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大数据的处理和分析
课 程 内 容
• 课程内容(本次讲座与下述内容关系不大)
围绕学科理论体系中的模型理论, 程序理论和计算理论
1. 模型理论关心的问题
给定模型M,哪些问题可以由模型M解决;如何
比较模型的表达能力
2. 程序理论关心的问题
– 给定模型M,如何用模型M解决问题
– 包括程序设计范型、程序设计语言、程序设计、
形式语义、类型论、程序验证、程序分析等
3. 计算理论关心的问题
给定模型M和一类问题, 解决该类问题需多少资源
讲 座 提 纲
• 大数据的魅力
– 数据挖掘、大数据、大数据案例、大数据的特点
• 大数据时代的思维变革
– 样本和全体、精确性和混杂性、因果关系和相关
关系
• 大数据的处理
– 几种主要处理方式、MapReduce编程模型
• 大数据的分析
– 关键技术概述、PageRank初步
• 数据挖掘
– 数据挖掘的定义
1. 从数据中提取出隐含的过去未知的有价值的潜
在信息
2. 从大量数据或者数据库中提取有用信息的科学
– 相关概念:知识发现
1. 数据挖掘是知识发现过程中的一步
2. 粗略看:数据预处理�数据挖掘�数据后处理
预处理: 将未加工输入数据转换为适合处理的形式
后处理: 如可视化, 便于从不同视角探查挖掘结果
大数据的魅力
• 数据挖掘
– 典型事例:购物篮分析
顾客 一次购买商品
1 面包、黄油、尿布、牛奶
2 咖啡、糖、小甜饼、鲑鱼
3 面包、黄油、咖啡、尿布、牛奶、鸡蛋
4 面包、黄油、鲑鱼、鸡
5 鸡蛋、面包、黄油
6 鲑鱼、尿布、牛奶
7 面包、茶叶、糖、鸡蛋
8 咖啡、糖、鸡、鸡蛋
9 面包、尿布、牛奶、盐
10 茶叶、鸡蛋、小甜饼、尿布、牛奶
经关联分析,可发现顾客经常同时购买的商品:尿布�牛奶
大数据的魅力
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