大数据找相似叫什么

❶ 什么叫户籍大数据比对

户籍大数据对比就是公安部系统里面把户籍信息相似的信息进行对比，主要是用来追踪犯罪嫌疑人的户籍。

❷ 火烧云数据的相似账号功能是什么意思

火烧云数据的相似号查找，是通过选择的B站UP主意向账号，通过大数据分析检索推荐相似的UP主账号，提高UP主账号的查找效率，节约时间成本。

❸ 第三章：寻找相似的项目

2020/07/21 -

这个章节的内容如下：

其实我对这个minhash、LSH、ssdeep这些概念都比较混乱，我一直以为他们是相似的，这里就借助这个机会好好理解理解。

而且，我记得这部分的应用时，并不是说就要按照两两相比的方式来求出所有的样本之间的对比。他们的经典应用是，找到这个样本的topk相似样本，或者找到topk的相似样本对。而且他们这种相似度比较方法，也都是暗中大约式的比较，并不是精确的得到某种相似度。不过，我是有点感觉不对，就是好像还有别的应用，我有点淡忘了。

虽然利用n-gram这种方式可以将数据进行转化为集合的形式，但是如果将集合中所有的项目都进行哈希，然后进行存储，在大数据量的情况下，这个存储空间的要求也是非常巨大的。那么这种情况下，就需要压缩这个数据，通过指纹的形式来代表这个数据。我这里来简单描述一下这个思想，就是说， 在大数据的情况下，如果能够有一个压缩的方式将一个数据简化，得到一个指纹这个指纹在某个空间上，还能代表着原来的数据。。。。。卧槽，我怎么就感觉这个说法，这么熟悉。
将数据进行降维，降维之后还能保证数据能保证原来的一些特性 ，卧槽。

这里需要保持的特性就是，将这个集合在集合在进行压缩之后，利用这个指纹，依然能够求这两个集合的杰西卡相似度。
但是这里需要注意的是，这种方式并不能得到非常准确的杰西卡系数，但是能够大致逼近这个数据，apporiate这种。

首先来说明一下如果来代表集合（这里还真是让我想起了，什么数据结构能够代表集合呢。。。哈希表？）

通过代表这个元素是否在集合中出现过。（通过这种方式就转化为了矩阵的方式）
那么如果是要计算相似度的话，只需要用列向量就好了。
（但实际情况中，经常不使用这种方式作为存储集合的方式，因为这种矩阵的方式会导致整个矩阵非常的稀疏；而是利用零哇哇i一种就是，就是只记录某个数据不为0，只记录位置数值）

Minhashing(p99)
这里想要的集合的指纹，由大量的计算组成，每一个都是一个前面提到的特征矩阵的minhash。

第一个介绍的一种minhashing的方式是，通过选择一种特征矩阵的列的排列方式，然后hash函数结果将是第一次出现的数值。

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

他这里说出了一个非常有意的事情，就是集合的杰西卡系数和minhashing数值是有联系的。
（对于某种随机排列的列结果）minhash函数生成相同数值的概率是等于这些集合的杰西卡系数。（这个是绝对等于还是大约等于呢？这里没说。 从后面的即使来看， 他是有一个强的假设，那就是这个生成的元素排列一定要是随机的）

来看一下原理解释：
首先，将某两个集合取出来，然后随机排列元素，这种情况下。每行的元素只有三种情况，1.X类型，S1和S2都好看，这行为1

下面来分析h(s1)=h(s2)的概率， 假设这个（列的）排列组合是完全随机的 ，我们首先遇到x，比我们首先遇到y的概率应该是x/(x+y)，这个公式一开始不容易理解，可以想象成是一种随机取东西的场景，随机出一个，先是这种的那就是x个，然后除以总数。所以在这种情况下，那就是说h(s1)=h(s2)的概率是等于杰西卡系数的。所以他们就通了。（注意，这是假设这个随机概率场景下）

