① 大数据挖掘都有哪些方面的应用
1、大数据挖掘可以使混乱且无规则的数据变得清晰且具有高可用性
大数据具有两个典型特征,一个是大量数据,另一个是复杂的计算。与传统数据库相比,大数据的结构化程度,可用性,数据提取和数据清理都是一项繁重的工作。
典型的典型生产和销售企业的业务系统数据是隔离,拆分,销售,生产,财务,客户等的,不同方面实际上是为自己的业务目标和输出构建自己的IT系统甚至被外包给不同的IT集成商或软件开发人员,因此系统相对独立。
2、让数据与数据之间的关系,这种关系可能产生化学反应
啤酒和尿布,口香糖和避孕套的著名例子可以发现典型数据之间的隐含关系。通过对消费者行为的数据进行建模和分析,可以发现理论上这两个原本不相关的事物,当用户购买某商品时产生了关联,针对此发现优化货架商品可以增加销售额。
3、监视数据生成过程以发现异常,并作出预警和错误纠正
通过时间对系统生成的数据进行建模,可以记录平均值以及每个时间点和时间段的上下间隔。如果某个节点发生异常情况,则系统可以快速找到问题并进行预警和故障排除。当然,这只是技术系统的价值。
在业务系统中,这种数据异常会给您业务状况的警告,帮助您比较历史时间维度,确定事物发生变化的原因,并为您提供必要的时间,数据和相关信息参考用于决策分析。
4、通过数据挖掘建立知识模型以提供决策支持信息
IT系统正在发挥更大的价值,因为它可以帮助您通过信息集成来提供决策参考信息。过去,有一个术语称为KDD(知识发现)。随着互联网信息内容的丰富和以及各大例如亿信华辰BI软件等公司的发展,网络信息的价值和有效性也在增加。
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② 数据挖掘的方法有哪些
神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。
遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。
粗集方法
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。
统计分析方法
在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
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③ 大数据挖掘常用的方法有哪些
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
④ 大数据挖掘方法有哪些
谢邀。
大数据挖掘的方法:
神经网络方法
神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。
遗传算法
遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。
决策树方法
决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。
粗集方法
粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。
覆盖正例排斥反例方法
它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。
统计分析方法
在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。
模糊集方法
即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。
⑤ 大数据研究常用软件工具与应用场景
大数据研究常用软件工具与应用场景
如今,大数据日益成为研究行业的重要研究目标。面对其高数据量、多维度与异构化的特点,以及分析方法思路的扩展,传统统计工具已经难以应对。
工欲善其事,必先利其器。众多新的软件分析工具作为深入大数据洞察研究的重要助力, 也成为数据科学家所必须掌握的知识技能。
然而,现实情况的复杂性决定了并不存在解决一切问题的终极工具。实际研究过程中,需要根据实际情况灵活选择最合适的工具(甚至多种工具组合使用),才能更好的完成研究探索。
为此,本文针对研究人员(非技术人员)的实际情况,介绍当前大数据研究涉及的一些主要工具软件(因为相关软件众多,只介绍常用的),并进一步阐述其应用特点和适合的场景,以便于研究人员能有的放矢的学习和使用。
