大數據找相似叫什麼

❶ 什麼叫戶籍大數據比對

戶籍大數據對比就是公安部系統裡面把戶籍信息相似的信息進行對比，主要是用來追蹤犯罪嫌疑人的戶籍。

❷ 火燒雲數據的相似賬號功能是什麼意思

火燒雲數據的相似號查找，是通過選擇的B站UP主意向賬號，通過大數據分析檢索推薦相似的UP主賬號，提高UP主賬號的查找效率，節約時間成本。

❸ 第三章：尋找相似的項目

2020/07/21 -

這個章節的內容如下：

其實我對這個minhash、LSH、ssdeep這些概念都比較混亂，我一直以為他們是相似的，這里就藉助這個機會好好理解理解。

而且，我記得這部分的應用時，並不是說就要按照兩兩相比的方式來求出所有的樣本之間的對比。他們的經典應用是，找到這個樣本的topk相似樣本，或者找到topk的相似樣本對。而且他們這種相似度比較方法，也都是暗中大約式的比較，並不是精確的得到某種相似度。不過，我是有點感覺不對，就是好像還有別的應用，我有點淡忘了。

雖然利用n-gram這種方式可以將數據進行轉化為集合的形式，但是如果將集合中所有的項目都進行哈希，然後進行存儲，在大數據量的情況下，這個存儲空間的要求也是非常巨大的。那麼這種情況下，就需要壓縮這個數據，通過指紋的形式來代表這個數據。我這里來簡單描述一下這個思想，就是說， 在大數據的情況下，如果能夠有一個壓縮的方式將一個數據簡化，得到一個指紋這個指紋在某個空間上，還能代表著原來的數據。。。。。卧槽，我怎麼就感覺這個說法，這么熟悉。
將數據進行降維，降維之後還能保證數據能保證原來的一些特性 ，卧槽。

這里需要保持的特性就是，將這個集合在集合在進行壓縮之後，利用這個指紋，依然能夠求這兩個集合的傑西卡相似度。
但是這里需要注意的是，這種方式並不能得到非常准確的傑西卡系數，但是能夠大致逼近這個數據，apporiate這種。

首先來說明一下如果來代表集合（這里還真是讓我想起了，什麼數據結構能夠代表集合呢。。。哈希表？）

通過代表這個元素是否在集合中出現過。（通過這種方式就轉化為了矩陣的方式）
那麼如果是要計算相似度的話，只需要用列向量就好了。
（但實際情況中，經常不使用這種方式作為存儲集合的方式，因為這種矩陣的方式會導致整個矩陣非常的稀疏；而是利用零哇哇i一種就是，就是只記錄某個數據不為0，只記錄位置數值）

Minhashing(p99)
這里想要的集合的指紋，由大量的計算組成，每一個都是一個前面提到的特徵矩陣的minhash。

第一個介紹的一種minhashing的方式是，通過選擇一種特徵矩陣的列的排列方式，然後hash函數結果將是第一次出現的數值。

h(s1)=a h(s2)=c h(s3)=b h(s4)=a

他這里說出了一個非常有意的事情，就是集合的傑西卡系數和minhashing數值是有聯系的。
（對於某種隨機排列的列結果）minhash函數生成相同數值的概率是等於這些集合的傑西卡系數。（這個是絕對等於還是大約等於呢？這里沒說。 從後面的即使來看， 他是有一個強的假設，那就是這個生成的元素排列一定要是隨機的）

來看一下原理解釋：
首先，將某兩個集合取出來，然後隨機排列元素，這種情況下。每行的元素只有三種情況，1.X類型，S1和S2都好看，這行為1

下面來分析h(s1)=h(s2)的概率， 假設這個（列的）排列組合是完全隨機的 ，我們首先遇到x，比我們首先遇到y的概率應該是x/(x+y)，這個公式一開始不容易理解，可以想像成是一種隨機取東西的場景，隨機出一個，先是這種的那就是x個，然後除以總數。所以在這種情況下，那就是說h(s1)=h(s2)的概率是等於傑西卡系數的。所以他們就通了。（注意，這是假設這個隨機概率場景下）

