数据分析和预处理

数据分析和预处理
数据分析和预处理

数据分析和预处理, 在Word文档中详细记录实验过程及结果。

1)选择该鸢尾花数据集的四个属性,回答下面问题:

(a) 该属性均值、中位数、极差、标准差,四分位数极差分别是什么?用表表示。

(b) 该属性的众数是什么?讨论数据的峰(即双峰、三峰等)。

(c) 分别画出四个属性的直方图(分为10个箱,20个箱)

(d) 画出四个属性的盒装图。

答案:(a)

Matlab核心代码如下:

均值中位数极差方差标准差四分位极

(b)该属性的众数是什么?讨论数据的峰(即双峰、三峰等)。

(c)分别画出四个属性的直方图

分为10个箱

分为20个箱

(d) 画出四个属性的盒装图。

2、把四个数值属性分别离散化。Unsupervise------discretization

3)分别进行线性归一化。Unsupervise------normalize

4)根据原始数据集生成统一的随机样本,样本数据量大约是原始数据量的10%,要求使用不重复抽样。Instance---resample

如何对市场调研问卷的数据进行预处理

如何对市场调研问卷的数据进行预处理 市场调研问卷数据的预处理是整个市场调研工作的重要环节,如果预处理做得不好,就会使有问题的问卷进入后面的数据分析环节,对最终结果产生严重影响。 一、信度检验 1.信度分析简介 信度,即信任度,是指问卷数据的可信任程度。信度是保证问卷质量的重要手段,严谨的问卷分析通常会采用信度分析筛选部分数据。 α值是信度分析中的一个重要指标,它代指0~1的某个数值,如果α值小于0.7,该批次问卷就应当剔除或是进行处理;如果大于0.9,则说明信度很高,可以用于数据分析;如果位于0.7~0.9,则要根据具体情况进行判定。如表1所示。 α值意义 >0.9信度非常好 >0.8信度可以接受 >0.7需要重大修订但是可以接受 <0.7放弃 2.信度分析示例 操作过程 下面介绍的是一个信度分析的案例,其操作过程为:首先打开信度分析文件,可以看到该文件的结构很简单,一共包含10个题目,问卷的份数是102份。然后进入SPSS的“分析”模块,找到“度量”下面的“可靠性分析”,将这十个题目都选进去。 在接下来的统计量中,首先看平均值、方差和协方差等,为了消除这些变量的扰动,可以选择要或者不要这些相关的量,另外ANOVA(单音数方差分析)是分析两个变量之间有无关系的重要指标,一般选择要,但在这里可以不要,其他一些生僻的量值一般不要。描述性在多数情况下需要保留,因为模型的输出结果会有一些描述,因此应当选中项、度量和描述性,然后“确定”,这时SPSS输出的结果就会比较清楚。 结果解读 案例处理汇总后,SPSS输出的结果如图1所示。

图1 信度分析结果 由图1可知,案例中调查问卷的有效数据是102,已排除数是0,说明数据都是有效的,在这里如果某个问卷有缺失值,就会被模型自动删除,然后显示出已排除的问卷数。在信度分析中,可以看到Alpha值是0.881,根据前文的判定标准,这一数值接近0.9,可以通过。在图右下方部分有均值、方差、相关性等多个项目,这主要看最后的“项已删除的Alpha值”,该项目表示的是删除相应项目后整个问卷数据信度的变动情况,可以看出题目1、题目2和题目6对应的数值高于0.881,表明删除这三个题目后整个问卷的Alpha值会上升,为了确保整个调查的严谨性,应当将这三个题目删除。 二、剔除废卷 删除废卷大致有三种方法:根据缺失值剔除、根据重复选项剔除、根据逻辑关系剔除。 1.根据缺失值剔除 缺失值的成因 在市场调查中,即使有非常严格的质量控制,在问卷回收后仍然会出现缺项、漏项,这种情况在涉及敏感性问题的调查中尤其突出,缺失值的占比甚至会达到10%以上。之所以会出现这种现象,主要有以下原因:一是受访者对于疾病、收入等隐私问题选择跳过不答,二是受访者由于粗心大意而漏掉某些题目等。 缺失值的处理 在处理缺失值时,有些人会选择在SPSS或Excel中将其所在的行直接删除。事实上,不能简单地删除缺失值所在的行,否则会影响整个问卷的质量。这是因为在该行中除了缺失的数据以外,其他数据仍旧是有效的,包含许多有用信息,将其全部删除就等于损失了这部分信息。 在实际操作中,缺失值的处理主要有以下方式,如图2所示。

