大数据与数据挖掘之文本挖掘.pptx下载

weixin_39821526 2023-01-21 10:00:41

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大数据与数据挖掘之文本挖掘.pptx

大数据、数据挖掘与智慧运营演讲人 2025-11-11 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第1页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 01 Part One 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第2页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.1　数据挖掘的发展史 1.2　数据挖掘的主要流程与金字塔模型 1.3　数据挖掘对智慧运营的意义 1.4　大数据时代已经来临 1.5　非结构化数据挖掘的研究进展 1.6　数据挖掘与机器学习、深度学习、人工智能及云计算 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第3页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.7　现有数据挖掘的主要分析软件与系统 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第4页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.1　数据挖掘的发展史 1.1.1　数据挖掘的定义与起源 01 1.1.2　数据挖掘的早期发展 02 1.1.3　数据挖掘的算法前传 03 1.1.4　数据挖掘的第一个里程碑 04 1.1.5　最近十年的发展与应用 05 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第5页。 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.2　数据挖掘的主要流程与金字塔模型 1.2.1　数据挖掘的任务 1.2.2　数据挖掘的基本步骤 1.2.3　数据挖掘的架构——云计算 1.2.4　"金字塔"模型 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第6页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.3　数据挖掘对智慧运营的意义 01 1.3.1　"互联网+"时代的来临及其对运营商的冲击和挑战 02 1.3.2　大数据时代的来临及其对运营商的挑战和机遇 03 1.3.3　电信运营商运营发展面临的主要瓶颈 04 1.3.4　电信运营商发展的"三条曲线" 05 1.3.5　智慧运营与大数据变现 06 1.3.6　数据挖掘对于提升智慧运营效率的意义 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第7页。 1.4　大数据时代已经来临 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.4.2　大数据的"4V"特征 1.4.1　大数据的定义 1.4.3　结构化数据与非结构化数据 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第8页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.5　非结构化数据挖掘的研究进展 1.5.2　模式识别 02 1.5.4　视频识别 04 1.5.1　文本挖掘 01 1.5.3　语音识别 03 1.5.5　其他非结构化数据挖掘 05 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第9页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.6　数据挖掘与机器学习、深度学习、人工智能及云计算 1.6.1　机器学习 1.6.2　深度学习 1.6.4　云计算 1.6.3　人工智能 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第10页。 LOGO M.94275.CN 1　大数据、数据挖掘与智慧运营综述 1.7　现有数据挖掘的主要分析软件与系统 1.7.1　Hadoop 01 1.7.2　Storm 02 1.7.5　SAS 05 1.7.4　SPASS（SPSS） 04 1.7.3　Spark 03 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第11页。 2　数据统计与数据预处理 02 Part One 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第12页。 2　数据统计与数据预处理 2.1　数据属性类型 2.2　数据的统计特性 2.5　SPSS软件中的数据预处理案例 2.3　数据预处理 2.4　数据字段的衍生 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第13页。 LOGO M.94275.CN 2　数据统计与数据预处理 2.1　数据属性类型 A B C 2.1.2　离散属性 2.1.3　连续属性 2.1.1　数据属性定义 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第14页。 2.2　数据的统计特性 2　数据统计与数据预处理 C B A 2.2.1　中心趋势度量 2.2.2　数据散布度量 2.2.3　数据相关性 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第15页。 2.3　数据预处理 2　数据统计与数据预处理 2.3.2　数据预处理的主要任务 02 2.3.5　数据规约 05 2.3.1　数据预处理概述 01 2.3.4　数据集成 04 2.3.3　数据清理 03 2.3.6　数据变换和离散化 06 大数据、数据挖掘与智慧运营全文共64页，当前为第16页。 2.4　数据字段的衍生 2　数据统计与数据预处理 2.4.2　统计特征的构造 2.4.1　数据字段的拆分 2.

【内容】第一部分 文本挖掘 第二部分电子商务和WEB挖掘第三部分 大数据简介

身处大数据时代 大数据与机器学习全文共23页，当前为第1页。目录 大数据产生的背景与简介云计算与Google的大数据体系 数据挖掘概念及案例 大数据案例介绍机器学习简介与案例 大数据与机器学习行业人才需求 大数据与机器学习全文共23页，当前为第2页。互联网发展趋势 大数据与机器学习全文共23页，当前为第3页。体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity 已经不是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位 大数据的异构和多样性很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）无模式或者模式不明显不连贯的语法或句义大量的不相关信息对未来趋势与模式的可预测分析深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能(咨询、报告等）实时分析而非批量式分析数据输入、处理与丢弃立竿见影而非事后见效 大数据的特性 大数据与机器学习全文共23页，当前为第4页。目录 大数据产生的背景与简介云计算与Google的大数据体系 数据挖掘概念及案例 大数据案例介绍机器学习简介与案例 大数据与机器学习行业人才需求 大数据与机器学习全文共23页