基础篇传统分析/商业统计
Excel、SPSS、SAS 这三者对于研究人员而言并不陌生。
Excel 作为电子表格软件,适合简单统计(分组/求和等)需求,由于其方便好用,功能也能满足很多场景需要,所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一,且可处理数据规模小(这一点让很多研究人员尤为头疼)。这两年Excel在大数据方面(如地理可视化和网络关系分析)上也作出了一些增强,但应用能力有限。
SPSS(SPSS Statistics)和SAS作为商业统计软件,提供研究常用的经典统计分析(如回归、方差、因子、多变量分析等)处理。
SPSS 轻量、易于使用,但功能相对较少,适合常规基本统计分析
SAS 功能丰富而强大(包括绘图能力),且支持编程扩展其分析能力,适合复杂与高要求的统计性分析。
上述三个软件在面对大数据环境出现了各种不适,具体不再赘述。但这并不代表其没有使用价值。如果使用传统研究方法论分析大数据时,海量原始数据资源经过前期处理(如降维和统计汇总等)得到的中间研究结果,就很适合使用它们进行进一步研究。
数据挖掘
数据挖掘作为大数据应用的重要领域,在传统统计分析基础上,更强调提供机器学习的方法,关注高维空间下复杂数据关联关系和推演能力。代表是SPSS Modeler(注意不是SPSS Statistics,其前身为Clementine)
SPSS Modeler 的统计功能相对有限, 主要是提供面向商业挖掘的机器学习算法(决策树、神经元网络、分类、聚类和预测等)的实现。同时,其数据预处理和结果辅助分析方面也相当方便,这一点尤其适合商业环境下的快速挖掘。不过就处理能力而言,实际感觉难以应对亿级以上的数据规模。
另一个商业软件 Matlab 也能提供大量数据挖掘的算法,但其特性更关注科学与工程计算领域。而著名的开源数据挖掘软件Weka,功能较少,且数据预处理和结果分析也比较麻烦,更适合学术界或有数据预处理能力的使用者。
中级篇1、通用大数据可视化分析
近两年来出现了许多面向大数据、具备可视化能力的分析工具,在商业研究领域,TableAU无疑是卓越代表。
TableAU 的优势主要在于支持多种大数据源/格式,众多的可视化图表类型,加上拖拽式的使用方式,上手快,非常适合研究员使用,能够涵盖大部分分析研究的场景。不过要注意,其并不能提供经典统计和机器学习算法支持, 因此其可以替代Excel, 但不能代替统计和数据挖掘软件。另外,就实际处理速度而言,感觉面对较大数据(实例超过3000万记录)时,并没有官方介绍的那么迅速。
2 、关系分析
关系分析是大数据环境下的一个新的分析热点(比如信息传播图、社交关系网等),其本质计算的是点之间的关联关系。相关工具中,适合数据研究人员的是一些可视化的轻量桌面型工具,最常用的是Gephi。
Gephi 是免费软件,擅长解决图网络分析的很多需求,其插件众多,功能强且易用。我们经常看到的各种社交关系/传播谱图, 很多都是基于其力导向图(Force directed graph)功能生成。但由于其由java编写,限制了处理性能(感觉处理超过10万节点/边时常陷入假死),如分析百万级节点(如微博热点传播路径)关系时,需先做平滑和剪枝处理。 而要处理更大规模(如亿级以上)的关系网络(如社交网络关系)数据,则需要专门的图关系数据库(如GraphLab/GraphX)来支撑了,其技术要求较高,此处不再介绍。
3、时空数据分析
当前很多软件(包括TableAU)都提供了时空数据的可视化分析功能。但就使用感受来看,其大都只适合较小规模(万级)的可视化展示分析,很少支持不同粒度的快速聚合探索。
如果要分析千万级以上的时空数据,比如新浪微博上亿用户发文的时间与地理分布(从省到街道多级粒度的探索)时,推荐使用 NanoCubes(http://www.nanocubes.net/)。该开源软件可在日常的办公电脑上提供对亿级时空数据的快速展示和多级实时钻取探索分析。下图是对芝加哥犯罪时间地点的分析,网站有更多的实时分析的演示例子
4、文本/非结构化分析
基于自然语言处理(NLP)的文本分析,在非结构化内容(如互联网/社交媒体/电商评论)大数据的分析方面(甚至调研开放题结果分析)有重要用途。其应用处理涉及分词、特征抽取、情感分析、多主题模型等众多内容。
