大数据建模工程师
部门招聘需求申请表
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为人类奉献白云蓝天，给未来留下更多资源。 1
Preserving white clouds and blue sky for human beings and reserving more resources for future.
剖析大数据分析方法论的几种理论模型
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
大数据与建模
大数据与建模 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS Access，DB2，Infermix，MS SQL Server，Oracle，Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询，从数据库取回数据，在数据库中插入新的记录，更新数据库中的数据，从数据库删除记录，创建新数据库，在数据库中创建新表，在数据库中创建存储过程，在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的，因为他假设计算单元和存户会失败，因此他维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为他以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop
依赖于社区服务器，因此他的成本较低，任何人都可以使用。 3、HPCC（high performance computinggand communications）高性能计算与通信的缩写。1993年，由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，及美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量出具，Strom很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来，其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算，分布式RPC（员过程调用协议，一种通过网络
大数据建模与分析挖据课程大纲
时 间 内容提要授课详细内容实践训练 第一天业界主流的 数据仓库工 具和大数据 分析挖掘工 具 1.业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目 解决方案 2.业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具 3.Hadoop数据仓库工具Hive 4.Spark实时数据仓库工具SparkSQL 5.Hadoop数据分析挖掘工具Mahout 6.Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib 7.大数据分析挖掘项目的实施步骤 配置数据仓库工具 Hadoop Hive和 SparkSQL 部署数据分析挖掘 工具Hadoop Mahout 和Spark MLlib 大数据分析 挖掘项目的 数据集成操 作训练 1.日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练 2.从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范 的数据仓库 3.数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数 据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库 4.同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型 的分析挖掘任务调用 5.去除噪声 项目数据集加载 ETL到Hadoop Hive 数据仓库并建立多 维模型 基于Hadoop 的大型数据 仓库管理平 台—HIVE数 据仓库集群 的多维分析 建模应用实 践 6.基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库 应用案例 7.Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析 8.Hive Server的工作原理、机制与应用 9.Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化 10.Hive应用开发技巧 11.Hive SQL剖析与应用实践 12.Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客 户端操作技巧 13.Hive数据仓库报表设计 14.将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop + Hive 数据仓库集群中，用于共享访问 利用HIVE构建大型 数据仓库项目的操 作训练实践 Spark大数据 分析挖掘平 台实践操作 训练 15.Spark大数据分析挖掘平台的部署配置 16.Spark数据分析库MLlib的开发部署 17.Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据并 在分布式内存中运行
大数据建模与挖掘应用
关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海 时间12月 23-26 1月 12-15 一、课程简介 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。 本课程基本的实践环境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。 学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等，讲师已经提前部署在虚拟机镜像（VMware镜像），学员根据讲师的操作任务进行实践。 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。 二、培训目标 1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进
大数据风控建模标准流程
