第12周通过数据分析制定策略map-reduce,hive-hadoop dev

Hadoop应用开发实战案例第12Hadoop应用开发实战案 讲师黄志洪宋洁

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3费总额的Hadoop应用开发实战案 讲师黄

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特殊人群？网购运动Hadoop应用开发实战案 讲师黄志洪宋洁

主（被）释放导频语–少部分上网数 主要是上网时产生的数CDR-do 流数Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

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通话较为频繁，月平均话出差频率高，机场出现率Hadoop应用开发实战案 讲

有固定联系人，且与该联系人通讯次数通话平均时间长，通话时间段在晚上的频数Hadoop应用开发实战案 讲

用户 等呼出次数远远大于呼入次平均通话时间短、平均呼叫间隔与呼出对象的通信总次数很固定联系人很Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

确定用户通信行为特征（通信时间，通信对象，通信频次，通话时长，上网流量，通信业务关联提贝叶斯分类、决策树、随机森回归分析、支持向量机、神经网 Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

Whatis ysisHadoop应用开发实战案 讲师宋洁

r=1,k=2,|x1-y1|+|x2-y2| 例： Hadoop应用开发实战案 讲

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Canopy聚类模糊K均值（FuzzyK-Hadoop应用开发实战案 讲

1：随机选择K个点作为初始质 将每个点指派到最近的质心，形成K个 重新计算每个簇的质5：until质心不发生变有利于发现球形或圆形复杂度低，为O(NKt)，其中N是对象点的个数，t是迭代次K值不易确定，且可能产生空对初始质心有一定的依赖Hadoop应用开发实战案 讲

1置阈T1T22：将相似的对象放在一个子集中，生成多个canopy3：对各个canopy内使用K-means聚可并行化，计算速度通常先用canopy聚类来确定k值，再进行k-means聚Hadoop应用开发实战案 讲

模糊集合论、模糊逻隶属度：对象属于某个集合的概数据点集X={X1,X2,…,Xn},模糊簇集C={给定点Xi的 值之和为每个簇Cj以非零权值至少包含一个点，但不以权值1包含所有点1：选择一个初始模糊划分，即对所有点赋初始权2： 使用模糊划分，计算每个簇的质 重新计算模糊划分，即Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

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呼出次数呼入/<Hadoop应用开发实战案 讲

每个用户的呼入呼出次数、语 次数、平均呼叫持续时长、呼入/呼 呼出次数>400，语音次数>500，平均持续时间(10s，80s)，呼入/呼出< 4002.45 根据平均呼叫持续时长、呼 、语 分析筛选后的2.45万Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

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语 Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

根据用户的呼叫持续时间、呼出所 对该人群做K-means聚类分Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

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K-means聚成4Hadoop应用开发实战案 讲

Map 数据预处理：提取用户工作时间（8：00~20：00）的有效数 统计用户呼出次数、语音次数、平均持续时间、呼入/呼 演示Hadoop应用开发实战案 讲师宋洁

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hadoopfs–getmerge./Ret/PostmanHadoop应用开发实战案 讲

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