接下來說明一下minhash指紋。
還是按照特徵矩陣來說明，隨機從元素的排列中抽取n個，然後分別按照這個n作為minhash函數來進行計算，那麼這個時候就得到了一個長度為n的向量，然後還是按照列為集合名的方式，那麼這種方式就又得到了一個矩陣，這個矩陣就是指紋矩陣。

計算哈希指紋

這里來說明一下， 當手裡的元素非常多的時候，比如成千上萬個，那麼你這個時候怎麼計算他的排列組合。。（我他媽感覺，這不就是演算法裡面學習的東西嗎。。。哎）這里需要這種計算的方式，就是因為僅僅在元素數量比較多的時候，無法進行完全隨機的進行排列。
但是這個東西的計算過程，我感覺這個演算法有點玄乎，我沒太看懂。

我看明白了，實際上它是利用一個哈希函數（這個哈希函數盡量實現這些0-k-1的數值能夠不發生沖突）來實現一個偽序列。首先將元素名轉化為整數，然後計算這些整數的哈希值。
↑上面這句話不是很准確， 因為我通過他書上的例子，其生成的兩個偽序列，並不能得到一個傑西卡系數的估計；但是他給出的這個演算法卻可以這樣計算，因為他是持續更新的。我不知道是什麼原理。
我覺得這里應該是我理解錯誤了。前面也提到了，使用這種minhash的方式，隨機生成的排列（生成相同的minhash的概率）是等用戶傑西卡系數的。但是這里僅僅說的是概率。

那麼如果是這樣的話，他後面又使用了指紋矩陣是什麼意思呢？
我總感覺這里差了一步，就是我已經直到minhash能夠在概率上等於傑西卡系數，但是要生成這個minhash是比較困難的。
那為什麼還要生成一個指紋矩陣呢？

首先還是回到這個minhash和傑西卡系數聯系的地方，他說的是如果是隨機生成的序列，他們minhash函數相等的概率是等於傑西卡系數的。
但從這個整體的內容安排上來看，在介紹了這個概率相等的內容之後，就出現了指紋的事情，也就是最開始所提到的。
這里的指紋採用的是minhash指紋。
其實我也挺納悶的，既然已經事這種情況了，那麼為什麼還要有這種方式呢？是說利用整個指紋來模擬這個概率嗎，這里不是很懂。
這個需要進一步再進行學習。
這里同時提到了一個問題，就是說，這種計算方式的maprece的實現框架，這個也值得思考，但我更關系的，其實是這個矩陣式怎麼存儲的。

首先，書本上提到，如果是想得到兩兩相比的結果，那麼這種方式必然是沒有捷徑的，肯定是要通過真實地比較每個對來得到結果，當然在當前大數據的框架下，可以通過利用並行來計算結果的方式得到結果；然後，LSH在這種需求下就有了用武之地，其主要做法就是，既然得到全部的比較對非常耗時，那麼可以通過LSH的方式，獲取其中最相近的對，所以LSH也被稱為近鄰搜索。

一種通用的方式來實現LSH就是將某個數據hash很多次，這種如果相似的項目會以比較大的概率被分配到同一個桶中，這樣可以考慮如果是哈希到同一個桶中的數據對為相似的，然後為了檢測相似度的話，就只檢測這部分數據。
這里有一個問題，就是哈希多次，那麼hash演算法是什麼呢？如果都是某個數值取模，好像是有這么個效果（數值情況下）。
上面的方式其實是基於這種假設，那就是大部分非相似的數據不會被hash到同一個桶中，這些數據也永遠不會被檢查。如果某兩個實際上非相似的數值對被hash到了同一個位置，那麼這種情況算是一種假陽性。

然後，LSH的做法，書上的介紹就是，通過將這個minhash指紋矩陣進行分割（在行的角度），然後分割之後，對每個裡面的列向量進行哈希，如果他們哈希結果是相等的，他們就是相似的備選。然後相似的個數越多，就越大程度相似。

