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大数据分析-第一章 概述_what is the relationship between data value and da
作者:IT小白 | 2024-08-07 21:27:24
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what is the relationship between data value and dataset size
Lecture1-大数据分析
1. Mechine Learning
数据用于计算
2. Big Data Analysis
计算用于数据
2.1. 大数据产生原因
算力
的增长远远赶不上数据产生的速度
2.2. 什么是大数据
数据集的大小超出了典型数据库软件工具捕获,存储,管理和分析的能力
大数据偏向于管理
2.3. 大数据4Vs
Volumn,体积:数据量大
Velocity,速度:数据产生的速度快
Veracity,真实性:数据有效性
Variety,多样性:数据多样性
Value,价值:数据是价值稀疏的,大多数的数据是价值低的。
2.4. 什么是5G
Gain:盈利
Growth:共同成长
Gamification:游戏化,游戏的模式和思想(面向商业模式的构建)
Governance:管理,协调
Globalization:全球化
2.5. 为什么挖掘大数据
数据包含价值和知识
3. 数据挖掘
给定大量数据的情况
发现具有以下特征的模式(模型):有效性、可用性、出乎意料、可理解性
3.1. 常见任务
描述类的方法:找出人类可理解的模式来描述数据:聚类
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发现没有价值的模式,被统计学家叫做Bonferroni原则
3.2. 大数据的考虑方向
3.2.1. 挑战
Usage:使用
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Streaming:数据流动,大量的算法
Scalability:可扩展性
3.2.2. 数据形态
Ontologies:源数据
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Networks:网络
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3.2.3. 操作
Collect:收集
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Visualize:可视化
4. 课程学习目标
挖掘多类型的数据:多维度、图数据、数据无限、标签数据
不同的计算模型:MapReduce、流式数据和在线计算算法、单机器的内存数据库
尝试解决一些现实问题:推荐系统、购物篮分析、重复文件监测
使用一些工具:线性代数(SVD、推荐系统)、优化(梯度下降)、动态规划(频繁挖掘)、Hashing
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