大数据风控建模标准流程 一、风控建模标准过程 （一）数据采集汇总 2、评估数据真实性和质量，数据质量好的变量进入后续步骤 （二）模型设计 1、时间窗和好坏客户定义 时间窗：根据获取数据的覆盖周期，将数据分为用来建模的观察期数据，和后面用来验证表现的表现期数据； 好坏客户定义：分析客户滚动和迁移率，来定义什么程度逾期的为“坏客户”，例如定义M3为坏客户就是定义逾期3个月的才是坏 客户； 2、样本集切分和不平衡样本处理 样本集切分：切分为训练集和测试集，一般7/3或8/2比例； 不平衡样本：最理想样本为好坏各50%，实际拿到的样本一般坏 客户占比过低，采取过采样或欠采样方法来调节坏样本浓度。 3、模型选择 评分卡模型以逻辑回归为主。 （三）数据预处理及变量特征分析 1、变量异常值、缺失值处理：使用均值、众数等来平滑异常值，来填补缺失，缺失率过高的变量直接丢弃； 2、变量描述性统计：看各个变量的集中或离散程度，看变量的 分布是否对样本好坏有线性单调的相关性趋势； （四）变量筛选
1、变量分箱：变量取值归入有限个分组中，一般5个左右的分 箱数量，来参加后面的算法模型计算。分箱的原则是使得各箱内部 尽量内聚，即合并为一箱的各组坏样本率接近；使得相邻分箱的坏 样本率呈现单调趋势。从方法上一版采取先机器分箱，后人工微调。 2、定量计算变量对于识别坏样本的贡献度（WOE和IV） （1）WOE是统计一个变量的各分箱区间之间的好占总好比值坏 占总坏之比，不同分箱之间差异明显且比例成单调趋势，说明分箱 的区分度好； （2）IV是在WOE基础上进一步加权计算这个变量整体上对于区 分好坏样本的识别度，也就是变量影响因子。数越大说明用这个变 量进行区分的效果越好，但IV值过大容易引起模型过拟合，即模型 过于依赖单一变量，造成使用过程中平衡性健壮性不好； 3、计算变量之间的相关性或多重共线性，相关性高于0.5甚至0.7的两个变量里，就要舍弃一个，留下iv值较高的那个。例如 “近一个月查询次数”、“近三个月查询次数”、“近六个月查询 次数”这三个变量显然明显互相相关度高，只保留其中一个变量进 入模型即可。 （五）变量入模计算 1、以最终选定的若干变量，进入回归模型算法，机器自动计算 其中每一个X就是一种变量，这个计算就是为了算出每种变量的最终权重，也就是算出所有的b。 2、客户违约概率映射为客户分数。以上公式一旦计算确定，则 给出一个确定的客户，就可以算出其违约概率，下面公式是把概率 进一步再映射计算成一个客户总评分。 3、计算确定每种变量每个分箱所应该给的得分 某一变量在一个分箱的得分该组WOE 1、模型区分好坏客户能力评价
大数据与建模
1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS? Access，DB2，Infermix，MS SQL Server，Oracle，Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询，从数据库取回数据，在数据库中插入新的记录，更新数据库中的数据，从数据库删除记录，创建新数据库，在数据库中创建新表，在数据库中创建存储过程，在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的，因为他假设计算单元和存户会失败，因此他维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为他以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此他的成本较低，任何人都可以使用。 3、HPCC（high performance? computinggand
communications）高性能计算与通信的缩写。1993年，由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，及美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量出具，Strom很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来，其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算，分布式RPC（员过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction? Transformation? Lcading 的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Strom的处理速度惊人：经测
大数据建模和算法特征
大数据建模和算法特征 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为人类所能解读的信息。在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写
大学云架构与大数据处理建模研究.doc
大学云架构与大数据处理建模研究- 摘要：本文简要介绍了大学云架构与大数据处理的目的与意义。以山西师大园区云为例，概要介绍了大学云架构的方法，提出了一种支持大数据处理的校园云模型。重点讨论校园大数据处理建模，大数据分析在学生成长、教师发展，以及提升学校服务能力等方面的作用。 关键词：云计算;大数据;学生成长;教师发展;智慧校园 一、引言 大学云（Universities Cloud）是一种采用云计算技术，对教学、科研、行政、后勤等各种业务流程办理和职能服务的园区云，也是学校各级部门可靠的基础信息化服务平台。大学云服务将产生大量的各种数据，云计算目前是大数据处理的基础技术[1]，采用云计算处理海量数据，提高管理与决策水平，是大学云架构的重点工作。 显然，云计算、大数据等技术已成为高校生存与发展的基础。大学云架构采用统一标准[2]，不仅利于各种业务网络与应用系统互连互通，避免产生“信息孤岛”，也利于避免计算、存储及网络资源重复建设[3]，节约资金及提高收益，还利于大数据处理，改善办学绩效及增强高校创新能力。 因此，大学云架构的关键问题是全面整合资源，优化云计算模型。也就是构建一种支持资源集约、信息共享、应用协同，以及大数据存储管理及检索使用的大学云。最优架构的大学云，是云计算、大数据与教育信息化的融合。这种融合，一方面规定了智慧校园高层划分及各部分间的交互[4]，另一方面决定了智慧校园应用系统的实施能力和发展空间。本文以山西师大园区云建
