大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)建模重點(diǎn)基礎(chǔ)知識點(diǎn)一、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘概述1.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的定義a.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，對邊緣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析的過程。b.邊緣設(shè)備包括傳感器、智能終端等，它們在數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭進(jìn)行初步處理。c.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘旨在提高數(shù)據(jù)處理效率，降低延遲，實(shí)現(xiàn)實(shí)時決策。2.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的意義a.提高數(shù)據(jù)處理速度，降低延遲，滿足實(shí)時性需求。b.減少數(shù)據(jù)傳輸量，降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。c.提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和可靠性。3.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)a.數(shù)據(jù)量龐大，類型多樣。b.數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快，實(shí)時性強(qiáng)。c.數(shù)據(jù)處理復(fù)雜，涉及多個領(lǐng)域。二、數(shù)據(jù)建?；A(chǔ)知識點(diǎn)1.數(shù)據(jù)建模概述a.數(shù)據(jù)建模是指將現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)抽象成數(shù)學(xué)模型的過程。b.數(shù)據(jù)建模有助于更好地理解數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)挖掘和分析的效率。c.數(shù)據(jù)建模在各個領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，如統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等。2.數(shù)據(jù)建模方法a.描述性建模：通過描述數(shù)據(jù)特征，揭示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。b.預(yù)測性建模：通過分析歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來趨勢。c.推薦性建模：根據(jù)用戶興趣，推薦相關(guān)內(nèi)容。3.數(shù)據(jù)建模步驟a.數(shù)據(jù)收集：從各種渠道獲取數(shù)據(jù)，包括內(nèi)部數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等。b.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、整合等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。c.模型選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目標(biāo)，選擇合適的模型。d.模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)。e.模型評估：使用測試數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行評估，驗(yàn)證模型效果。三、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識點(diǎn)1.數(shù)據(jù)挖掘概述a.數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。b.數(shù)據(jù)挖掘涉及多個領(lǐng)域，如機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫等。c.數(shù)據(jù)挖掘有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律，為決策提供支持。2.數(shù)據(jù)挖掘方法a.聚類分析：將相似數(shù)據(jù)歸為一類，揭示數(shù)據(jù)分布規(guī)律。b.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如購物籃分析。c.分類與預(yù)測：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測。3.數(shù)據(jù)挖掘步驟a.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、整合等操作，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。b.特征選擇：從原始數(shù)據(jù)中選擇對分析目標(biāo)有重要影響的特征。c.模型選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目標(biāo)，選擇合適的模型。d.模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)。e.模型評估：使用測試數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行評估，驗(yàn)證模型效果。四、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的結(jié)合1.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的關(guān)系a.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘?yàn)閿?shù)據(jù)建模提供數(shù)據(jù)來源。b.數(shù)據(jù)建模有助于提高大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘的效率和準(zhǔn)確性。c.二者相互促進(jìn)，共同推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。2.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的結(jié)合方法a.在邊緣設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，減少數(shù)據(jù)傳輸量。b.在邊緣設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提高數(shù)據(jù)處理速度。c.將邊緣設(shè)備上的數(shù)據(jù)與云端數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)挖掘。3.大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的應(yīng)用案例a.智能交通系統(tǒng)：通過大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)時分析交通流量，優(yōu)化交通信號燈控制。b.智能家居：通過數(shù)據(jù)建模，實(shí)現(xiàn)家電設(shè)備的智能控制，提高生活品質(zhì)。c.健康醫(yī)療：通過大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘，實(shí)時監(jiān)測患者病情，提高治療效果。五、大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模是大數(shù)據(jù)技術(shù)的重要組成部分，二者相互促進(jìn)，共同推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展。通過對大數(shù)據(jù)邊緣數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)建模的研究，可以更好地理解數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)處理效率，為各個領(lǐng)域提供有力支持。[1]，.大數(shù)據(jù)邊緣計算技術(shù)綜述[J].計算機(jī)科學(xué)與應(yīng)用，2018，8（2）：123130.[2]，趙六.數(shù)據(jù)