件，包括網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的研究。這方面的工作也稱為技術(shù)模型研究。4、應(yīng)用完成某種信號(hào)處理或模式識(shí)別的功能構(gòu)作專家系統(tǒng)手寫體識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別機(jī)器視覺語音識(shí)別5、經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這是一個(gè)包含三個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。紅色的是輸入層，綠色的是輸出層，紫色的是中間層（也叫隱藏層）。輸入層有3個(gè)輸入單元，隱藏層有4個(gè)單元，輸出層有2個(gè)單元。對(duì)于神經(jīng)元的研究由來已久，1904年生物學(xué)家就已經(jīng)知曉了神經(jīng)元的組成結(jié)構(gòu)。一個(gè)神經(jīng)元通常具有多個(gè)樹突，主要用來接受傳入信息；而軸突只有一條，軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個(gè)神經(jīng)元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經(jīng)元的樹突產(chǎn)生連接，從而傳遞信號(hào)。這個(gè)連接的位置在生物學(xué)上叫做“突觸”。人腦中的神經(jīng)元形狀6、生物神經(jīng)元

1943年，心理學(xué)家McCulloch（麥卡洛克）和數(shù)學(xué)家Pitts（匹茲）參考了生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，發(fā)表了抽象的神經(jīng)元模型MP。7、人工神經(jīng)元模型8、連接連接是神經(jīng)元中最重要的東西。每一個(gè)連接上都有一個(gè)權(quán)重。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法就是讓權(quán)重的值調(diào)整到最佳，以使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)效果最好。我們使用a來表示輸入，用w來表示權(quán)值。一個(gè)表示連接的有向箭頭可以這樣理解：在初端，傳遞的信號(hào)大小仍然是a，端中間有加權(quán)參數(shù)w，經(jīng)過這個(gè)加權(quán)后的信號(hào)會(huì)變成a*w，因此在連接的末端，信號(hào)的大小就變成了a*w。在其他繪圖模型里，有向箭頭可能表示的是值的不變傳遞。而在神經(jīng)元模型里，每個(gè)有向箭頭表示的是值的加權(quán)傳遞。9、神經(jīng)元模型的使用神經(jīng)元模型的使用可以這樣理解：我們有一個(gè)數(shù)據(jù)，稱之為樣本。樣本有四個(gè)屬性，其中三個(gè)屬性已知，一個(gè)屬性未知。我們需要做的就是通過三個(gè)已知屬性預(yù)測(cè)未知屬性。具體辦法就是使用神經(jīng)元的公式進(jìn)行計(jì)算。三個(gè)已知屬性的值是a1，a2，a3，未知屬性的值是z。z可以通過公式計(jì)算出來。這里，已知的屬性稱之為特征，未知的屬性稱之為目標(biāo)。假設(shè)特征與目標(biāo)之間確實(shí)是線性關(guān)系，并且我們已經(jīng)得到表示這個(gè)關(guān)系的權(quán)值w1，w2，w3。那么，我們就可以通過神經(jīng)元模型預(yù)測(cè)新樣本的目標(biāo)。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》商業(yè)案例評(píng)估1.大數(shù)據(jù)分析的生命周期

大數(shù)據(jù)分析的生命周期從大數(shù)據(jù)項(xiàng)目商業(yè)案例的創(chuàng)立開始，到保證分析結(jié)果部署在組織中并最大化地創(chuàng)造價(jià)值時(shí)結(jié)束。