由于实现难度与领域差异,当前市面上只有一些开源函数包或者云API(如BosonNLP)提供一些基础处理功能,尚未看到适合商业研究分析中文文本的集成化工具软件(如果有谁知道烦请通知我)。在这种情况下,各商业公司(如HCR)主要依靠内部技术实力自主研发适合业务所需的分析功能。
高级篇前面介绍的各种大数据分析工具,可应对的数据都在亿级以下,也以结构化数据为主。当实际面临以下要求: 亿级以上/半实时性处理/非标准化复杂需求 ,通常就需要借助编程(甚至借助于Hadoop/Spark等分布式计算框架)来完成相关的分析。 如果能掌握相关的编程语言能力,那研究员的分析能力将如虎添翼。
当前适合大数据处理的编程语言,包括:
R语言——最适合统计研究背景的人员学习,具有丰富的统计分析功能库以及可视化绘图函数可以直接调用。通过Hadoop-R更可支持处理百亿级别的数据。 相比SAS,其计算能力更强,可解决更复杂更大数据规模的问题。
Python语言——最大的优势是在文本处理以及大数据量处理场景,且易于开发。在相关分析领域,Python代替R的势头越来越明显。
Java语言——通用性编程语言,能力最全面,拥有最多的开源大数据处理资源(统计、机器学习、NLP等等)直接使用。也得到所有分布式计算框架(Hadoop/Spark)的支持。
前面的内容介绍了面向大数据研究的不同工具软件/语言的特点和适用场景。 这些工具能够极大增强研究员在大数据环境下的分析能力,但更重要的是研究员要发挥自身对业务的深入理解,从数据结果中洞察发现有深度的结果,这才是最有价值的。
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⑥ 大数据挖掘在企业CRM中是怎样应用的
以百会CRM为例分析如何利用CRM结合大数据技术助力企业深层挖掘潜在客户。
采集精准数据 净化客户数据库
信息化的市场,各种各样的数据不断涌出,企业能够轻松从市场上获得各类数据,但是并非所有的数据都是有价值的,如何对数据进行筛选、核查是一个问题。利用百会CRM能够方便地进行电子调查,利用系统模板创建调查问卷,通过匹配相关客户群,定时定量发送给客户来进行数据调研,百会CRM能够自动把客户的回复数据存入数据库,供相关人员查看或提取。通过预设条件,企业能够获得CRM采集最准确的第一手数据,无需费时费力即能完成客户数据净化。
智能分析 抓住有价值的客户
采集数据的关键在于如何使用。不经过整合分析形成有用的信息,再多的数据对企业也毫无价值。而百会CRM能够对客户资料进行筛选分析,根据客户消费行为和身份信息,识别目标客户;从客户的兴趣爱好分析其感兴趣的产品;从历史业务信息挖掘潜在商机。通过多维度分析潜在客户,判断其能否为企业带来可估的价值,是客户开发的关键一步。
全方位维护 让客户价值最大化
无论在什么时候、什么行业,客户流失的情况总是存在的,企业的客户像在一个巨大的沙漏中,以不同的速率流失,为了保证业绩,必须有源源不断的新客户注入,但若一味地招揽新客户而无暇顾及老客户,大量的老客户就会从服务不周的"漏洞"中快速流失。在竞争激烈的市场中,获取新客户的成本居高不下,大量旧客户的流失对企业无疑是一个巨大的损失。百会CRM能够根据客户需求匹配产品信息,提供个性化的建议,生成详细的客户分析报表,帮助销售人员更高效地跟进客户,而清晰的客户消费行为分析结果,让公司得以提供给顾客超出预期的产品或服务,不仅仅满足于其目标需求,超出期待的体验,才有可能在顾客心中建立起真正的忠诚度。百会CRM如此的信息化管理让帮助企业有更多的心力关怀客户,留住有价值的客户。
⑦ 大数据时代空间数据挖掘的认识及其思考
引言
空间数据挖掘(Spatial Data Mining,SDM)即找出开始并不知道但是却隐藏在空间数据中潜在的、有价值的规则的过程。具体来说,空间数据挖掘就是在海量空间数据集中,结合确定集、模糊集、仿生学等理论,利用人工智能、模式识别等科学技术,提取出令人相信的、潜在有用的知识,发现空间数据集背后隐藏的规律、联系,为空间决策提供理论技术上的依据[1]。
1.空间数据挖掘的一般步骤
空间数据挖掘系统大致可以分为以下步骤:
(1)空间数据准备:选择合适的多种数据来源,包括地图数据、影像数据、地形数据、属性数据等。
(2)空间数据预处理和特征提取:数据预处理目的是去除数据中的噪声,包括对数据的清洗、数据的转换、数据的集成等。特征提取是剔除掉冗余或不相关的特征并将特征转化为适合数据挖掘的新特征。