统计思维导图

第十一章 统计与概率 第一节 统 计 统计 知识梳理 学法指导 总结升华 统计的相关概念 数据的收集与整理 分析数据 平均数 中位数 学习误区 1.认真理解各个基本概念的实质,找出区别与联系. 知能提升 理解各个统计量的作用,使分析数据更具有方向性. 样本估计总体的方法 画统计图 即通过从总体中抽取一个样本,根据样本的情况去估计总体的相应情况,常用于设计实际应用题. 画频率分布直方图的步骤 画频数分布折线图的方法 取直方图中每个矩形上边的中点,把这些点用线段依次连接起来即可. 平均数、众数和中位数的区别 极差、方差与标准差 利用统计量解决实际问题 数形结合法 总体 个体 样本 样本容量 统计图表 调查的方式 众数 极差 方差 标准差 总体、样本的概念混乱. 分不清集中趋势和离散趋势. 弄不清三种统计图的表达意义的侧重点. 3.注意题目的侧重点来选取合适的知识解题. 1.收集数据;(放到统计图内) 7.写出统计图的名称和数据来源. 常见的命题形式 (1)观察分析各类统计图表,解决相关问题. (2)根据已知条件,绘制或补全各类统计图. 1.比赛成绩的评估. 2.植物长势的判断. 3.对事件提出合理化的建议. 他们都是衡量一组数据波动大小的量.这三个量越小,这组数据的波动越小,也越稳定;反之亦然. 平均数的大小与每一个数据有关,任一数据的变动都会引起平均数的变动. 众数的大小只与数据中的部分数据有关. 中位数只与数据的排列位置有关,某些数据的变动对它没有影响. 2.计算数据中的最大值与最小值的极差; 3.确定组距与组数; 4.确定分点; 5.列频率分布表; 6.画直方图; 在统计中,所有考察对象的全体. 在统计中,组成总体的每一个考察对象. 在统计中,实际观测或调查的那部分个体. 在统计中,所提取的样本个数. 扇形统计图. 条形统计图. 折线统计图. 频率分布图 直方图 普查 抽样调查 为了一定的目的,对考察对象进行全面的调查. 从总体中,抽取部分个体进行调查的方式. 算数平均数 加权平均数 n 个数据按大小顺序排列,处于中间位置的一个数据(或中间两个数据的平均数). 一组数据中,出现次数最多的那个数(注:有时会有多个). 一组数据中,最大与最小数据的差.

大数据处理框架选型分析

大数据处理框架选型分析

前言 说起大数据处理,一切都起源于Google公司的经典论文:《MapReduce:Simplied Data Processing on Large Clusters》。在当时(2000年左右),由于网页数量急剧增加,Google公司内部平时要编写很多的程序来处理大量的原始数据:爬虫爬到的网页、网页请求日志;计算各种类型的派生数据:倒排索引、网页的各种图结构等等。这些计算在概念上很容易理解,但由于输入数据量很大,单机难以处理。所以需要利用分布式的方式完成计算,并且需要考虑如何进行并行计算、分配数据和处理失败等等问题。 针对这些复杂的问题,Google决定设计一套抽象模型来执行这些简单计算,并隐藏并发、容错、数据分布和均衡负载等方面的细节。受到Lisp和其它函数式编程语言map、reduce思想的启发,论文的作者意识到许多计算都涉及对每条数据执行map操作,得到一批中间key/value对,然后利用reduce操作合并那些key值相同的k-v对。这种模型能很容易实现大规模并行计算。 事实上,与很多人理解不同的是,MapReduce对大数据计算的最大贡献,其实并不是它名字直观显示的Map和Reduce思想(正如上文提到的,Map和Reduce思想在Lisp等函数式编程语言中很早就存在了),而是这个计算框架可以运行在一群廉价的PC机上。MapReduce的伟大之处在于给大众们普及了工业界对于大数据计算的理解:它提供了良好的横向扩展性和容错处理机制,至此大数据计算由集中式过渡至分布式。以前,想对更多的数据进行计算就要造更快的计算机,而现在只需要添加计算节点。 话说当年的Google有三宝:MapReduce、GFS和BigTable。但Google三宝虽好,寻常百姓想用却用不上,原因很简单:它们都不开源。于是Hadoop应运而生,初代Hadoop的MapReduce和