设为背景，重点讨论大学云架构与大数据处理建模等问题的解决方法。 二、大学云计算体系结构与功能 大学云是智慧校园建设的核心部分，是一个复杂的系统工程。该工程侧重六个方面：第一，优化整合学校各种管理信息系统和协同办公系统，建立统一基础数据库、数据交换系统、统一信息门户及统一身份认证等[5]，消除信息孤岛。第二，完善高校决策支持系统的模型库、数据库和知识库建设，通过大数据分析，实现学校发展的智能决策。第三，优化整合网络课程、精品资源共享课和视频公开课及微课等资源，构建网上网下有机协同的智慧学习环境。第四，优化整合饭卡、洗浴卡、水卡、门禁卡、借阅证、上机卡等校园各类卡片，实现校园一卡通。第五，完善图书馆资源数字化管理，支持师生泛在数字化阅读与在线讨论。第六，优化整合多媒体视听教学与微格教学设施，支持MOOC的开发与应用。按照以上要求，大学云计算体系结构与功能，如图1所示。 从图1可以看出，大学云主要由基础设施、资源平台、应用平台和服务门户构成。基础设施包括了各种服务器、存储器、网络设备（交换、路由、安全等）和操作系统及工具软件等设施。采用虚拟化软件（如VMware vSphere 5.5），对云基础设施进行集群架构与管理[6];按照业务所需资源量，将虚拟服务器与虚拟存储器弹性适配与调度[7]，由此形成大学云资源平台。在资源平台部署校园应用软件，包括教务管理系统、学生管理系统、科研管理系统、教工管理系统、资产设备管理系统、财务管理系统、后勤服务管理系统、图书文献管理系统、教学信息化与网络学习系统、协同办公系统、平安校园监管系统、校园一卡通系统、统
大数据建模 需要了解的九大形式
大数据建模需要了解的九大形式 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。从理论上来解释数据挖掘过程。 第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。 为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： ?商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); ?数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; ?数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); ?建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，
大数据分析模型深度介绍
大数据分析模型深度介绍
这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。 数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库。 再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确，计算方法比较清楚的事情。
第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。 第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。 最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。 常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。主要反映在缺乏标准的统计函数，比如做一个线性回归模型，需要写一大堆SQL语句，甚至要写一个plsql程序才能完成。但是在专业的统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。
大大数据建模和算法特征
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。
九种形式的大数据建模
九种形式的大数据建模 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中我将阐述我提出数据挖掘的九种准则或“定律”(其中大多数为实践者所熟知)以及另外其它一些熟知的解释。开始从理论上(不仅仅是描述上)来解释数据挖掘过程。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： 商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); 数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; 数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); 建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，也就是说理解它们之间的业务相关性; 评估是模型对理解业务的影响; 实施是将数据挖掘结果作用于业务过程; 总之，没有业务知识，数据挖掘过程的每一步都是无效的，也没有“纯粹的技术”步骤。业务知识指导过程产生有益的结果，并使得那些有益的结果得到认可。数据挖掘是一个反复的过程，业务知识是它的核心，驱动着结果的持续改善。
大数据分析建模及其应用建议
导读：在数字经济时代，互联网、智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以 同样令人印象深刻的速度增长，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环 节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。数据已成为一种重要的生产要素，通过对数据的收集、存储、再组织和分析建模，隐藏在数据中的重要价值及规律逐渐展 现出来，正成为企业转型升级及可持续发展的重要推动力量。大数据分析建模是大数据应用 的核心和重要基础，已成为科技界和企业界关注的热点话题。 ▌大数据分析建模的背景 随着企业信息化的逐步深入，大量信息系统在企业中广泛应用，物联网、云计算、工业互联 网等技术与企业经营生产紧密结合，设备运行、生产加工、测试试验等数据采集过程更加自 动化，企业积累了大量的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运 营数据等，企业经营生产的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来，这些数据隐藏着大量的有价值的规律和信息，是 企业的重要资产。 另一方面，传统的数据报表、即席查询等简单分析手段已无法满足企业对于深层次信息的挖 掘需求，大数据融合、大数据分析、大数据挖掘等技术不断发展，漏斗分析、事件分析、行 为分析、留存分析、属性分析等模型不断完善，神经网络、决策树、关联规则等挖掘算法不 断成熟，基于Hadoop、HDFS的分布式存储技术以及基于Storm、Spark、MapReduce等分布 式计算技术迅猛发展，为大数据分析处理及分析建模提供了坚实的技术支撑。 ▌大数据分析建模步骤