(3)空间数据挖掘和知识评估:采用空间数据挖掘技术对空间数据进行分析处理和预测,从而发现数据背后的某种联系。然后结合具体的领域知识进行评估,看是否达到预期效果。
2.空间数据挖掘的方法研究
空间数据挖掘是一门综合型的交叉学科,结合了计算机科学、统计学、地理学等领域的很多特性,产生了大量处理空间数据的挖掘方法。
2.1 空间关联规则
关联规则挖掘是寻找数据项之间的联系,表达式形式是X→Y,其中X与Y是两种不相交的数据项集,即X∩Y=?覫。KOPERSKI K等人将关联规则与空间数据库相结合,提出了空间关联规则挖掘[2]。空间关联规则将数据项替换为了空间谓词,一般表达形式如下:
A1∧A2∧…∧An→B1∧B2∧…∧Bm(3)
令A=(A1,A2,…,An),B=(B1,B2,…,Bm),A和B分别表示Ai和Bj的谓词集合,A和B可以是空间谓词或非空间谓词,但是必须至少包含一个空间谓词且A∩B=?覫。SHEKHAR S和HUANG Y针对空间关联规则的特点提出了把关联规则的思想泛化成空间索引点集的空间同位规则的概念,在不违背空间相关性的同时用邻域替换掉了事务[3]。时空关联不仅涉及事件在空间中的关联,还考虑了空间位置和时间序列因素。国内的柴思跃、苏奋振和周成虎提出了基于周期表的时空关联规则挖掘方法[4]。
2.2 空间聚类
空间聚类分析是普通聚类分析的扩展,不能完全按照处理普通数据的聚类分析方法来处理空间数据。由于存在地理学第一定律,即空间对象之间都存在一定的相关性,因此在空间聚类分析中,对于簇内的定义,要考虑空间自相关这一因素。通过对空间数据进行自相关分析,可判断对象之间是否存在空间相关性,从而可合理判断出对象是否可以分为一簇。
基本的聚类挖掘算法有:
(1)划分聚类算法:存在n个数据对象,对于给定k个分组(k≤n),将n个对象通过基于一定目标划分规则,不停迭代、优化,直到将这n个对象分配到k个分组中,使得每组内部对象相似度大于组之间相似度。
(2)层次聚类算法:通过将数据不停地拆分与重组,最终把数据转为一棵符合一定标准的具有层次结构的聚类树。
(3)密度聚类算法:用低密度的区域对数据对象进行分割,最终将数据对象聚类成为若干高密度的区域。
(4)图聚类算法:用空间结点表示每个数据对象,然后基于一定标准形成若干子图,最后把所有子图聚类成一个包含所有空间对象的整图,子图则代表一个个空间簇。
(5)网格聚类算法:把空间区域分割成具有多重分辨率的和有网格结构特性的若干网格单元,在网格单元上对数据进行聚类。
(6)模型聚类算法:借助一定的数学模型,使用最佳拟合数据的数学模型来对数据进行聚类,每一个簇用一个概率分布表示。
仅采用一种算法通常无法达到令人满意的预期结果,王家耀、张雪萍、周海燕将遗传算法与K-均值算法结合提出了用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[5]。现实空间环境中,存在很多像道路、桥梁、河流的障碍物,张雪萍、杨腾飞等人把K-Medoids算法与量子粒子群算法结合进行带有空间障碍约束的聚类分析[6]。
2.3 空间分类
分类,简单地说是通过学习得到一定的分类模型,然后把数据对象按照分类模型划分至预先给定类的过程。空间分类时,不仅考虑数据对象的非空间属性,还要顾及邻近对象的非空间属性对其类别的影响,是一种监督式的分析方法。
空间分类挖掘方法有统计方法、机器学习的方法和神经网络方法等。贝叶斯分类器是基于统计学的方法,利用数据对象的先验概率和贝叶斯公式计算出其后验概率,选择较大后验概率的类作为该对象映射的类别。决策树分类器是机器学习的方法,采取从上到下的贪心策略,比较决策树内部节点的属性值来往下建立决策树的各分支,每个叶节点代表满足某个条件的属性值,从根节点到叶节点的路径表示一条合适的规则。支持向量机也是机器学习的方法,思路是使用非线性映射把训练数据集映射到较高维,然后寻找出最大边缘超平面,将数据对象分类。神经网络是一种模拟人神经的网络,由一组连接的输入和输出单元组成,赋予各个连接相应的权值,通过调节各连接的权值使得数据对象得到正确分类。
针对融入空间自相关性的空间分类挖掘,SHEKHAR S等人使用空间自回归模型和基于贝叶斯的马可夫随机场进行空间分类挖掘[7],汪闽、骆剑承、周成虎等人将高斯马尔可夫随机场与支持向量机结合并将其用于遥感图像的信息提取[8]。