這里他有一個理論計算，我沒太看懂。後面要具體分析一下再。
這里來整理一下她的整體流程：（p109)
1）利用k-shingles來代表文檔，並進行相應的hash，進行排序再
2）選擇minhash指紋的n，然後計算minhash指紋
3）選擇一個閾值t作為lsh的
4）進行計算
5）然後最好是進行一下，所謂的相似度高的對

但是說實話， 我沒有看到她到底是怎麼計算的，就是為什麼這種方式就提高了呢？還是不是要先兩兩相比嗎？
還是說，如果確定了閾值，就可以不計算某些呢？

後面的內容就更多了，感覺好像都看不完了。。。。太刺激了。。

❹ 大數據可視化軟體和工具有哪些，類似帆軟和Smartbi這種

數據可視化這塊，帆軟和Smartbi都是不錯的選擇，產品各有特色，差異不大，根據你們公司的具體需求和預算去綜合考慮吧。

❺ 大白話談大數據：數據分析方法之對比分析

對比分析是數據分析中最常用、好用、實用的分析方法，它是將兩個或兩個以上的數據進行比較，分析其中的差異，從而揭示這些事物代表的發展變化情況以及變化規律。

先看看思維導圖：

使用分析方法（和誰比）    

如何使用對比分析法，就要先考慮 和誰比 這個問題。

和自己比較

通過和自己過去的平均值相比，發現問題，圍繞問題進行分析，出現的問題是自身問題導致的還是行業問題導致的，如果自己的環比出現了問題，就要從自身上找原因，提高活躍率。

和行業比較

將自己的平均值和行業平均值進行比較，和同行一比，往往會發現很多問題。

使用分析方法（如何比較）      

第二個要考慮的問題就是 如何比較 ？

數據整體的大小 ：用某些指標來衡量整體數據的大小，常用的數據指標為：平均值、中位數、某個業務指標

數據整體波動 ：用變異系數來衡量整體數據的波動情況

趨勢變化 ：運用對比分析來分析趨勢變化的時候，最主要的是找到合適的對比標准。找到標准，將對比對象的指標與標准進行對比，就能得出有結果了。目前常用標準是時間標准、空間標准、特定標准。

第一類時間標准 ：

動作前後對比 ，可以看到動作前後的效果，如對比某次營銷活動前後的對比。

時間趨勢對比 ，可以評估指標在一段時間內的變化，可以通過環比，來判斷短時間內趨勢的變化。

與去年同期對比 ，當數據存在時間周期變化的時候，可以與去年同期對比，剔除時間周期變化因素。通過同比，來判斷短時間內趨勢的變化。

環比：本月和上個月比較，短時間的比較

同比：本年和上一年比較，長時間的比較

第二類空間標准 ：

A/B測試 ，在同一時間維度，分別讓組成成分相同的目標用戶，進行不同的操作，最後分析不同組的操作效果，A/Btest我接下去也會講。

相似空間對比 ，運用兩個相似的空間進行比較，找到二者的差距，比如同類型甲APP（貝殼）乙APP（自如）的年留存率情況，明顯看出哪個APP的留存率更高，日常生活中相似空間比較常用的就是城市、分公司之間的對比。

先進空間對比 ，是指與行業內領頭羊對比，知曉差距多少，再細分原因，從而提高自身水平。如淘寶和京東的對比。

第三類特定標准 ：

與計劃值對比 ，目標驅動運營，在營銷中會制定年、月、甚至日的目標，通過與目標對比，分析自己是否完成目標，若未完成目標，則深層次分析原因。目標驅動的好處，就是讓運營人員一直積極向上努力的去完成目標，從而帶動公司盈利。

與平均值對比 ，與平均值對比，主要是為了知曉某部分與總體差距。

與理論值對比 ，這個對比主要是因為無歷史數據，所以這個時候只能與理論值對比。理論值是需要經驗比較豐富的員工，利用工作經驗沉澱，參考相似的數據，得出來的值。

對比分析方法原則   

對比分析需要堅持可比性原則：對比對象相似，對比指標同質

對比對象相似 ：進行比較的時候注意，比較規模要一致，對比對象越相似，就越具有可比性，比如說不能用你的工資和思聰的零花錢進行比較，這樣不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人進行比較。當然這只是個不恰當的例子haha

