一.大数据分析与处理概论_大数据与先进分析概论

背景: 云计算+大数据时代
政策: 突破大数据挖掘技术

一.什么是大数据

大数据： 人机交互的互联式计算系统（人生产资源，消耗资源，成为资源)

1.政界定义

推动信息计算能力实现:

• 按需供给
• 信息技术和数据资源充分利用

2.学界定义

• 基于互联网的相关的服务增加 使用和交互的模式
• 虚拟化的资源服务

3.大数据具体特征

• 稠密与稀疏共存: 局部稠密与全局稀疏
• 冗余与缺失并存: 大量冗余与局部缺失
• 显式与隐式均有: 大量显式与丰富隐式
• 静态与动态互视: 动态演进与静态关联
• 多元与异质共处: 多元多变与异质异性
• 量大与可用矛盾：量大低值与可用稀少
  

二.大数据智能分析处理的挑战

1.系统平台的挑战

• (1) 大数据系统处理与硬件协调
• (2) 大数据集成
• (3) 大数据隐私
• (4) 大数据能耗
• (5) 大数据管理

2.分析处理方面

• (1) 大数据质量
• (2) 大数据实时性
• (3) 大数据采集
• (4) 大数据不一致性
• (5) 大数据超高维性
• (6) 大数据不确定性

三.数据挖掘概述

1.数据挖掘基本流程

• 数据清洗： 消除噪声，删除不一致数据
• 数据集成： 多种数据集成，形成数据集市
• 数据选择： 从数据库中提取与分析相关的数据
• 数据变化： 通过汇总或聚焦，统一数据
• 数据挖掘： 智能方法提取数据
• 模式评估： 以兴趣为度量，识别代表知识的模式
• 知识表示： 可视化显示数据

2.数据挖掘功能

数据描述： 对某类对象的内涵进行概括，描述。

• (1)聚类： 根据最大化类内相似性，最小化类内相似性，对数据进行子集划分。
• (2)分类： 在知道训练元组分类情况下的 “监督” 学习
• (3)关联分类： 多个变量之间的规律
• (4)数据总结： 对数据进行浓缩，给出紧凑描述
• (5)偏差预测： 寻找观察结果与参照值之间有意义的差别，并描述和解释差别原因
• (6)预测： 对样本数据的关联性学习得到预测模型，从而进行未来的预测

3.数据挖掘运用的技术

• 统计学
• 机械学习
• 数据库与数据仓库
• 信息检索
• 可视化

4.大数据挖掘or传统数据挖掘

• (1)大数据挖掘降低了对传统数据挖掘模型和算法的依赖
• (2)大数据挖掘降低了因果关系对结果精度的影响
• (3)大数据挖掘最大程度分析用户行为数据

四.大数据挖掘计算框架

1.关键大数据框架

2.大数据挖掘处理基本流程

• (1)数据采集：接受客户端数据
• (2)数据存储：分布式存储数据
• (3)ETL：用Sqoop，DataX处理数据
• (4)数据计算：用MapReduc，Spark，Impala计算数据
• (5)数据分析与挖掘：用Mahout，Mllib进行机器学习
• (6)数据可视化：用D3，js，ECharts进行可视化