2.4 其他空间挖掘方法
空间数据挖掘的方法多种多样,其他还包括:空间分析的方法,即利用GIS的方法、技术和理论对空间数据进行加工处理,从而找出未知有用的信息模式;基于模糊集、粗糙集和云理论的方法可用来分析具有不确定性的空间数据;可视化方法是对空间数据对象的视觉表示,通过一定技术用图像的形式表达要分析的空间数据,从而得到其隐含的信息;国内张自嘉、岳邦珊、潘琦等人将蚁群算法与自适应滤波的模糊聚类算法相结合用以对图像进行分割[9]。
3.结论
空间数据挖掘作为数据挖掘的延伸,有很好的传统数据挖掘方法理论的基础,虽然取得了很大进步,然而其理论和方法仍需进一步的深入研究。伴随着大数据时代,面对越来越多的空间数据,提升数据挖掘的准确度和精度是一个有待研究的问题。同时现在流行的空间数据挖掘算法的时间复杂度仍停留在O(nlog(n))~O(n3)之间,处理大量的异构数据,数据挖掘算法的效率也需要进一步提高。数据挖掘在云环境下已经得到很好的应用[10],对于处理空间数据的空间云计算是有待学者们研究的方向。大多数空间数据挖掘算法没有考虑含有障碍约束的情况,如何解决现实中障碍约束问题值得探讨。带有时间属性的空间数据呈现出了一种动态、可变的空间现象,时空数据挖掘将是未来研究的重点。
由于数据挖掘涉及多种学科,其基本理论与方法也已经比较成熟,针对空间数据挖掘,如何合理地利用和拓展这些理论方法以实现对空间数据的挖掘仍将是研究人员们需要长期努力的方向。
参考文献
[1] 李德仁,王树良,李德毅.空间数据挖掘理论与应用(第2版)[M].北京:科学出版社,2013.
[2] KOPERSKI K, HAN J W. Discovery of spatial association rules in geographic information databases[C]. Procedings of the 4th International Symposium on Advances in Spatial Databases, 1995: 47-66.
[3] SHEKHAR S, HUANG Y. Discovering spatial co-location patterns: a summary of results[C]. Procedings of the 7th International Symposium on Advances in Spatial and Temporal Databases, 2001:236-256.
[4] 柴思跃,苏奋振,周成虎.基于周期表的时空关联规则挖掘方法与实验[J].地球信息科学学报,2011,13(4):455-464.
[5] 王家耀,张雪萍,周海燕.一个用于空间聚类分析的遗传K-均值算法[J].计算机工程,2006,32(3):188-190.
[6] Zhang Xueping, Du Haohua, Yang Tengfei, et al. A novel spatial clustering with obstacles constraints based on PNPSO and K-medoids[C]. Advances in Swarm Intelligence, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 2010: 476-483.
[7] SHEKHAR S, SCHRATER P R, VATSAVAI R R, et al.Spatial contextual classification and prediction models for mining geospatial data[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2002, 4(2):174-187.
[8] 汪闽,骆剑承,周成虎,等.结合高斯马尔可夫随机场纹理模型与支撑向量机在高分辨率遥感图像上提取道路网[J].遥感学报,2005,9(3):271-275.
[9] 张自嘉,岳邦珊,潘琦,等.基于蚁群和自适应滤波的模糊聚类图像分割[J].电子技术应用,2015,41(4):144-147.
[10] 石杰.云计算环境下的数据挖掘应用[J].微型机与应用,2015,34(5):13-15.