大数据对企业管理决策影响分析

大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及,加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发,人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构;IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策,成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一,探讨了如何更好地利用数据产生社会效益;2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战,并倡议运用大数据促进全球经济发展;2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”,正式启动大数据发展计划,随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划;Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业,已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代,基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境,并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出,全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备,互联网上的数据每年增长50%,每两年便翻一番,而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的,随着数据的急剧增长,大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据,如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程,进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出,大数据的“大”,并不是指数据本身绝对数量大,而是指处理数据所使用的模式“大”:尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据,同时使用数学方法对其进行分析和建模,挖掘出背后的关系,从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明,越是以数据驱动的企业,其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集,数据是知识经济时代重要的生产要素,是经济运行中的根本性资源。数据生产信息,信息改善决策,进而提高生产力。可以预期,未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据,数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查,基于调查结果为公司提供了5条建议,其中提出对于每个机会,企业需要从问题而不是数据开始,所以应该先定义满足商务目标的问题,然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示,经营大数据已成为企业管理的热门话题,但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析:大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机,63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势,47% 的受访者称当前应

[数据分析] 教你一文掌握数据预处理

数据分析一定少不了数据预处理,预处理的好坏决定了后续的模型效果,今天我们就来看看预处理有哪些方法呢? 记录实战过程中在数据预处理环节用到的方法~ 主要从以下几个方面介绍: ?常用方法 ?N umpy部分 ?P andas部分 ?S klearn 部分 ?处理文本数据 一、常用方法 1、生成随机数序列 randIndex = random.sample(range(trainSize, len(trainData_copy)), 5*tra inSize) 2、计算某个值出现的次数 titleSet = set(titleData) for i in titleSet: count = titleData.count(i)

用文本出现的次数替换非空的地方。词袋模型 Word Count titleData = allData['title'] titleSet = set(list(titleData)) title_counts = titleData.value_counts() for i in titleSet: if isNaN(i): continue count = title_counts[i] titleData.replace(i, count, axis=0, inplace=True) title = pd.DataFrame(titleData) allData['title'] = title 3、判断值是否为NaN def isNaN(num): return num != num 4、 Matplotlib在jupyter中显示图像 %matplotlib inline 5、处理日期 birth = trainData['birth_date'] birthDate = pd.to_datetime(birth) end = pd.datetime(2020, 3, 5) # 计算天数birthDay = end - birthDate birthDay.astype('timedelta64[D]') # timedelta64 转到 int64 trainData['birth_date'] = birthDay.dt.days

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第7期 24 2014年4月10日 计算机教育 ComputerEducation ◆新视点 文章编号:1672.5913(2014)07—0024-06 中图分类号:G642 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 (中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083) 摘要:互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上 的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词:大数据;物联网;医疗;大数据挖掘 1 大数据早已存在,为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹,计算需要数据,数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达,来自于客观世界并早已存在。例 如,半个世纪前,全球的人口数量就有数十亿,与之相关的数据就是大数据;但是在那个时代,由于技术的局限性,大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前,采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。20世纪80年代兴起的互联网技术在近30 年里发生了翻天覆地的变化,彻底地改变了人们的工作和生活方式【l】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据,而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据,这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计,现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到1 000 PB,即10亿 GBt21。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用RFID等技术实现了

大数据技术与应用专业详细解读

大数据技术与应用专业详细解读 大数据技术与应用专业是新兴的“互联网+”专业,大数据技术与应用专业将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、人软件开发、云计算等前沿技术相结合,并引入企业真实项目演练,依托产学界的雄厚师资,旨在培养适应新形势,具有最新思维和技能的“高层次、实用型、国际化”的复合型大数据专业人才。 专业背景 近几年来,互联网行业发展风起云涌,而移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展更促使我们快速进入了大数据时代。截止到目前,人们日常生活中的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别一跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别,数据将逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。大数据时代,专业的大数据人才必将成为人才市场上的香饽饽。当下,大数据从业人员的两个主要趋势是:1、大数据领域从业人员的薪资将继续增长;2、大数据人才供不应求。 图示说明:2012-2020年全球数据产生量预测 专业发展现状 填补大数据技术与应用专业人才巨大缺口的最有效办法无疑还需要依托众多的高等院校来培养输送,但互联网发展一日千里,大数据技术、手段日新月异,企业所需要的非常接地气的人才培养对于传统以培养学术型、科研型人才为主要使命的高校来说还真有些难度。幸好这个问题已经被全社会关注,政府更是一再提倡产教融合、校企合作来创办新型前沿几

