大數據建模時序

Ⅰ 大數據挖掘方法有哪些

方法1.Analytic Visualizations(可視化分析)

無論是日誌數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具的最基本要求。可視化可以直觀地顯示數據，讓數據自己說話，讓聽眾看到結果。

方法2.Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

如果說可視化用於人們觀看，那麼數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析和其他演算法使我們能夠深入挖掘數據並挖掘價值。這些演算法不僅要處理大量數據，還必須盡量縮減處理大數據的速度。

方法3.Predictive Analytic Capabilities(預測分析能力)

數據挖掘使分析師可以更好地理解數據，而預測分析則使分析師可以根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。

方法4.semantic engine(語義引擎)

由於非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新挑戰，因此需要一系列工具來解析，提取和分析數據。需要將語義引擎設計成從“文檔”中智能地提取信息。

方法5.Data Quality and Master Data Management(數據質量和主數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化流程和工具處理數據可確保獲得預定義的高質量分析結果。

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Ⅱ 大數據模型建模方法

以下是常見的大數據模型建模方法：

Ⅲ 大數據挖掘方法有哪些

直接數據挖掘：目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數(可以理解成資料庫中表的屬性，即列)進行描述。

間接數據挖掘：目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述;而是在所有的變數中建立起某種關系。

數據挖掘的方法

神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

數據挖掘任務

關聯分析

兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性，就稱為關聯。數據關聯是資料庫中存在的一類重要的、可被發現的知識。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閥值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。

聚類分析

聚類是把數據按照相似性歸納成若干類別，同一類中的數據彼此相似，不同類中的數據相異。聚類分析可以建立宏觀的概念，發現數據的分布模式，以及可能的數據屬性之間的相互關系。

分類

分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。

預測

預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。

時序模式

時序模式是指通過時間序列搜索出的重復發生概率較高的模式。與回歸一樣，它也是用己知的數據預測未來的值，但這些數據的區別是變數所處時間的不同。

偏差分析

在偏差中包括很多有用的知識，資料庫中的數據存在很多異常情況，發現資料庫中數據存在的異常情況是非常重要的。偏差檢驗的基本方法就是尋找觀察結果與參照之間的差別。

Ⅳ 什麼是大數據及預測建模

首先，在回答這個問題之前，我們先了解下預測的定義：預測實際上是一種填補缺失信息的過程，即運用你現在掌握的信息（通常稱為數據），生成你尚未掌握的信息。這既包含了對於未來數據的時序預測，也包含了對當前與歷史數據的分析判斷，是更廣義的預測。

關於預測，大致可分為兩大類：基於數據挖掘的預測和基於機器學習的預測。

基於數據挖掘的預測

歷史上，預測的主流分析方法是使用數據挖掘的一系列技術，而這其中被經常使用的是一種被稱為「回歸」的統計技術。回歸做的是什麼？它主要是根據過去發生時間的「平均值」來尋找一種預測。當然，回歸也有很多種實現方式，有簡單的線性回歸，多項式回歸，也有多因素的Logistic回歸，本質上都是一種曲線的擬合，是不同模型的「條件均值」預測。

基於機器學習的預測

但是，回歸分析中，對於歷史數據的無偏差預測的渴求，並不能保證未來預測數據的准確度，於是基於機器學習的預測開始走入大眾的視野。與回歸分析不同，機器學習的預測不追求平均值的准確性，允許偏差，但求減少方差。過去，由於數據和計算能力的匱乏，機器學習的表現不如回歸分析來得好。但現在，隨著數據體量的不斷增長，計算能力的不斷提升，使用機器學習和（神經網路）深度學習來做預測效果比其他所有方法表現得都要更好，這也使得我們利用統計學進行預測的方法發生了徹底的轉變。

把人工智慧與機器學習的最新發展作為傳統統計學的延伸與加強這是非常誘人的想法！你會發現，這其實跟觀遠數據AI+BI核心戰略是一致的。因為在AI預測之前，AI所需要的大量數據聚合、清洗工作就已經可以在BI平台上完成，因此從BI延伸到AI變得非常順暢，後續需考慮的就是如何與業務更有機的結合。