来源 | AET电子技术应用
⑧ 大数据挖掘常用的方法有哪些
1. Analytic Visualizations(可视化分析)
不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)
可视化是给人看的,数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量,也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据,而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines(语义引擎)
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战,需要一系列的工具去解析,提取,分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
⑨ 大数据时代的数据怎么挖掘
3月13日下午,南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享,深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。
众所周知,大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
一、数据挖掘
在大数据时代,数据的产生和收集是基础,数据挖掘是关键,数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言,数据挖掘也称为DataMining,或知识发现Knowledge Discovery from Data,泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。
不同的学者对数据挖掘有着不同的理解,但个人认为,数据挖掘的特性主要有以下四个方面:
1.应用性(A Combination of Theory and Application):数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求,挖掘的数据来自于具体应用,同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去,辅助实际决策。所以,数据挖掘来自于应用实践,同时也服务于应用实践,数据是根本,数据挖掘应以数据为导向,其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求,对问题进行抽象和泛化,将好的算法应用于实际中,并在实际中得到检验。
2.工程性(An Engineering Process):数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用,而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中,典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。
3.集合性(A Collection of Functionalities):数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础,而且每一个功能都有不同的算法支撑。
4.交叉性(An Interdisciplinary Field):数据挖掘是一门交叉学科,它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结,最重要的是它更侧重于应用。
综上所述,应用性是数据挖掘的一个重要特性,是其区别于其他学科的关键,同时,其应用特性与其他特性相辅相成,这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展,同时,也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看,实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析(market basket analysis)、多媒体数据挖掘(multimedia data mining)、隐私保护数据挖掘(privacy-preserving data mining)到文本数据挖掘(text mining)和Web挖掘(Web mining),再到社交媒体挖掘(social media mining)都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中,工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能,而如何将多种功能联系和结合起来,从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如,20世纪90年代中期,数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末,研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法(如classification based on association),将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初,一个研究的热点是半监督学习(semi-supervised learning)和半监督聚类(semi-supervised clustering),也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类(subspace clustering)(特征抽取和聚类的结合)和图分类(graph classification)(图挖掘和分类的结合)也是将多种功能联系和结合在一起。最后,交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。
前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响,另外,数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见,对培养研究生、本科生均有一些指导意见,如应用性在指导数据挖掘时,应熟悉应用的业务和需求,需求才是数据挖掘的目的,业务和算法、技术的紧密结合非常重要,了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析,挖掘其价值。因此,在实际应用中需要的是一种既懂业务,又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力,一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师,有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力,这相当于在培养数据挖掘工程师时,对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时,要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。
因此,这些特性均是数据挖掘的特点,通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。
二、大数据的特征
大数据(bigdata)一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念,进而理解和认识大数据。
研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为,大数据具有标准的“4V”特征:
1.Volume(大量):数据体量巨大,从TB级别跃升到PB级别。
2.Variety(多样):数据类型繁多,如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
3.Velocity(高速):处理速度快,实时分析,这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