乎以及“互联网+”专业方向,也已经有一些企业大胆开始了这方面的创新步伐。据我了解,慧科教育就是一家最早尝试高校校企合作的企业,其率先联合各大高校最早开设了互联网营销,这也是它们的优势专业,后来慧科教育集团又先后和北京航空航天大学、对外经济贸易大学、贵州大学、华南理工大学、宜春学院、广东开放大学等高校在硕、本、专各个层次开设了大数据专业方向,在课程体系研发、教学授课及实训实习环节均有来自BAT以及各大行业企业一线的技术大拿参与,所培养人才能够很好地满足企业用人需求。 专业示例 笔者在对慧科教育的大数据技术与应用专业做了专门研究,共享一些主要特色给大家参考: 1.培养模式 采用校企联合模式,校企双方(即慧科教育集团和合作校方)发挥各自优势,在最大限度保证院校办学特色及专业课程设置的前提下,植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程。 2.课程体系 笔者对慧科教育的大数据技术与应用做了专门研究,现分享一下慧科专业共建的课程给大家参考。慧科教育集团的专业课程重在培养学生的理论知识和动手实践能力,学生在完成每个学期的理论学习后,至少有两个企业项目实战跟进,让学生在项目中应用各类大数据技术,训练大数据思路和实践步骤,做到理论与实践的充分结合。 大数据专业的课程体系包括专业基础课、专业核心课、大数据架构设计、企业综合实训等四个部分。

大数据处理技术的总结与分析

数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如:淘宝网站交易系统、12306网站火车票交易系统、超市POS系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单,一般只有少数几步操作组成,比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成; 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如ORACLE、MYSQL、SQLSERVER,再加数据复制(DataGurad、RMAN、MySQL数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下,一般可以采用ORALCERAC集群方式或者就是通过硬件升级(采用小型机、大型机等,如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、12306等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高,必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题,而分布式事务处理很难做到高效,因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。

2数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等. 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算,每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂,例如会涉及大量goupby、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等;有些复杂统计可能需要编写SQL脚本才能实现. 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计; 传统得数据统计分析主要采用基于MPP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法,把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析,以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求,基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标,采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。

统计思维导图

统计思维导图应用 在统计学的教学工作中我们发现,学生普遍对统计方法的应用及创新存在困惑,究其根本的原因主要是对于知识的不理解,只是单纯地去记忆公式,违背了统计学的特点及规律。为了解决这个问题,在课堂中引入统计学思维导图,经实践证明,有利于学生掌握统计知识,提高学习效率,增强应用能力及创新能力。 统计学是一门收集、分析、表述和解释数据的学科,在市场营销中有着十分广泛的应用。首先,变异是社会中普遍存在的现象,采用统计方法,可以发现不确定现象背后隐藏的规律,从而对营销过程中提出的理论假设加以科学的验证。其次,结合统计学的知识,可以针对企业的特点,开展企业的市场营销管理工作,制定合理的营销策略,对产品的质量进行分析,对客户的需求进行定量化的描述,明确销售工作的重点和关键。因此,在我国目前的医药市场营销的相关专业中,普遍开设了统计类的课程,但是在教学过程中我们发现,学生在学习统计学时经常不知从何入手,教学内容主要以记忆为主,违背了统计学科应用性的特点,不利于学生对知识的掌握和对方法的创新。为了让学生更好的理解统计学,应用统计学,我们将思维导图应用于日常的教学工作中,取得了一定的经验效果。 1 统计思维导图 统计学思维导图是表达发散性思维的有效的图形工具,是一种革命性的思维工具。思维导图采用图文并重的方法,将各级各层的主题关系用相互隶属的