企业开展大数据分析，首先应开展业务调研和数据调研工作，明确分析需求，其次应开展数据准备工作，即选择数据源、进行数据抽样选择、数据类型选择、缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化、数据簇分类、变量选择等，再次应进行数据处理工作，即进行数据采集、数据清洗、数据转换等工作，最后开展数据分析建模及展现工作。大数据分析建模需要进行5个步骤，即选择模型、训练模型、评估模型、应用模型、优化模型结构。 1 ▏选择分析模型 基于收集到的业务需求、数据需求等信息，研究决定选择具体的模型，如行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户行为分析、分群分析、属性分析等模型，以便更好地切合具体的应用场景和分析需求。 2 ▏训练分析模型 每个数据分析模型的模式基本是固定的，但其中存在一些不确定的参数变量或要素在里面，通过其中的变量或要素适应变化多端的应用需求，这样模型才会有通用性。企业需要通过训练模型找到最合适的参数或变量要素，并基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数。 3 ▏评估分析模型
大数据平台-数据建模总结-技术方案
目录 1 仓库底层模型重构 ............................................................................................................................ １ 1.1.1.1 数据仓库建模基本理论.......................................................................... １ 1.1.1.2 大数据平台下数据仓库设计思路 ........................................................... ６ 1.1.1.3 整合层数据处理思路.......................................................................... ２７ 1.1.1.4 整合层主题模型设计关注点............................................................... ２８ 1.1.1.5 整合层主题模型算法选择 .................................................................. ３０ 1.1.2 核心模型改造方案......................................................................................................... ３１ 1.1. 2.1 新核心模型重构设计思路 .................................................................. ３１ 1.1. 2.2 新核心模型设计................................................................................. ３２ 1.1. 2.3 老核心模型中历史数据迁移............................................................... ３４ 1.1. 2.4 新老核心模型同步运行...................................................................... ３５ 1.1. 2.5 下游应用切换到新核心模型............................................................... ３５ 1.1. 2.6 老核心模型归档下线.......................................................................... ３５ 1.1.3 共性加工层重构方案..................................................................................................... ３５ 1.1.3.1 方案概述............................................................................................ ３５ 1.1.3.2 分层设计方案..................................................................................... ３６ 1.1.3.3 数据保留规则..................................................................................... ３６
【干货教程】大数据建模那点事
数据建模那点事儿 ?雪姬 ?2015-12-21 9:57:48 ?干货教程 ?评论(2) ? 作者：陈丹奕 今天要说内容是建模。为啥我作为一个数学能力并不强的人要在这献丑讲建模的事呢？其实我的目的很简单，就是为了告诉大家一个事实：数据分析中的建模，并没有想象中那么高深莫测，人人都有机会做出自己的模型。 第一部分：数据建模理论和逻辑
一、从数据分析的定义开始 维基百科对数据分析的定义如下： Analysis of data is a process of inspecting, cleaning, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, suggesting conclusions, and supporting decision making. Data analysis has multiple facets and approaches, encompassing diverse techniques under a variety of names, in different business, science, and social science domains. （来源：Data analysis） 简单翻译：数据分析是一个包含数据检验、数据清洗、数据重构，以及数据建模的过程，目的在于发现有用的信息，有建设性的结论，辅助决策的制定。数据分析有多种形式和方法，涵盖了多种技术，应用于商业、科学、社会学等多个不同的领域。 和上篇文章中我画的图对比一下： 我在上篇文章中为了让初学者更容易走通全流程，简化了数据清洗的过程，实际上数据清洗绝非一次完成，“检验-清洗-检验”的过程可能会重复数次乃至数十次。 而建模呢？再次引用维基上对数据建模的定义：
