大數(shù)據(jù)云計算數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)預處理重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)云計算概述1.大數(shù)據(jù)概念a.大數(shù)據(jù)定義：大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合。b.大數(shù)據(jù)特點：數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型多、數(shù)據(jù)價值密度低、處理速度快。c.大數(shù)據(jù)應用領(lǐng)域：金融、醫(yī)療、教育、交通、互聯(lián)網(wǎng)等。2.云計算概念a.云計算定義：云計算是一種通過網(wǎng)絡提供按需、彈性、可擴展的計算資源服務。b.云計算特點：按需使用、彈性伸縮、高可用性、低成本。c.云計算應用場景：企業(yè)IT基礎(chǔ)設施、大數(shù)據(jù)處理、移動應用等。3.大數(shù)據(jù)云計算關(guān)系a.大數(shù)據(jù)與云計算相互促進：大數(shù)據(jù)推動云計算發(fā)展，云計算為大數(shù)據(jù)提供基礎(chǔ)設施。b.大數(shù)據(jù)云計算應用場景：大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等。c.大數(shù)據(jù)云計算優(yōu)勢：降低成本、提高效率、提升數(shù)據(jù)價值。二、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)1.數(shù)據(jù)挖掘概念a.數(shù)據(jù)挖掘定義：從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。b.數(shù)據(jù)挖掘方法：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類、預測等。c.數(shù)據(jù)挖掘應用領(lǐng)域：市場分析、客戶關(guān)系管理、風險控制等。2.數(shù)據(jù)挖掘流程a.數(shù)據(jù)預處理：清洗、集成、轉(zhuǎn)換、歸一化等。b.數(shù)據(jù)挖掘算法：決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。c.模型評估與優(yōu)化：交叉驗證、混淆矩陣、ROC曲線等。3.數(shù)據(jù)挖掘工具與技術(shù)a.數(shù)據(jù)挖掘工具：R、Python、Hadoop、Spark等。b.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)：數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘平臺、可視化技術(shù)等。c.數(shù)據(jù)挖掘應用案例：電商推薦系統(tǒng)、金融風險評估等。三、數(shù)據(jù)預處理重點1.數(shù)據(jù)清洗a.缺失值處理：刪除、填充、插值等。b.異常值處理：識別、處理、替換等。c.數(shù)據(jù)一致性處理：數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)規(guī)范化等。2.數(shù)據(jù)集成a.數(shù)據(jù)來源：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。b.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。c.數(shù)據(jù)映射：數(shù)據(jù)映射規(guī)則、數(shù)據(jù)映射方法等。3.數(shù)據(jù)歸一化與標準化a.歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]或[1,1]范圍內(nèi)。b.標準化：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標準差為1的分布。c.歸一化與標準化的應用場景：特征選擇、模型訓練等。四、數(shù)據(jù)挖掘與云計算1.云計算在數(shù)據(jù)挖掘中的應用a.分布式計算：利用云計算平臺進行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。b.彈性伸縮：根據(jù)數(shù)據(jù)量動態(tài)調(diào)整計算資源。c.高可用性：保障數(shù)據(jù)挖掘任務的穩(wěn)定運行。2.云計算數(shù)據(jù)挖掘平臺a.Hadoop：分布式存儲和處理大數(shù)據(jù)的平臺。b.Spark：基于內(nèi)存的分布式計算框架。c.TensorFlow：深度學習框架。3.云計算數(shù)據(jù)挖掘案例a.電商推薦系統(tǒng)：利用云計算平臺進行用戶行為分析，實現(xiàn)個性化推薦。b.金融風險評估：利用云計算平臺進行海量數(shù)據(jù)挖掘，提高風險評估準確性。c.醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析：利用云計算平臺進行疾病預測、治療方案優(yōu)化等。五、[1]，.大數(shù)據(jù)技術(shù)與應用[M].北京：清華大學出版社，2018.[2]