大数据分析·原理与实践 10、面对大数据的数据仓库系统面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第1页。数据仓库数据分析的对象是"数据" 因此必须对数据进行有效管理，这便是数据仓库的职责。数据仓库两方面的需求可扩展性和高效率。面对大数据的数据仓库系统对这个需求要求更高，因此分布式数据仓库系统和内存数据仓库系统应运而生。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第2页。目录数据仓库概述分布式数据仓库系统内存数据仓库系统 1 2 3 面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第3页。目录数据仓库概述分布式数据仓库系统内存数据仓库系统 1 2 3 面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第4页。数据仓库概述什么是数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策指定过程。 ——W. H. Inmon 美国著名信息工程学家、数据仓库之父面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第5页。数据仓库概述什么是数据仓库一个面向主题的、集成的、稳定的、包含历史数据的数据集合，它用于支持管理中的决策指定过程。 ——W. H. Inmon 美国著名信息工程学家、数据仓库之父面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第6页。数据仓库概述什么是数据仓库 1. 面向主题这意味着在数据仓库的设计过程中，数据以所代表的业务内容划分，而不是以应用划分。 2. 数据集成性数据仓库中的数据采取统一的格式和编码方式。 3. 稳定的这意味着数据仓库中的数据不进行实时更新。 4. 与时间相关的这意味数据仓库中的数据组织方式要便于按时间段计算和提取数据。面向主题集成的稳定的与时间相关的的面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第7页。数据仓库概述数据仓库的内涵 1. 支持多种数据源数据仓库应支持多种数据源,不仅仅是数据库,还应有各种数据文件、文本文件、应用程序等。 2. 不只存放数据数据仓库中存放的应该不仅是供分析使用的数据,还应有在一激发条件下能主动起作用的处理规则、算法、甚至是过程。 3. 虚拟数据仓库传统的物理数据仓库方法并非唯一的选择,应根据需求的具体情况,建立虚拟数据仓库的解决方案。 4. 汇总并统一据仓库中的数据并不完全是原始数据的简单归并和搬家,而应该是增值和统一。因此"汇总并统一"是数据仓库的必须内涵描述。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第8页。数据仓库概述四个基本功能数据定义数据管理数据提取数据应用 1. 数据定义这部分主要完成数据仓库的结构和环境的定义。 2. 数据提取这部分负责从数据源提取数据，并对获得的源数据进行必要的加工处理，使其成为数据仓库可以管理的数据格式和语义规范。 3. 数据管理数据管理由一组系统服务工具组成，负责数据的分配和维护，支持数据应用。 4. 数据应用数据仓库的数据应用除了一般的直接检索性使用外，还应当能够完成比较常用的数据表示和分析，如图表表示、统计分析、结构分析等。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第9页。数据仓库概述数据仓库系统的体系结构 1. 元数据是关于数据的数据，是关于数据和信息资源的描述信息。是数据仓库的核心。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第10页。数据仓库概述数据仓库系统的体系结构 1. 元数据 2. 源数据是分布在不同应用系统中，存储在不同平台和不同数据库中的大量数据信息。是数据仓库的物质基础。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第11页。数据仓库概述数据仓库系统的体系结构 1. 元数据 2. 源数据 3. 数据变换工具为了优化数据仓库的分析性能，源数据必须经过变换以最适宜的方式进入数据仓库。包括数据抽取，数据转换，数据装载。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第12页。数据仓库概述数据仓库系统的体系结构 1. 元数据 2. 源数据 3. 数据变换工具 4. 数据仓库源数据经过变换后进入数据仓库。数据仓库以多维方式来组织数据和显示数据。属性维和时间维时数据仓库反映现实世界动态变化的基础，它们的数据组织方式时整个数据仓库的关键。。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第13页。数据仓库概述数据仓库系统的体系结构 1. 元数据 2. 源数据 3. 数据变换工具 4. 数据仓库 5. 数据分析工具数据库系统的目标是提供决策支持，它不仅需要一般的统计分析工具，更需要强大的分析和挖掘工具。面对大数据的数据仓库系统全文共45页，当前为第14页。数据仓库概述数据仓库系统的体系结构 1. 元数据 2. 源数据 3. 数据变换工具 4. 数据仓库 5.

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