4.Value(价值):价值密度低,蕴含有效价值高,合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析,将会带来巨大的商业和社会价值。
上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而,实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看,大数据还具有如下新的“4V”特点:
5.Variability(变化):在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化,因此,在实际研究中要考虑具体的上下文场景(Context)。
6.Veracity(真实性):获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。
7.Volatility(波动性)/Variance(差异):由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性,导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。
8.Visualization(可视化):在大数据环境下,通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义,帮助理解数据,解释结果。
综上所述,以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。
三、大数据时代下的数据挖掘
在大数据时代,数据挖掘需考虑以下四个问题:
大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。
因为数据挖掘是应用驱动的,来源于实践,海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动,以算法、工具和平台作为支撑,最终将发现的知识和信息应用到实践中去,从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。
挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动,同时在实际问题中得到应用和验证,而算法的实现和应用需要高效的处理平台,这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据,及时对多元数据进行集成,同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行,并对数据分析的流程进行规范。
总之,应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想,是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼,体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构,这四个架构具体从以下四个层面展开:
应用层(Application):关心的是数据的收集与算法验证,关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。
数据层(Data):数据的管理、存储、访问与安全,关心的是如何进行高效的数据使用。
算法层(Algorithm):主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。
平台层(Infrastructure):数据的访问和计算,计算平台处理分布式大规模的数据。
综上所述,数据挖掘的算法分为多个层次,在不同的层面有不同的研究内容,可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向,如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据;挖掘复杂动态变化的数据;测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识,并反馈相关信息给预处理阶段;对数据并行分布化,达到有效使用的目的。
四、大数据挖掘系统的开发
1.背景目标
大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长,促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中,如医疗保健、高端制造、金融等,一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置,整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此,在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具,支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法,同时,需要一个高效的平台。因此,大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急,便是开发和建立计算平台和工具,支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
2.相关产品
现有的数据挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer,它们提供了友好的界面,方便用户进行分析,然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析,同时,在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。
流行的数据挖掘算法库
如Mahout、MLC++和MILK,这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。
最近出现的一些集成的数据挖掘产品
如Radoop和BC-PDM,它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的,对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。
3.FIU-Miner
为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性,我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner,它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比,FIU-Miner提供了一组新的功能,能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。
与传统的数据挖掘平台相比,它提供了一些新的功能,主要有以下几个方面:
A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式,FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面,用户可以通过将现有算法直接组装成工作流,轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置,而不需要编写任何代码。
B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中,以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时,由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上,所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。
C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中(包括图形工作站、单个计算机、和服务器等)运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素(包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置)来优化计算资源的利用率。