可以分為九個(gè)階段：2.什么是商業(yè)案例評(píng)估每一個(gè)大數(shù)據(jù)分析生命周期都必須起始于一個(gè)被很好定義的商業(yè)案例，這個(gè)商業(yè)案例有著清晰的執(zhí)行分析的理由、動(dòng)機(jī)和目標(biāo)。在商業(yè)案例分析階段中，一個(gè)商業(yè)案例應(yīng)該在著手分析任務(wù)之前被創(chuàng)建、評(píng)估和改進(jìn)。3.商業(yè)案例評(píng)估的目標(biāo)大數(shù)據(jù)分析商業(yè)案例的評(píng)估能夠幫助決策者了解需要使用哪些商業(yè)資源，需要面臨哪些挑戰(zhàn)。另外，在這個(gè)環(huán)節(jié)中深入?yún)^(qū)分關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)能夠更好地明確分析結(jié)果的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)估路線。如果關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)不容易獲取，則需要努力使這個(gè)分析項(xiàng)目變得SMART。SMARTSpecific（具體的）Measurable（可衡量的）Attainable（可實(shí)現(xiàn)的）Relevant（相關(guān)的）Timely（及時(shí)的）4.商業(yè)案例評(píng)估的案例例如，多年來，石油巨頭殼牌甚至不知道其在世界各地的各種設(shè)施中的零件都位于哪里;它不知道什么時(shí)候需要再進(jìn)貨;直到部件開始出現(xiàn)故障，它才知道什么時(shí)候出現(xiàn)了維護(hù)問題。由于機(jī)器停機(jī)每天給公司造成了數(shù)百萬美元的損失，于是殼牌決定收集數(shù)據(jù)以避免這些問題。

殼牌卓越數(shù)據(jù)科學(xué)中心的總經(jīng)理DanielJeavons表示，殼牌基于多家供應(yīng)商的軟件建立了一個(gè)分析平臺(tái)，運(yùn)行預(yù)測(cè)模型，以預(yù)測(cè)3000多種不同的石油鉆井機(jī)的部件何時(shí)會(huì)出現(xiàn)故障。動(dòng)機(jī)：機(jī)器停機(jī)帶來了數(shù)百萬美元的損失。目標(biāo)：提前預(yù)測(cè)石油鉆井機(jī)的部件故障時(shí)間，提早準(zhǔn)備。資源：供應(yīng)商的軟件數(shù)據(jù)。5.定位的商業(yè)問題是否是大數(shù)據(jù)問題基于商業(yè)案例中記錄的商業(yè)需求，我們可以確定定位的商業(yè)問題是否是真正的大數(shù)據(jù)問題。為此，這個(gè)商務(wù)問題必須直接與一個(gè)或多個(gè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)相關(guān)，這些特點(diǎn)主要包括數(shù)據(jù)量大、周轉(zhuǎn)迅速、種類眾多。6.判斷各種預(yù)算本階段的另一個(gè)結(jié)果是確定執(zhí)行這個(gè)分析項(xiàng)目的基本預(yù)算。任何如工具、硬件、培訓(xùn)等需要購買的東西都要提前確定以保證我們可以對(duì)預(yù)期投入和最終實(shí)現(xiàn)目標(biāo)所產(chǎn)生的收益進(jìn)行衡量。

比起能夠反復(fù)使用前期投入的后期迭代，大數(shù)據(jù)分析生命周期的初始迭代需要更多的前期投入在大數(shù)據(jù)技術(shù)、產(chǎn)品和訓(xùn)練上。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段1.數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段的主要工作

數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段主要是用來標(biāo)識(shí)分析項(xiàng)目所需要的數(shù)據(jù)集和所需的資源。

標(biāo)識(shí)種類眾多的數(shù)據(jù)資源可能會(huì)提高找到隱藏模式和相互關(guān)系的可能性。

例如，為了提供洞察能力，盡可能多地標(biāo)識(shí)出各種類型的相關(guān)數(shù)據(jù)資源非常有用，尤其是當(dāng)我們探索的目標(biāo)并不是那么明確的時(shí)候。2.數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段——數(shù)據(jù)集的來源：內(nèi)部數(shù)據(jù)集

內(nèi)部數(shù)據(jù)集，即來自企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)。像是數(shù)據(jù)集市和操作系統(tǒng)等一系列可供使用的內(nèi)部資源數(shù)據(jù)集往往靠預(yù)定義的數(shù)據(jù)集規(guī)范來進(jìn)行收集和匹配。3.數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段——數(shù)據(jù)集的來源：內(nèi)部數(shù)據(jù)集3.數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段——數(shù)據(jù)集的來源：內(nèi)部數(shù)據(jù)集4.數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)階段——數(shù)據(jù)集的來源