层级图形表现出来,把关键词和图形、图像、颜色等建立记忆链接。 思维导图充分利用人脑的机能,利用记忆、思维等规律,协助人们对问题进行学习和理解,可以将其广泛地应用于统计学的教学工作中。 2 统计学思维导图在教学中的应用 随着多媒体技术的普及,很多高等医学院校都采用了PPT 进行教学,这种教学方法比较直观,能通过生动的图像、声音等方法,调动学生的情绪,提高学习效率。但是,由于其同样具有大信息量、大容量性的特点,使得学生在学习时感觉吃力,跟不上授课的进度。而且,多数幻灯片对于学习内容的排列方式是线式的,不符合人脑的发散性思维模式,不利于学生对知识的掌握和理解。 统计学与一般的理科学科有所不同,它的知识自成体系,有逻辑,有层 次,在授课过程中,可以通过统计思维导图来帮助学生加深理解,并在此基础上进行应用及创新。 2.1 思维导图在统计描述中的应用统计描述是统计学中最基本的内容,也是统计分析中重要的一部分。在统计学中,经常用统计指标和统计图表来揭示和反映原始资料的数量特征和信息。在药学营销问题中,如果需要对理论问题加以验证,最常用的方法是通过实验数据来说明。经过严谨的统计设计,将实验中收集的数据进行筛查或转换,然后就可以通过统计描述的方法来总结这组数据的一些重要的特征,使得实验得到的数据表达清晰,便于做进一步的分析。 在统计学中,对数据的描述可以是直观的图表,也可以是客观定量的计 算,无论是何种方式,都需要根据数据的类型及分布的类型等因素进行适当的选

简析大数据及其处理分析流程

昆明理工大学 空间数据库期末考察报告《简析大数据及其处理分析流程》 学院:国土资源工程学院 班级:测绘121 姓名:王易豪 学号:201210102179 任课教师:李刚

简析大数据及其处理分析流程 【摘要】大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇。本文从大数据的概念特征、处理分析流程、大数据时代面临的挑战三个方面进行详细阐述,分析了大数据的产生背景,简述了大数据的基本概念。 【关键词】大数据;数据处理技术;数据分析 引言 大数据时代已经到来,而且数据量的增长趋势明显。据统计仅在2011 年,全球数据增量就达到了1.8ZB (即1.8 万亿GB)[1],相当于全世界每个人产生200GB 以上的数据,这些数据每天还在不断地产生。 而在中国,2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB(相当于8亿TB),是2012年所产生的数据总量的2倍,相当于2009年全球的数据总量[2]。2014年中国所产生的数据则相当于2012 年产生数据总量的10倍,即超过8ZB,而全球产生的数据总量将超40ZB。数据量的爆发式增长督促我们快速迈入大数据时代。 全球知名的咨询公司麦肯锡(McKinsey)2011年6月份发布了一份关于大数据的详尽报告“Bigdata:The next frontier for innovation,competition,and productivity”[3],对大数据的影响、关键技术和应用领域等都进行了详尽的分析。进入2012年以来,大数据的关注度与日俱增。