接下来说明一下minhash指纹。
还是按照特征矩阵来说明，随机从元素的排列中抽取n个，然后分别按照这个n作为minhash函数来进行计算，那么这个时候就得到了一个长度为n的向量，然后还是按照列为集合名的方式，那么这种方式就又得到了一个矩阵，这个矩阵就是指纹矩阵。

计算哈希指纹

这里来说明一下， 当手里的元素非常多的时候，比如成千上万个，那么你这个时候怎么计算他的排列组合。。（我他妈感觉，这不就是算法里面学习的东西吗。。。哎）这里需要这种计算的方式，就是因为仅仅在元素数量比较多的时候，无法进行完全随机的进行排列。
但是这个东西的计算过程，我感觉这个算法有点玄乎，我没太看懂。

我看明白了，实际上它是利用一个哈希函数（这个哈希函数尽量实现这些0-k-1的数值能够不发生冲突）来实现一个伪序列。首先将元素名转化为整数，然后计算这些整数的哈希值。
↑上面这句话不是很准确， 因为我通过他书上的例子，其生成的两个伪序列，并不能得到一个杰西卡系数的估计；但是他给出的这个算法却可以这样计算，因为他是持续更新的。我不知道是什么原理。
我觉得这里应该是我理解错误了。前面也提到了，使用这种minhash的方式，随机生成的排列（生成相同的minhash的概率）是等用户杰西卡系数的。但是这里仅仅说的是概率。

那么如果是这样的话，他后面又使用了指纹矩阵是什么意思呢？
我总感觉这里差了一步，就是我已经直到minhash能够在概率上等于杰西卡系数，但是要生成这个minhash是比较困难的。
那为什么还要生成一个指纹矩阵呢？

首先还是回到这个minhash和杰西卡系数联系的地方，他说的是如果是随机生成的序列，他们minhash函数相等的概率是等于杰西卡系数的。
但从这个整体的内容安排上来看，在介绍了这个概率相等的内容之后，就出现了指纹的事情，也就是最开始所提到的。
这里的指纹采用的是minhash指纹。
其实我也挺纳闷的，既然已经事这种情况了，那么为什么还要有这种方式呢？是说利用整个指纹来模拟这个概率吗，这里不是很懂。
这个需要进一步再进行学习。
这里同时提到了一个问题，就是说，这种计算方式的maprece的实现框架，这个也值得思考，但我更关系的，其实是这个矩阵式怎么存储的。

首先，书本上提到，如果是想得到两两相比的结果，那么这种方式必然是没有捷径的，肯定是要通过真实地比较每个对来得到结果，当然在当前大数据的框架下，可以通过利用并行来计算结果的方式得到结果；然后，LSH在这种需求下就有了用武之地，其主要做法就是，既然得到全部的比较对非常耗时，那么可以通过LSH的方式，获取其中最相近的对，所以LSH也被称为近邻搜索。

一种通用的方式来实现LSH就是将某个数据hash很多次，这种如果相似的项目会以比较大的概率被分配到同一个桶中，这样可以考虑如果是哈希到同一个桶中的数据对为相似的，然后为了检测相似度的话，就只检测这部分数据。
这里有一个问题，就是哈希多次，那么hash算法是什么呢？如果都是某个数值取模，好像是有这么个效果（数值情况下）。
上面的方式其实是基于这种假设，那就是大部分非相似的数据不会被hash到同一个桶中，这些数据也永远不会被检查。如果某两个实际上非相似的数值对被hash到了同一个位置，那么这种情况算是一种假阳性。

然后，LSH的做法，书上的介绍就是，通过将这个minhash指纹矩阵进行分割（在行的角度），然后分割之后，对每个里面的列向量进行哈希，如果他们哈希结果是相等的，他们就是相似的备选。然后相似的个数越多，就越大程度相似。