外部數(shù)據(jù)集，即企業(yè)外部數(shù)據(jù)，是公司外部的組織所提供的簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫。

典型地，商業(yè)信息機(jī)構(gòu)向信息需要者提供這些數(shù)據(jù)庫并收取一定的費(fèi)用。還有一些外部數(shù)據(jù)，分散于各個(gè)的網(wǎng)站或軟件中，這些數(shù)據(jù)需要通過自動(dòng)化工具或網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)來獲取。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)獲取和過濾階段1.數(shù)據(jù)獲取和過濾階段——主要工作根據(jù)上一階段所標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)，開始進(jìn)行具體的數(shù)據(jù)獲取工作，完成獲取工作后，進(jìn)行歸類，并進(jìn)行自動(dòng)過濾，以去除掉所有被污染的數(shù)據(jù)和對(duì)分析對(duì)象毫無價(jià)值的數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)獲取和過濾階段——可能的數(shù)據(jù)集類型獲取到的數(shù)據(jù)集類型可能會(huì)有：檔案文件第三方數(shù)據(jù)提供者處購入的數(shù)據(jù)API數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取的數(shù)據(jù)等等過濾、剔除并不相關(guān)和“壞”的數(shù)據(jù)可能對(duì)于另一種不同類型的分析過程具有價(jià)值3.什么是“壞”的數(shù)據(jù)遺失毫無意義的值無效的數(shù)據(jù)類型較少存儲(chǔ)空間，壓縮備份4.數(shù)據(jù)的持續(xù)留存非實(shí)時(shí)的分析先存儲(chǔ)在磁盤再分析實(shí)時(shí)的分析先進(jìn)行分析再存儲(chǔ)在磁盤5.擴(kuò)充元數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)從內(nèi)部資源和外部資源中添加到數(shù)據(jù)中。元數(shù)據(jù)會(huì)通過自動(dòng)化操作添加到來自內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)資源中來改善分類和查詢。擴(kuò)充的元數(shù)據(jù)，例如，數(shù)據(jù)集的大小和結(jié)構(gòu)、資源信息、日期、創(chuàng)建或收集的時(shí)間、特定語言的信息等感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)提取階段1.數(shù)據(jù)提取階段——主要工作

數(shù)據(jù)提取階段主要是要提取不同的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為大數(shù)據(jù)解決方案中可用于數(shù)據(jù)分析的格式。

2.數(shù)據(jù)提取階段——主要工作對(duì)XML文檔中對(duì)注釋和內(nèi)嵌用戶ID的提取。需要提取和轉(zhuǎn)化的程度取決于分析的類型和大數(shù)據(jù)解決方案的能力。

3.提取和轉(zhuǎn)化的程度4.例如：對(duì)文本數(shù)據(jù)的提取例如，如果相關(guān)的大數(shù)據(jù)解決方案已經(jīng)能夠直接加工文件，那么就不必要從文本數(shù)據(jù)（如日志文件）中提取需要的域。5.例如：簡(jiǎn)化本地文稿數(shù)據(jù)的提取類似的，如果大數(shù)據(jù)解決方案可以直接以本地格式讀取文稿的話，對(duì)于需要總覽整個(gè)文稿的文本分析而言，文本的提取過程就會(huì)簡(jiǎn)化許多。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)驗(yàn)證與清理階段1.為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證與清理

無效數(shù)據(jù)會(huì)歪曲和偽造分析的結(jié)果。和傳統(tǒng)的企業(yè)數(shù)據(jù)那種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)被提前定義好、數(shù)據(jù)也被提前校驗(yàn)的方式不同，大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)輸入往往沒有任何的參考和驗(yàn)證來進(jìn)行結(jié)構(gòu)化操作，其復(fù)雜性會(huì)進(jìn)一步使數(shù)據(jù)集的驗(yàn)證約束變得困難。

