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文档简介

《大数据导论》大数据分析的基本方法（1）预测性分析预测分析涵盖了各种统计学技术，包括利用预测模型，机器学习，数据挖掘等技术来分析当前及历史数据，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。（2）预测性分析——案例麻省理工学院研究者约翰·古塔格（JohnGuttag）和柯林·斯塔尔兹（CollinStultz）创建了一个计算机模型来分析之心脏病病患丢弃的心电图数据。他们利用数据挖掘和机器学习在海量的数据中筛选，发现心电图中出现三类异常者一年内死于第二次心脏病发作的机率比未出现者高一至二倍。这种新方法能够识别出更多的，无法通过现有的风险筛查被探查出的高危病人。（3）可视化分析可视化分析，也称为数据可视化，主要指的是利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。

最常见的就是图表展现。（4）可视化分析——案例1一家医院的住院费分析（5）可视化分析——案例2天猫双11数据实时展示（6）数据挖掘数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。经典十大算法为：C4.5，K-Means，SVM，Apriori，EM，PageRank，AdaBoost，KNN，NB和CART（7）数据挖掘算法——案例啤酒和尿布：

20世纪90年代，美国沃尔玛超市管理人员分析销售数据时，发现了一个令人难以理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品，会经常出现在同一个购物篮中，且大多出现在年轻的父亲身上。沃尔玛就在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同区域，让年轻

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