这里他有一个理论计算，我没太看懂。后面要具体分析一下再。
这里来整理一下她的整体流程：（p109)
1）利用k-shingles来代表文档，并进行相应的hash，进行排序再
2）选择minhash指纹的n，然后计算minhash指纹
3）选择一个阈值t作为lsh的
4）进行计算
5）然后最好是进行一下，所谓的相似度高的对

但是说实话， 我没有看到她到底是怎么计算的，就是为什么这种方式就提高了呢？还是不是要先两两相比吗？
还是说，如果确定了阈值，就可以不计算某些呢？

后面的内容就更多了，感觉好像都看不完了。。。。太刺激了。。

❹ 大数据可视化软件和工具有哪些，类似帆软和Smartbi这种

数据可视化这块，帆软和Smartbi都是不错的选择，产品各有特色，差异不大，根据你们公司的具体需求和预算去综合考虑吧。

❺ 大白话谈大数据：数据分析方法之对比分析

对比分析是数据分析中最常用、好用、实用的分析方法，它是将两个或两个以上的数据进行比较，分析其中的差异，从而揭示这些事物代表的发展变化情况以及变化规律。

先看看思维导图：

使用分析方法（和谁比）    

如何使用对比分析法，就要先考虑 和谁比 这个问题。

和自己比较

通过和自己过去的平均值相比，发现问题，围绕问题进行分析，出现的问题是自身问题导致的还是行业问题导致的，如果自己的环比出现了问题，就要从自身上找原因，提高活跃率。

和行业比较

将自己的平均值和行业平均值进行比较，和同行一比，往往会发现很多问题。

使用分析方法（如何比较）      

第二个要考虑的问题就是 如何比较 ？

数据整体的大小 ：用某些指标来衡量整体数据的大小，常用的数据指标为：平均值、中位数、某个业务指标

数据整体波动 ：用变异系数来衡量整体数据的波动情况

趋势变化 ：运用对比分析来分析趋势变化的时候，最主要的是找到合适的对比标准。找到标准，将对比对象的指标与标准进行对比，就能得出有结果了。目前常用标准是时间标准、空间标准、特定标准。

第一类时间标准 ：

动作前后对比 ，可以看到动作前后的效果，如对比某次营销活动前后的对比。

时间趋势对比 ，可以评估指标在一段时间内的变化，可以通过环比，来判断短时间内趋势的变化。

与去年同期对比 ，当数据存在时间周期变化的时候，可以与去年同期对比，剔除时间周期变化因素。通过同比，来判断短时间内趋势的变化。

环比：本月和上个月比较，短时间的比较

同比：本年和上一年比较，长时间的比较

第二类空间标准 ：

A/B测试 ，在同一时间维度，分别让组成成分相同的目标用户，进行不同的操作，最后分析不同组的操作效果，A/Btest我接下去也会讲。

相似空间对比 ，运用两个相似的空间进行比较，找到二者的差距，比如同类型甲APP（贝壳）乙APP（自如）的年留存率情况，明显看出哪个APP的留存率更高，日常生活中相似空间比较常用的就是城市、分公司之间的对比。

先进空间对比 ，是指与行业内领头羊对比，知晓差距多少，再细分原因，从而提高自身水平。如淘宝和京东的对比。

第三类特定标准 ：

与计划值对比 ，目标驱动运营，在营销中会制定年、月、甚至日的目标，通过与目标对比，分析自己是否完成目标，若未完成目标，则深层次分析原因。目标驱动的好处，就是让运营人员一直积极向上努力的去完成目标，从而带动公司盈利。

与平均值对比 ，与平均值对比，主要是为了知晓某部分与总体差距。

与理论值对比 ，这个对比主要是因为无历史数据，所以这个时候只能与理论值对比。理论值是需要经验比较丰富的员工，利用工作经验沉淀，参考相似的数据，得出来的值。

对比分析方法原则   

对比分析需要坚持可比性原则：对比对象相似，对比指标同质

对比对象相似 ：进行比较的时候注意，比较规模要一致，对比对象越相似，就越具有可比性，比如说不能用你的工资和思聪的零花钱进行比较，这样不公平。如果要比，就和你出生，教育背景相似的人进行比较。当然这只是个不恰当的例子haha