数据建模方法及步骤
数据建模方法及步骤 一何为建模？ 数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分析型系统使用数据。前者一般仅反映数据的最新状态，按单条记录事务性来处理；其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据；其核心是高性能、多维度处理数据。通常我们将操作型系统简称为OLTP（On-Line Transaction Processing）—联机事务处理，将分析型系统简称为OLAP（On-Line Analytical Processing）—联机分析处理。 针对这两种不同的数据用途，如何组织数据，更好地满足数据使用需求。这里就涉及到数据建模问题。即设计一种数据组织方式（模型），来满足不同场景。在OLTP场景中，常用的是使用实体关系模型（ER）来存储，从而在事务处理中解决数据的冗余和一致性问题。在OLAP场景中，有多种建模方式有：ER模型、星型模型和多维模型。下面分别说明下： ER模型 OLAP中的ER模型，与OLTP中的有所区别。其本质差异是站在企业角度面向主题的抽象，而不是针对某个具体业务流程的实体对象关系的抽象。星型模型 星型模型，是维度模型在关系型数据库上的一种实现。该模型表示每个业务过程包含事实表，事实表存储事件的数值化度量，围绕事实表的多个维度表，维度表包含事件发生时实际存在的文本环境。这种类似于星状的结构通常称为"星型连接"。其重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。在星型模型基础上，在复杂场景下还可以进一步衍生出雪花模型。多维模型
多维模型，是维度模型的另一种实现。当数据被加载到OLAP多维数据库时，对这些数据的存储的索引，采用了为维度数据涉及的格式和技术。性能聚集或预计算汇总表通常由多维数据库引擎建立并管理。由于采用预计算、索引策略和其他优化方法，多维数据库可实现高性能查询。在这三种方式中，星型模型使用较多，下面也着重对这种方式进行说明。 二维度建模 2.1 基本概念 在建模过程中，涉及到很多概念。下面通过一个场景来，来说明它们。例如：常见的电商下单环节，每个用户提交一笔订单（仅限一个物品），就对应于一条订单记录。 【业务过程】：下订单 【粒度】：每笔订单（拆分为单个物品） 【维度】：地域、年龄、渠道等（可供分析的角度） 【事实/度量】：订单金额等（可用于分析的数据） 2.2 建模步骤 收集业务需求与数据实现 在开始维度建模工作之前，需要理解业务需求，以及作为底层源数据的实际情况。通过与业务方沟通交流、查看现有报表等来发现需求，用于理解他们的基于关键性能指标、竞争性商业问题、决策制定过程、支持分析需求的目标。同时，数据实际情况可通过与数据库系统专家交流，了解访问数据可行性等。 选择业务过程
大数据治理系列 第一部分 大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略
大数据治理系列，第一部分: 大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略 大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值 在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。本文主要介绍大数据治理的基本概念和大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”。 大数据治理概述 （狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。（广义）大数据可以分为五个类型：Web 和社交媒体数据、机器对机器（M2M）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。 ?Web 和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。?M2M 数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID 数据、GPS 数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。 ?海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G 上网记录等，金融行业的网上交易记录、core banking 记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。
?生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。 ?人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。 在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP 数据库、Hadoop 平台、各种NoSQL 数据库等，这些数据我们称之为动态数据。比如高铁机车的关键零部件上装有成百上千的传感器，每时每刻都在生成设备状态信息，企业需要实时收集这些数据并进行分析，当发现设备可能出现问题时及时告警。再比如在电信行业，基于用户通信行为的精准营销、位置营销等，都会实时的采集用户数据并根据业务模型进行相应的营销活动。 大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。大数据治理人员需要定期与企业高层管理人员进行沟通，保证大数据治理计划可以持续获得支持和帮助。相信随着时间的推移，大数据将成为主流，企业可以从海量的数据中获得更多的价值，而大数据治理的范围和严格程度也将逐步上升。为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM 数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理了大数据治理统一流程参考模型，整个参考模型分为必选步骤和可选步骤两部分。