數(shù)據(jù)驗(yàn)證和清理階段是為了整合驗(yàn)證規(guī)則并移除已知的無效數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)經(jīng)常會(huì)從不同的數(shù)據(jù)集中接收到冗余的數(shù)據(jù)。這些冗余數(shù)據(jù)往往會(huì)為了整合驗(yàn)證字段、填充無效數(shù)據(jù)而被用來探索有聯(lián)系的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)驗(yàn)證會(huì)被用來檢驗(yàn)具有內(nèi)在聯(lián)系的數(shù)據(jù)集，填充遺失的有效數(shù)據(jù)。2.數(shù)據(jù)驗(yàn)證與清理階段——主要工作3.有哪些方式？批處理分析：數(shù)據(jù)驗(yàn)證與抽取可以通過離線ETL（抽取轉(zhuǎn)換加載）來執(zhí)行。實(shí)時(shí)分析：從在內(nèi)存中運(yùn)行的系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)聚合與表示階段1.數(shù)據(jù)聚合與表示階段——主要工作數(shù)據(jù)聚合和表示階段是專門為了將多個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚合，從而獲得一個(gè)統(tǒng)一的視圖。2.數(shù)據(jù)聚合與表示階段——可能遇到的問題數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——盡管數(shù)據(jù)格式是相同的，數(shù)據(jù)模型則可能不同。比如，兩個(gè)字段名相同的表格數(shù)據(jù)，內(nèi)容卻表示不同的含義。語義——在兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)集中具有不同標(biāo)記的值可能表示同樣的內(nèi)容，比如“姓”和“姓氏”。

在此階段，需要考慮未來的數(shù)據(jù)分析需求，以幫助數(shù)據(jù)的可重用性。是否需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合，了解同樣的數(shù)據(jù)能以不同形式來存儲(chǔ)十分重要。一種形式可能比另一種更適合特定的分析類型。3.采用不同形式來存儲(chǔ)

例如，如果需要訪問個(gè)別數(shù)據(jù)字段，以BLOB（binarylargeobject，二進(jìn)制大對(duì)象）存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)就會(huì)變得沒有多大的用處。數(shù)據(jù)集A包含所需的數(shù)據(jù)塊，但是由于它是BLOB的一部分而不容易訪問。數(shù)據(jù)集B包含有相同的以列為基礎(chǔ)來存存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)塊，使得每個(gè)字段都被單獨(dú)查詢到。4.例如，BLOB感謝聆聽！《大數(shù)據(jù)導(dǎo)論》數(shù)據(jù)分析階段1.數(shù)據(jù)分析階段主要任務(wù)

數(shù)據(jù)分析階段致力于執(zhí)行實(shí)際的分析任務(wù)，通常會(huì)涉及一種或多種類型的數(shù)據(jù)分析。在這個(gè)階段，數(shù)據(jù)可以自然迭代，尤其是在數(shù)據(jù)分析是探索性分析的情況下，分析過程會(huì)一直重復(fù)，直到適當(dāng)?shù)哪Ｊ交蛘呦嚓P(guān)性被發(fā)現(xiàn)。2.數(shù)據(jù)分析階段——主要工作根據(jù)所需的分析結(jié)果的類型，這個(gè)階段可能做的工作：查詢數(shù)據(jù)集以實(shí)現(xiàn)用于比較的聚合發(fā)現(xiàn)各種模式和異常生成一個(gè)統(tǒng)計(jì)或是數(shù)學(xué)模型來描述變量關(guān)系數(shù)據(jù)分析可以分為驗(yàn)證分析和探索分析兩類，后者常常與數(shù)據(jù)挖掘相聯(lián)系。3.分類4.分類1——驗(yàn)證性分析

驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析是一種演繹方法，即先提出被調(diào)查的現(xiàn)象的原因，這種被