對比指標同質： 同質可以表現在下面三點：

1.指標口徑范圍相同 ，比如甲 APP 與乙 APP 的用戶年留存率比較，如果用甲 APP 18年的用戶留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的與甲18年的比較。

2.指標計算方法一樣 ，也就是計算公式相同，比如一個用除法、一個用加法進行計算。

3.指標計量單位一致 ，不能拿身高和體重進行比較，二者常用單位一個是厘米，一個是千克。

分析方法應用   

舉一個例子吧，A/Btest

什麼是A/B測試呢？為統一個目標制定兩個版本，這兩個版本只有某個地方不一樣，其他地方保持不變，讓一部分用戶使用A版本，一部分用戶使用B版本，A版本為實驗組，B版本為對照組，兩個版本運行一段時間後，分別統計兩組用戶的表現，然後對兩組數據進行對比分析，選擇效果好的版本，正式發布給全部用戶。

當然現實中的A/Btest也遠沒有這么簡單，我接下去會寫一篇文章專門講講A/Btest的，挖坑+1 hahaha

最後打個小廣告，我的公眾號（顧先生的數據挖掘）

喜歡的小夥伴可以關注下，你的關注是我最大的動力。

❻ 人臉搜索的相似應用

實際上目前很多社交網站上，人臉識別技術已經有了雛形。比如在國內流行的開心網和美國的Facebook上，用戶自己為相冊里的人物加上姓名，然後系統自動為同一相冊內所有相同的人臉加上姓名。大多數玩社交網站的網民都十分喜歡這項服務。
而在美國電影中，我們也可以經常看到這樣的畫面，最典型的就是《諜影重重》系列。電影中調查局為了追蹤特工伯恩，不但可以通過身份證系統進行人臉識別，還可以通過任何一個公共場所中的攝像頭進行人臉識別。
這些技術早已不再是活在科幻片中的幻想，而是已經來到了每一個普通人的身邊，而這項技術如果不加以限制，而是開放給每一個人，其後果是不堪設想的。
大部分以圖片作為輸入的搜索引擎，例如tineye(2008年上線)、搜狗識圖(2011年上線)等，本質上是進行圖片近似拷貝檢測，即搜索看起來幾乎完全一樣的圖片。2010年推出的網路識圖也是如此。
在經歷兩年多的沉寂之後，網路識圖開始向另一個方向探索。2013年1月的網路年會中，李彥宏特意提到網路識圖：「以圖搜圖的准確率從20%提升到80%」。不過與之前相比，網路識圖找到相似圖片的能力似乎並未顯著提升，那麼改變從何而來？李彥宏把這種明顯的提升歸因於剛上線的人臉搜索。與之前的區別在於，如果用戶給出一張圖片，網路識圖會判斷裡面是否出現人臉，如果有，網路識圖在相似圖片搜索之外，同時會全網尋找出現過的類似人像。新增加的技術簡而言之，首先是人臉檢測並提取出特徵表達，隨後再據此進行資料庫對比，最後按照相似度排序返回結果。其實，人臉檢測並不是新技術，相關研究已有三十年歷史，然而直到去年底，網路才決定推動這一技術付諸實施 。

❼ 大數據kdd是什麼

數據知識發現（KDD），是自動或方便地提取模式，表示在大型資料庫，數據倉庫，Web，其他海量信息庫或數據流中隱式存儲或捕獲的知識。知識發現是從各種信息中，根據不同的需求獲得知識的過程。知識發現的目的是向使用者屏蔽原始數據的繁瑣細節，從原始數據中提煉出有效的、新穎的、潛在有用的知識，直接向使用者報告。

KDD的基本任務

1、數據分類

分類是數據挖掘研究的重要分支之一，是一種有效的數據分析方法。分類的目標是通過分析訓練數據集，構造一個分類模型（即分類器），該模型能夠把資料庫中的數據記錄映射到一個給定的類別，從而可以l立用於數據預測。