大数据时代思维导图

大数据时代大数据时代的思维变革不是样本而是全部小数据时代的随机取样全数据模式,样本=总体谷歌流感趋势预测分析美国整个互联网检索记录,可以推测到某个城市的流感状况L y tro 相机 记录整个光场里的所有光,具体生成的照片可以根据需要决定乔布斯癌症治疗对乔布斯DNA 、肿瘤DNA 全测序,根据其特定基因组成按需用药不是精确性而是混杂性谷歌翻译虽然搜集的有错误翻译,但巨大的语料库优势完全压倒了缺点,使其好于布朗、微软的班科和布里尔、IBM 的C a ndide F a c e bo o k 等社交网站 由用户随意贴标签分类照片象棋残局1 w o rd 语法检查 1 更混杂的数据量而不是更精确的算法大数据不只是优于少量数据那么简单,而是能创造更好的结果不是因果关系而是相关关系亚马逊推荐系统根据产品间的联系推荐,增加100倍销售量沃尔玛飓风来临前,将蛋挞与飓风用品摆在一起可增加销量基于相关关系的预测是大数据的核心塔吉特与怀孕预测美国折扣零售商通过对女性消费记录分析,可以发现她是否怀孕,从而在相应阶段寄送相应的折扣券U PS 与汽车修理预测U PS 国际快递公司通过监测车辆的各个部位,提早更换需 要更换的零件早产儿病情诊断实时监测病人信息,提早预测感染知道是什么就够了,没必要知道为什么 大数据时代的管理变革风险--让数据主宰一切的隐忧无处不在的第三只眼亚马逊监视着我们的购物习惯谷歌监视着我们的网页浏览习惯微博窃听到了我们心中的TA f a c e bo o k 似乎什么都知道,包括我们的社交关系网 隐私被二次利用大数据时代,不管是告知与许可、模糊化还是匿名化的隐私保护策略都失效预测与惩罚预测犯罪并提前制止;老年人需要交更多保险费;这否定了人的自由权利、公平,无法独立选择和自由意识数据独裁过于信任、依赖数据掌控--责任与自由并举的信息管理个人隐私保护让使用者承担责任公司负有特定时间之后删除个人数据的义务保护个人动因反数据垄断大亨程序员监控大数据并保持透明度大数据时代的商业变革一切皆可量化坐姿转化成数据孕育出一些服务和一个产业汽车防盗系统能识别是否是车主,不是需要输入密码,错误则自动熄火识别盗贼通过收集到的数据识别盗贼提醒疲劳驾驶坐姿与行驶安全关系通过分析事故发生前的坐姿变化情况地板数据化适时的开灯、开门根据体重、站姿、走路方式确认他的身份监控商店人流量文字变为数据谷歌数据图书馆谷歌翻译沟通变成数据微博情绪数据化来自世界不同文化的人每天、每周的心情都遵循着相似的模式-2011.s c ie nc e 监听新微博发布频率预测电影成败分析微博数据文本,作为股市投资信号位置数据化G PS 通过手机预测交通情况处理来自手机的数据预测人类行为流感时期:通过分析每个人去了哪里见了谁,知道应该隔离谁,怎么找到他数据创新数据的价值不只是漂浮着... 数据再利用网页流量测量揭示用户喜好-Hitw is e 公司数据重组整合手机用户信息与癌症患者信息揭示手机是否增加致癌率-无关扩展数据利用零售店监控摄像头零售店监控摄像头除了安全保卫,还可以跟踪客流及客户停留的位置从而设计店面最佳布局、判断营销的有效性;最终变纯粹的成本为可增收的投资数据折旧及时剔除失去基本用途的数据,如亚马逊推荐系统一般不用用10年前客户买的书来进行推荐数据废气利用谷歌根据用户点击的搜索结果所在的位置来更正排名,将更相关的提前谷歌拼写检查反馈系统通过用户自行更正的搜索词、或点击显示正确拼写的页面来完善相比微软创建维护词典库更先进,变碎屑为金粉开放数据开 放政府数据的倡议响彻全球;私营部门社会对数据的利用更具创新性;数据的价值不只是浮在水面的冰山一角;数据、技术、思维三足鼎立数据拥有者数据拥有者可以选择将数据授权给其他公司,如ITA S o ftw a re ;可以自行开发分析,如M a s te rCa rd ; 大数据技术公司微软Am a lga 系统,减少病人再度入院、大数据思维公司与个人20岁的克罗斯与四个朋友创办了F lightCa s te r 预测航班晚 点数据中间商 结语大数据给我们提供的不是最终答案,而是参考答案,人类的作用依然无法完全被替代。世界不是贫乏规整的惨象,而是纷繁复杂的,天地间存在的事物也远远多于系统想象 大数据时代思维导图

如何做好数据预处理(一)

数据分析中,需要先挖掘数据,然后对数据进行处理,而数据预处理的字面意思就是对于数据的预先处理,而数据预处理的作用是为了提高数据的质量以及使用数据分析软件,对于数据的预处理的具体步骤就是数据清洗、数据集成、数据变换、数据规范等工作,数据预处理是数据分析工作很重要的组成部分,所以大家一定要重视这个工作。 首先说一下数据清洗就是清理脏数据以及净化数据的环境,说到这里大家可能不知道什么是脏数据,一般来说,脏数据就是数据分析中数据存在乱码,无意义的字符,以及含有噪音的数据。脏数据具体表现在形式上和内容上的脏。就目前而言,脏数据在形式上就是缺失值和特殊符号,形式上的脏数据有缺失值、带有特殊符号的数据,内容上的脏数据上有异常值。 那么什么是缺失值呢?缺失值包括缺失值的识别和缺失值的处理。一般来说缺失值处理方法有删除、替换和插补。先来说说删除法吧。删除法根据删除的不同角度又可以分为删除观测样本和变量,删除观测样本,这就相当于减少样本量来换取信息的完整度,但当变量有较大缺失并且对研究目标影响不大时,可以直接删除。接着说一下替换法,所谓替换法就是将缺失值进行替换,根据变量的不同又有不同的替换规则,缺失值的所在变量是数值型用该变量下其他数的均值来替换缺失值;变量为非数值变量时则用该变量下其他观测值的中位数或众数替换。最后说说插补法,插补法分为回归插补和多重插补;回归插补指的是将插补的变量转变成替换法,然后根据替换法进行替换即可。