对比指标同质： 同质可以表现在下面三点：

1.指标口径范围相同 ，比如甲 APP 与乙 APP 的用户年留存率比较，如果用甲 APP 18年的用户留存率，那乙 APP 也需要是18年的，不能拿乙17年的与甲18年的比较。

2.指标计算方法一样 ，也就是计算公式相同，比如一个用除法、一个用加法进行计算。

3.指标计量单位一致 ，不能拿身高和体重进行比较，二者常用单位一个是厘米，一个是千克。

分析方法应用   

举一个例子吧，A/Btest

什么是A/B测试呢？为统一个目标制定两个版本，这两个版本只有某个地方不一样，其他地方保持不变，让一部分用户使用A版本，一部分用户使用B版本，A版本为实验组，B版本为对照组，两个版本运行一段时间后，分别统计两组用户的表现，然后对两组数据进行对比分析，选择效果好的版本，正式发布给全部用户。

当然现实中的A/Btest也远没有这么简单，我接下去会写一篇文章专门讲讲A/Btest的，挖坑+1 hahaha

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❻ 人脸搜索的相似应用

实际上目前很多社交网站上，人脸识别技术已经有了雏形。比如在国内流行的开心网和美国的Facebook上，用户自己为相册里的人物加上姓名，然后系统自动为同一相册内所有相同的人脸加上姓名。大多数玩社交网站的网民都十分喜欢这项服务。
而在美国电影中，我们也可以经常看到这样的画面，最典型的就是《谍影重重》系列。电影中调查局为了追踪特工伯恩，不但可以通过身份证系统进行人脸识别，还可以通过任何一个公共场所中的摄像头进行人脸识别。
这些技术早已不再是活在科幻片中的幻想，而是已经来到了每一个普通人的身边，而这项技术如果不加以限制，而是开放给每一个人，其后果是不堪设想的。
大部分以图片作为输入的搜索引擎，例如tineye(2008年上线)、搜狗识图(2011年上线)等，本质上是进行图片近似拷贝检测，即搜索看起来几乎完全一样的图片。2010年推出的网络识图也是如此。
在经历两年多的沉寂之后，网络识图开始向另一个方向探索。2013年1月的网络年会中，李彦宏特意提到网络识图：“以图搜图的准确率从20%提升到80%”。不过与之前相比，网络识图找到相似图片的能力似乎并未显著提升，那么改变从何而来？李彦宏把这种明显的提升归因于刚上线的人脸搜索。与之前的区别在于，如果用户给出一张图片，网络识图会判断里面是否出现人脸，如果有，网络识图在相似图片搜索之外，同时会全网寻找出现过的类似人像。新增加的技术简而言之，首先是人脸检测并提取出特征表达，随后再据此进行数据库对比，最后按照相似度排序返回结果。其实，人脸检测并不是新技术，相关研究已有三十年历史，然而直到去年底，网络才决定推动这一技术付诸实施 。

❼ 大数据kdd是什么

数据知识发现（KDD），是自动或方便地提取模式，表示在大型数据库，数据仓库，Web，其他海量信息库或数据流中隐式存储或捕获的知识。知识发现是从各种信息中，根据不同的需求获得知识的过程。知识发现的目的是向使用者屏蔽原始数据的繁琐细节，从原始数据中提炼出有效的、新颖的、潜在有用的知识，直接向使用者报告。

KDD的基本任务

1、数据分类

分类是数据挖掘研究的重要分支之一，是一种有效的数据分析方法。分类的目标是通过分析训练数据集，构造一个分类模型（即分类器），该模型能够把数据库中的数据记录映射到一个给定的类别，从而可以l立用于数据预测。