2、數據聚類

當要分析的數據缺乏必要的描述信息，或者根本就無法組織成任何分類模式時，利用聚類函數把一組個體按照相似性歸成若干類，這樣就可以自動找到類。聚類和分類類似，都是將數據進行分組。但與分類不同的是，聚類中的組不是預先定義的，而是根據實際數據的特徵按照數據之間的相似性來定義的。

❽ 精準大數據如何獲取精準客源

大數據獲客是近幾年興起的企業獲客方式，主要是針對2B企業的，幫助銷售挖掘精準企業客戶資源。

這類大數據獲客平台，爬取整理了全網的企業數據信息，並且自動進行數據清洗，每日動態更新，過濾掉無效過期的信息，有效率比較高。

最重要的是可以根據不同行業的目標客戶畫像，設置篩選條件，精準篩選出企業的目標客戶名單，對於銷售型企業拓客來說是非常高效的，還可以降低整體獲客成本。

現在 科技 這么發達，獲取客戶信息的渠道也是多樣化的，只要在軟體上輸入你需要的客戶行業跟地區，精準的客戶手機號就能一鍵提取出來，並且一鍵導入通訊同步微信好友，客源的問題解決了剩下的就是跟客戶談生意了。

每年總是有些新名詞出現，其實很多時候都是虛的，繞來繞去就是一句話，獲客嘛，精準引流嗎，對不對？何必搞那麼復雜，整天用新概念來套路新手呢？

我們出來創業也好，網路上賣貨也行，無非就是一招：每天吸引大量的客戶加我們，也就是經常說的：引流。 只要每天有10個人找你，你還擔心賣不出去東西嗎？

不跑題了，我們說回整天：如何快速獲客，怎麼樣快速引流。

引流手法很多，平台也非常多，那哪些最適合新手做呢？就是截流術了，這個是最快的招數。

很多人總是以為去私信，或者是去評論引流。其實都不是，這些招數已經過時了，兄弟們

我們最實在管用的手法是，在不私信的情況下，也不評論的情況下，照樣能把粉絲給吸引回來，這才是 截流術的精華所在。

大家別小看這招啊，往往最簡單的招數，最實用也最管用，那些華麗花哨的東西，那些所謂的黑 科技 ，很多時候都是蒙蔽新手的，不要去盲信相信。

不管你什麼行業的粉絲，只要你同行在以上這些渠道的，他們的粉絲又多的，我們就能輕松的讓粉絲主動上門，是粉絲主動加我們，並且不需要私信！！ 你想知道怎麼做到的么

尋找新客戶

高質量的新客戶可以通過常用的Look Alike手段，以及搜索詞用戶來獲得。

Look Alike：又叫相似人群擴展，以重定向用戶作為種子用戶，根據4W1H模型中各個維度的用戶特性查找相似特性的人群。

搜索詞用戶：當用戶有需求時，會通過搜索引擎主動查找相關信息。因此，可以找供應商提供搜索詞用戶，對這些用戶進行定向投放。

總體而言，品牌程序化廣告中，最核心的要素就是人群，因此對廣告投放平台的人群數據有很高的要求。

在廣告主的brief 中，一般會要求需要哪些目標人群，可能還會簡單描述用戶畫像，比如他們的職業、習慣等。提案的時候，要重點對人群進行分析，並闡述如何定位到這些目標人群以及量級會有多少。

定向目標人群需要在設置廣告活動時選擇人群標簽（tag），可能是廣告投放平台平台的自有標簽，也可能是第三方DMP的標簽。

標簽一般包括性別、年齡、行業、收入、婚姻狀態、教育背景、興趣愛好等。為每個用戶打人群標簽時，主要是基於用戶識別號、用戶行為、時間、地點、終端等屬性進行綜合分析，並標記該用戶在各個維度上的屬性特徵（同一個用戶會對應多個標簽）。

❾ 大數據匹配是什麼意思

通過大數據參數找到相同的參數。大數據匹配最廣泛地適用於婚戀網站，根據雙方的信息更精準的找到相互合適的的伴侶，也就是門當戶對。