刚刚说到的缺失值,其实异常值也是需要处理的,那么什么是异常值呢?异常值跟缺失值一样,包括异常值的识别和异常值的处理。对于异常值的处理我们一般使用单变量散点图或箱形图来处理,在图形中,把远离正常范围的点当作异常值。异常值的的处理有删除含有异常值的观测、当作缺失值、平均值修正、不处理。在进行异常值处理时要先复习异常值出现的可能原因,再判断异常值是否应该舍弃。 大家在进行清洗数据的时候需要注意缺失数据的填补以及对异常数值的修正,这样才能够做好数据分析工作,由于篇幅的关系,如何做好数据预处理工作就给大家介绍到这里了,希望这篇文章能够给大家带来帮助。

八年级下册数据分析思维导图

八年级下册数据分析思维导图 第一单元数据收集一、教材简析本单元是在学生已经学习了比较、分类等知识的基础上学习统计的基本知识的。 为了让学生能了解学习统计的必要性,教材选择了与学生生活有密切联系的生活场景,通过参与风趣的调查活动,使学生经历收集信息、处理信息的过程,了解调查的方法,学习收集、、描述和分析数据,认识统计的意义和作用。二、目标导向1、使学生体验数据的收集、、描述和分析的过程,了解统计的意义,会用简单的方法收集和数据。 2、使学生初步认识统计图(一格代表五个单位)和简单的复式统计表,能根据统计图表中的数据提出并回答简单的问题,并能够进行简单的分析。 3、通过对周围现实生活中有关事例的调查,激发学生的学习兴趣,培养学生的合作意识和创新精神。三、课时安排本单元建议用3课时进行教学。第1课时课时内容数据收集(一)课型新授课个性修改一课时目标1.知识目标:初步体验数据收集、、描述的过程,会用分类数数的方法将数据成简单的统计表;2.能力目标:初步认识统计表,能正确填写统计表,能从中获得简单统计的结果; 3.情感目标:通过对学生身边风趣事例的调查活动,激发学生学习的兴趣,培养学生的合作意识和能力。课时重难点重点:经历收集和数据的过程,初步认识统计表。难点:感受、经历数据的过程,能正确填写统计表。师生活动一、创设情境,导入新知、(1)你们喜爱运动吗?你们都喜欢哪些运动呢?(学生回答)(2)这么喜欢运动,现在的天气又这么好,来组织个比赛好吗?可是这么多运动项目,你想组织什么比赛呢?(学生解放发表意见,意见不一致)(3)意见不一致,这该这么办呢?(学生解放发表意见,老师适时导入)(4)收集一下数据,收集什么数据呢?(学生:最喜欢的运动)(5)引入新知:数据收集。 二、揭示目标本节课的学习目标是什么呢?请看:(出示投影,生齐读)。

大数据应用与案例分析

大数据应用与案例分析 当下,”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇,不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策,还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出,所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视,并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域,大数据的应用已十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例,并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之:医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,

通过大数据处理,更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统,依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,然后对气象数据进行分析,找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据,以往需要数周的分析工作,现在仅需要不足1小时便可完成。

大数据分析与处理方法解读

大数据分析与处理方法解读 【文章摘要】要知道,大数据已不再是数据大,最重要的现实就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的,深入的,有价值的信息。 越来越多的应用涉及到大数据,这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于此,大数据分析的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities(预测性分析能力) 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。 DataQualityandMasterDataManagement(数据质量和数据管理) 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations(可视化分析) 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines(语义引擎) 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,我们需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。 DataMiningAlgorithms(数据挖掘算法) 可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。 假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话,我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处,而不仅仅是挑战。 大数据处理

手把手教你数据分析全流程

https://www.360docs.net/doc/995082548.html,/ 手把手教你数据分析全流程 听到数据分析,很多竞价小编都会干到头很大有没有,正因为头大,所以我们才应该针对这方面去多种练习,一直练到什么时候拿到这个数据分析的任务感觉得心应手的时候正是我们成功的时候。 下图是某账户的营销数据。从你的角度看,你会觉得是哪里出了问题? 分析好之后,你便可以带着自己的答案看下去。 确定目的 一般情况下,我们进行数据分析是为了什么? 降低成本,增加对话、增加流量质量...等等。 但其实,最终我们都可以归结为一个目的:增加转化。