D.有效的程序调度和执行。
应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置,整合多种不同类型的挖掘算法。因此,开发和建立这样的计算平台和工具,支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。
FIU-Miner系统用在了不同方面:如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等,TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句,更重要的是可根据用户的不同要求,进行空间数据挖掘,渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程,提高分析效率。
制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此,制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量,从而提高企业的竞争力。
在空间数据处理方面,TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言,其难点在于MapQL语句比较难写,任务之间的关系比较复杂,顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。
总结而言,大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象,核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息,并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。
⑩ 智慧城市中的大数据挖掘与应用
智慧城市中的大数据挖掘与应用
智慧城市蕴含大数据
城市是生存繁衍最好的地方,城市是社会交往的地方,是文化享受的地方,按照城市的职能,我们让它智能化,比如智慧安防、智慧环保、智慧能源、智慧城管、智慧养老、智慧国土规划、智慧社区、智慧家居都是让人有更好的环境来生存繁衍。在经济发展方面,可以推动智慧制造、工业互联网、物联网。在文化享受方面,可以考虑智慧户外流媒体、智慧教育、智慧旅游等等。在社会交往方面,有智慧交通、购物、社会综合管理。
在智慧城市的建设和应用中,将产生从TB到PB级越来越多的数据,从而进入大数据时代。2011年,Science专刊指出大数据时代已经到来,美国工程院院士也指出大数据可以让我们实现海量数据在预测、建模、可视化和发现新规律等方面应用的时代就要到来,奥巴马总统宣布美国政府正式启动大数据研究发展计划,奥巴马认为大数据就是未来世界的“石油”,这个计划要超过以前提出的“信息高速公路计划”,智慧城市建设的潮流已经到来。
空间数据方面,空间的传感器资源,美国有185颗卫星,中国有91颗卫星,到2020年中国将有200多颗卫星,卫星每天往回传输的数据可以达到PB级,空间数据资源、处理资源、空间信息资源、地学知识库资源,这些资源都可以传到网上,通过可视化的服务,利用云计算环境,包括计算资源、网络资源和存储资源,来保证服务质量。
“天地图”挖掘海量数据
为了充分研究这些海量空间大数据,我们研发了一个软件,叫做“天地图”,“天地图”的数据已经超过了TB级,目前已经超过100TB。利用“4+1”倾斜相机城市三维模型,贵阳做了很多三维建模工作。通过大数据,我们可以监测上海的地表下沉问题,把雷达数据放在一起,进行数据分析和挖掘,自动地、随时地检测地表下沉,不同地区的下沉速度不同,上海大概每年下沉20毫米,远郊区和市中心都在下沉。我们的检测结果同上海市国土局对比,精度可以达到3.9毫米和2.5毫米。我们已经对上海、苏州、天津、广州等很多大城市进行了自动检测。我们还监测了三峡,将来还要监测高铁。
我国已建成世界最大的视频监控网,2005年平安城市计划启动,现在我们已经在全国600个城市安装了超过2000万个摄像头,投资超过3000多亿,摄像头的工作可以帮助我们保证城市的平安、交通的通畅,但是出现了大数据的问题,就是存不起,数据量太大导致无法存储。我们为天津做了一个规划,“十二五”末,天津将安装60万个摄像头,按照公安部的要求,数据要保留3个月,有4600多个PB,1PB等于1000TB,比我们的空间数据还要大,如果这样存下去,一年要花580多亿,相当于去年西藏的GDP。同时,数据也查不准,发现问题以后,用人工去查,查不准,不可能用几十万个人去查数据,超过了人工处理的极限。此外,也防不住,案件破案效率、破案速度、破案质量不高,这是我们面临的一个严峻的问题。
智慧交通方面,中国有13亿人,数据量到了PB级,24小时都有流量,我们要把这些数据保存起来。安防方面,我们要“365天×24小时”管好城市的安防,数据量也很大。智慧养老方面,现在中国超过65岁的老人已经达到2亿到2.5亿,一个人从65岁活到90岁、100岁,如果把变化状态记录下来,可以使老人得到及时的救护和帮助。
目前,大数据依靠云计算和数据挖掘。科学的发展经过了四个时代,最早靠经验,后来靠理论,现在我们进入了数字发现知识的时代,云计算就应运而生,把计算能力、存储能力、交互能力放在云端,这种服务叫云计算服务,出现了基于云计算的信息服务,今天走到了虚拟服务云计算的时代,云计算中心内部的生态链,在一个网络上,除了自身的计算资源之外,我们有一些商人做云服务器、集成服务等,这些人构成了一个链条,这个链条无所不在,为大家服务。
我们现在做了一个遥感云,把海量的遥感数据,复杂的遥感处理与分析方法放在远程的云计算平台上,利用云计算平台弹性的计算能力,用户无需买数据、不需搭建环境,也不需要买软件,只需要选择数据和算法后即可获得计算结果,我们的服务不再是提供一个地铁、提供一个文件拷贝和数据共享,而是基于云计算的注册服务。
遥感云叫做OpenRS-Cloud,开放的遥感云是不收钱的,可以检查任务进来的速度,可以看计算机结果,把数据输入进去,可以直接在浏览器上察看到结果,用户使用非常方便。大家体会一下遥感云服务实例,云系统可以搜索下雨之前的卫星影像,还可以搜索下雨之后的卫星影像,有了这些影像以后自动生成了服务链条,可以得到遥感服务的结果。
云计算与数据挖掘
位置云可以将手机的导航卫星信号与其他定位相关的传感器信息传输到云计算中心,通过实时解算,实现室内外高精度的手机连续位置定位和实时导航。
地理国情检测需要,灾情报告员需要,土地调查员和城管员都需要,这样的系统可以把外面的卫星定位方法、室内的传感器定位方法、无线信号定位方法揉在一起,叫做混合定位。北斗正在做服务云,中国北斗从2012年已经开始全面运营,有120字短报文特性,我们做了增强系统,按照220公里的距离,可以保证导航精度一秒钟十个精度,在60公里以内,可以实现区域三频厘米级精密定位。如果用GPS,信号完好率达44%,初始化时间只有40多秒。
我们推荐的是GPS双频加北斗三频,可以保证平面精度1厘米、高程精度3.6厘米,提高了30%,完好率达100%,初始化时间只有6秒。
现在运营商做这个软件,精密定位可能收1毛或者2毛,高精度导航性能分析,可用于智慧交通中的车辆控制和智能驾驶,物质的运送只能在慢车道,原来控制不住,有了米级精度便可以控制,如果犯规了,指挥中心可以实时了解。
数据挖掘方面,我们现实世界的数据不是我们需要的,我们需要的是信息,最后要的是知识,我们要从海量数据中挖掘、发现我们所需的知识。
视频数据挖掘,要把安全行为进行智能分析,视频数据自动理解,从而实现视频数据自动压缩,把PB数据压缩下来,要推行智能设备就要解决一些问题,例如人体异常行为检测,异常事件检测,这是公安部门最感兴趣的。如果计算机能做,可以对目标进行跟踪,这就是我们需要的,自动地对物体中的运动目标进行检测、分离、跟踪,对其行为进行有效识别,如果有了这个软件,视频数据就能充分利用,正常人的活动可以删去,只把可疑的数据留下来。
智慧城市是基于数字城市、物联网和云计算建立的现实世界与数字世界的融合,以实现对人和物的感知、控制和智能服务。感知是数字城市的功能,控制和智能服务是智慧的高级阶段,智慧城市对经济转型发展、城市职能管理和对大众的智慧服务具有广阔的前景,使得人与自然更加协调。
做这件事情并不容易,首先要让大家把网络基础设施建设好,让大家用的好、用的起,如果大家用不好、用不起,智慧化就等于零。专家和企业应该抓好技术创新和攻关研究,拉动智慧城市引起的数字服务产业的发展,更好地实现各种智能化的应用。
智慧城市建设是一把手工程,城市一把手要根据每个城市的特点做好顶层设计,统一规划,分步实施。