Ⅳ 創建有效的大數據模型的6個技巧

創建有效的大數據模型的6個技巧
數據建模是一門復雜的科學，涉及組織企業的數據以適應業務流程的需求。它需要設計邏輯關系，以便數據可以相互關聯，並支持業務。然後將邏輯設計轉換成物理模型，該物理模型由存儲數據的存儲設備、資料庫和文件組成。
歷史上，企業已經使用像SQL這樣的關系資料庫技術來開發數據模型，因為它非常適合將數據集密鑰和數據類型靈活地鏈接在一起，以支持業務流程的信息需求。
不幸的是，大數據現在包含了很大比例的管理數據，並不能在關系資料庫上運行。它運行在像NoSQL這樣的非關系資料庫上。這導致人們認為可能不需要大數據模型。
問題是，企業確實需要對大數據進行數據建模。
以下是大數據建模的六個提示：
1.不要試圖將傳統的建模技術強加於大數據
傳統的固定記錄數據在其增長中穩定且可預測的，這使得建模相對容易。相比之下，大數據的指數增長是不可預測的，其無數形式和來源也是如此。當網站考慮建模大數據時，建模工作應該集中在構建開放和彈性數據介面上，因為人們永遠不知道何時會出現新的數據源或數據形式。這在傳統的固定記錄數據世界中並不是一個優先事項。
2.設計一個系統，而不是一個模式
在傳統的數據領域中，關系資料庫模式可以涵蓋業務對其信息支持所需的數據之間的大多數關系和鏈接。大數據並非如此，它可能沒有資料庫，或者可能使用像NoSQL這樣的資料庫，它不需要資料庫模式。
正因為如此，大數據模型應該建立在系統上，而不是資料庫上。大數據模型應包含的系統組件包括業務信息需求、企業治理和安全、用於數據的物理存儲、所有類型數據的集成、開放介面，以及處理各種不同數據類型的能力。
3.尋找大數據建模工具
有商業數據建模工具可以支持Hadoop以及像Tableau這樣的大數據報告軟體。在考慮大數據工具和方法時，IT決策者應該包括為大數據構建數據模型的能力，這是要求之一。
4.關注對企業的業務至關重要的數據
企業每天都會輸入大量的數據，而這些大數據大部分是無關緊要的。創建包含所有數據的模型是沒有意義的。更好的方法是確定對企業來說至關重要的大數據，並對這些數據進行建模。
5.提供高質量的數據
如果組織專注於開發數據的正確定義和完整的元數據來描述數據來自何處、其目的是什麼等等，那麼可以對大數據模型產生更好的數據模型和關系。可以更好地支持支持業務的數據模型。
6.尋找數據的關鍵切入點
當今最常用的大數據載體之一就是地理位置，這取決於企業的業務和行業，還
有其他用戶需要的大數據常用密鑰。企業越能夠識別數據中的這些常用入口點，就越能夠設計出支持企業關鍵信息訪問路徑的數據模型。

Ⅵ 旅遊業大數據建模是什麼

大數據採集。
1、大數據採集對大量多元異構旅遊大數據高效採集、整合各類異構涉旅數據資源，建立旅遊大數據資源庫。2、大數據存儲、管理和處理通過旅遊大數據共享交換技術，建立統一的公共數據共享開發平台，實現智慧旅遊與智慧城市的數據共享與交換體系。3、大數據分析和挖掘構建多層次、立體化、可視化、智能化的數據挖掘與深度應用系統，提升旅遊管理、服務、營銷、保護能智慧能力。4、 大數據呈現和應用提升旅遊管理部門和涉旅企業大數據應用，為遊客、導游、旅行社、景區、管理部門提供相應的數據應用服務。