https://www.360docs.net/doc/995082548.html,/ 那我们在分析时,便可以基于这个目的来出发。 发现问题 既然明确了目的,是增加转化,那便可先从结果出发。 从图中我们可以看出它的线索是逐步上升,但线索成本并没有下降。 那...从结果分析来看,我们的获客成本是较高的。 分析、确定问题 线索成本高,要么是因为我们的均价高,要么就是因为我们的对话率低。 但从对话率来看,它的数据我们可以接受,说明流量质量没问题;点击率略微下降,均价居高不下,所以导致对话成本也是处于一个较高的状态。 那,由此可以确定:对话成本高从而导致了一个线索成本的问题。 分解问题 确定了问题,我们就要分解问题。 建议像这种情况,我们可以在草稿或电脑上罗列出一个思维导图。 对话成本高,我们可以从两点来解决:

https://www.360docs.net/doc/995082548.html,/ 1. 降低对话成本 2. 增加对话量 降低对话成本 降低对话成本,要么降低整体点击均价从而降低成本,要么提高对话率,以量取胜。 降低整体点击均价:我们可通过筛掉那些均价高、转化低的词来达到这一目的。 提高对话率:对话率往往和一个流量质量、转化引导有关系。那我们便可通过对以下四点进行分析,从而找到自身影响对话的一个薄弱之处。 抵达分析 承载分析 转化能力分析 流量质量分析 增加对话量 增加对话量,不过就是一个增加流量质量和流量数量的问题。 这就需要我们在增加流量数量的同时,筛选出垃圾流量。同样,我们可以通过分词来达到这一目的。 我们最初的目的是增加转化,那么便可先筛选出转化较好的词,然后进行分类。 均价高转化好:先加词,拓量之后优化创意,来控制流量。 均价低转化好:利用提价和放匹配相结合。 操作执行

课程名称大数据分析与应用

课程名称:大数据分析与应用 一、课程编码: 课内学时:32学分:2 二、适用学科专业:计算机专业硕士 三、先修课程:无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例,建立科学的大数据观,掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术,熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具,提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义,科学发展渊源; 1.2.如何科学看待大数据? 1.3.如何把握大数据,分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法:Bayes,SVM,最大熵、深度神经网络等; 3.2常用数据挖掘技术:关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾; 4.2.大数据精准搜索的基本技术:快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制; 4.3.大数据精准搜索语法:邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索; 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例:国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索; 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础:ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成; 5.3.大数据聚类; 5.4.大数据分类与信息过滤; 5.5.大数据去重、自动摘要; 5.6.情感分析与情绪计算;

大数据分析在企业管理中的运用

大数据分析在企业管理中的运用 为什么会有在线管理报告 几家体量较大,月均超过100万元的客户在公司内部授权、各项流程审批的方面都比较齐全和完善。但是,年末盘点全年数据情况时发现,整年差旅消费支出的金额庞大。因为该家公司缺乏差旅管理,没有相对应的差旅报告,使得差旅负责人从中发现问题。事中环节,监控员工的差旅行为,事后环节,统计、分析差旅数据,便于更好的规范和管理员工的差旅习惯。 如图所示,公司在差旅费用管理的重点包括五项:合规、效率、透明、节省和满意度。其中合规性的占比最高,达到30%。合规是税务核查的重点,效率是指员工的工作效率、自动化的效率,人员的数量或重复性工作人员的变动快慢都与效率提高有着密切的关系。其次是透明和节省。既然要对差旅费用进行管控,那数据应透明,以便于进行可视化的管理。通过一系列的管控之后,再对管理效果进行评估,查看节省的费用以及员工的满意度。公司的差旅费用是企业人力资源成本之外的第二大可控成本,据相关统计,超过91%的财务管理者认为差旅在财务管理中很重要,只要对差旅行为进行管控,差旅的成本就会随之而下降。所以越来越多的企业开始对差旅数据进行监控和管理。 近年来,“大数据”已经成为街头巷尾热议的话题。数据化管理一方面可以帮助企业发现差旅方面的潜在问题,另一方面通过数据进行深入的分析,帮助企业优化并提升差旅管理的流程。对于企业,如何让数据服务于差旅管理,将成为一项特别重要的内容。携程商旅在2014年上线了在线报告,差旅负责人可以通过商旅的网站直接察看企业员工的出差情况,包括消费的概况、机票、酒店、火车票等相关的内容。刚上线时,使用的企业客户不多,但是随着越来越多的企业发现差旅管理的重要性之后,都开通了在线报告。

相关文档
最新文档