2、数据聚类

当要分析的数据缺乏必要的描述信息，或者根本就无法组织成任何分类模式时，利用聚类函数把一组个体按照相似性归成若干类，这样就可以自动找到类。聚类和分类类似，都是将数据进行分组。但与分类不同的是，聚类中的组不是预先定义的，而是根据实际数据的特征按照数据之间的相似性来定义的。

❽ 精准大数据如何获取精准客源

大数据获客是近几年兴起的企业获客方式，主要是针对2B企业的，帮助销售挖掘精准企业客户资源。

这类大数据获客平台，爬取整理了全网的企业数据信息，并且自动进行数据清洗，每日动态更新，过滤掉无效过期的信息，有效率比较高。

最重要的是可以根据不同行业的目标客户画像，设置筛选条件，精准筛选出企业的目标客户名单，对于销售型企业拓客来说是非常高效的，还可以降低整体获客成本。

现在 科技 这么发达，获取客户信息的渠道也是多样化的，只要在软件上输入你需要的客户行业跟地区，精准的客户手机号就能一键提取出来，并且一键导入通讯同步微信好友，客源的问题解决了剩下的就是跟客户谈生意了。

每年总是有些新名词出现，其实很多时候都是虚的，绕来绕去就是一句话，获客嘛，精准引流吗，对不对？何必搞那么复杂，整天用新概念来套路新手呢？

我们出来创业也好，网络上卖货也行，无非就是一招：每天吸引大量的客户加我们，也就是经常说的：引流。 只要每天有10个人找你，你还担心卖不出去东西吗？

不跑题了，我们说回整天：如何快速获客，怎么样快速引流。

引流手法很多，平台也非常多，那哪些最适合新手做呢？就是截流术了，这个是最快的招数。

很多人总是以为去私信，或者是去评论引流。其实都不是，这些招数已经过时了，兄弟们

我们最实在管用的手法是，在不私信的情况下，也不评论的情况下，照样能把粉丝给吸引回来，这才是 截流术的精华所在。

大家别小看这招啊，往往最简单的招数，最实用也最管用，那些华丽花哨的东西，那些所谓的黑 科技 ，很多时候都是蒙蔽新手的，不要去盲信相信。

不管你什么行业的粉丝，只要你同行在以上这些渠道的，他们的粉丝又多的，我们就能轻松的让粉丝主动上门，是粉丝主动加我们，并且不需要私信！！ 你想知道怎么做到的么

寻找新客户

高质量的新客户可以通过常用的Look Alike手段，以及搜索词用户来获得。

Look Alike：又叫相似人群扩展，以重定向用户作为种子用户，根据4W1H模型中各个维度的用户特性查找相似特性的人群。

搜索词用户：当用户有需求时，会通过搜索引擎主动查找相关信息。因此，可以找供应商提供搜索词用户，对这些用户进行定向投放。

总体而言，品牌程序化广告中，最核心的要素就是人群，因此对广告投放平台的人群数据有很高的要求。

在广告主的brief 中，一般会要求需要哪些目标人群，可能还会简单描述用户画像，比如他们的职业、习惯等。提案的时候，要重点对人群进行分析，并阐述如何定位到这些目标人群以及量级会有多少。

定向目标人群需要在设置广告活动时选择人群标签（tag），可能是广告投放平台平台的自有标签，也可能是第三方DMP的标签。

标签一般包括性别、年龄、行业、收入、婚姻状态、教育背景、兴趣爱好等。为每个用户打人群标签时，主要是基于用户识别号、用户行为、时间、地点、终端等属性进行综合分析，并标记该用户在各个维度上的属性特征（同一个用户会对应多个标签）。

❾ 大数据匹配是什么意思

通过大数据参数找到相同的参数。大数据匹配最广泛地适用于婚恋网站，根据双方的信息更精准的找到相互合适的的伴侣，也就是门当户对。