Ⅶ 大數據建模過程中的數據處理

數據是建模的基礎，也是研究事物發展規律的材料。數據本身的可信度和處理的方式將直接決定模型的天花板在何處。一個太過雜亂的數據，無論用多麼精煉的模型都無法解決數據的本質問題，也就造成了模型的效果不理想的效果。這也是我們目前所要攻克的壁壘。但是，目前我們市場對的數據或者科研的數據空攜並不是完全雜亂無章的，基本都是有規律可循的，因此，用模型演算法去進行科學的分析，可以主觀情緒對決策的影響。所以數據是非常重要的一部分。那麼，接下來我們就詳細說一下數據的處理與分析。

當看到數據的時候，首要做的並不是進行清洗或者特徵工程，而是要觀察數據所呈現的基本狀態，以及進行數據與任務的匹配，這就需要我們之前所提到的業務常識與數據敏感度的能力了，只有通過完整的數據分析，才能夠更為精準的做符合需求的特徵工程工作。數據的基本特徵分析主要從以下幾個方面進行：

1. 確定類型 ：數據集的類型包括文本，音頻，視頻，圖像，數值等多種形式交織而成，但是傳入模型中的都是以數值形式呈現的，所以確定數據的類型，才可以確定用什麼方法進行量化處理。

2. 驗證可靠度 ：由於數據的收集的方式不盡相同，數據來源的斗差伏途徑多種多樣。所以數據的可信度判斷也顯得尤為重要。而數據可靠性校驗的方法非常多。例如：根據收集途徑判斷，如果調查問卷也可根據問卷設計的可靠度進行判斷，當然轉化為數值後也可輔助一些模型進行精細校驗等。採用何種方式，取決於獲取數據的方式，數據類型以及項目的需求。

3. 樣本定義 ：需要確定樣本對應的每一個特徵屬性的內容是什麼。例如：樣本的容量，樣本的具體內容，樣本所包含的基本信息等。

4. 任務匹配： 在任務分析中我們把項目拆分成了小的子問題，這些問慶亮題有分類，回歸，關聯關系等。也就是每個問題的所達成的目標是不一樣的，那麼我們要從數據集中篩選出符合子問題的數據，也就是選好解決問題的原料，很多情況下是靠你的數據敏感度和業務常識進行判斷的。

5. 數據集的劃分： 由於模型搭建完成之後有一個訓練與驗證評估的過程，而目前最為簡單的一種驗證手段就是就是交叉驗證，因此我們需要將數據集拆分成訓練集和測試集，這一步僅僅確定訓練集和測試集的比例關系，例如：70%的數據用於訓練，30%的數據用於測試。

數據的清洗是一件非常繁瑣且耗費時間的事情，基本可以佔到一個工程的30%到50%的時間。並且數據的清洗很難有規律可循，基本上依託於你對數據的基本分析與數據敏感度。當然，當你看的數據夠多，數據的清洗的經驗也就越多，會為你今後哦搭建模型提供很多遍歷，我們這里提供一些常見的清洗的點。

清洗異常數據樣本需要考慮到方方面面，通常情況下我們從以下方面：

1.處理格式或者內容錯誤：

首先，觀察時間，日期，數值等是否出現格式不一致，進行修改整理；其次，注意開頭，或者中間部分是否存在異常值；最後，看欄位和內容是否一致。例如，姓名的內容是男，女。

2. 邏輯錯誤清洗：

去重：通常我們收集的數據集中有一些數據是重復的，重復的數據會直接影響我們模型的結果，因此需要進行去重操作；

去除或者替換不合理的值：例如年齡突然某一個值是-1，這就屬於不合理值，可用正常值進行替換或者去除；

修改矛盾內容:例如身份證號是91年的，年齡35歲，顯然不合理，進行修改或者刪除。

3. 去除不要的數據： 根據業務需求和業務常識去掉不需要的欄位

4. 關聯性錯誤驗證： 由於數據來源是多個途徑，所以存在一個id，進行不同的數據收集，可通過，id或者姓名進行匹配合並。

該問題主要出現在分類模型中，由於正例與負例之間樣本數量差別較大，造成分類結果樣本量比較少的類別會大部分分錯。因此需要進行數據不平衡處理。常用的處理方法有：向上采樣、向下采樣、數據權重復制、異常點檢測等。