《数据的机器运算》课件

《数据的机器运算》ppt课件目录数据运算基础数据处理技术机器学习算法数据挖掘技术大数据处理技术数据安全与隐私保护01数据运算基础用于表示数值，如整数、小数等。数值型数据用于表示文本信息，如字符串。字符型数据用于表示日期和时间。日期和时间型数据用于表示布尔值，只有真和假两种取值。逻辑型数据数据类型加减乘除指数和对数三角函数常用数学函数基本的算术运算，用于数值计算。用于数值的乘方和取对数运算。如正弦、余弦、正切等，用于角度和弧度的计算。如求绝对值、平方根、最大值、最小值等。02030401数值计算与运算（AND）当所有条件都满足时，结果为真。或运算（OR）只要有一个条件满足，结果就为真。非运算（NOT）对条件取反，结果为真或假。条件运算（IF）根据条件判断结果的真假，并执行相应的操作。逻辑运算02数据处理技术去除重复、冗余的数据，确保数据集的唯一性。数据去重识别并处理异常值，如超过合理范围或不符合预期的数据。异常值处理使用算法或策略填充缺失的数据，如使用均值、中位数或预测值。缺失值填充统一数据格式，使其符合机器运算的要求。数据格式化数据清洗条件筛选将连续变量划分为若干个区间，将数据归类到相应的区间内。分箱处理特征选择样本选择01020403根据需求选择有代表性的样本，提高数据处理效率。根据设定的条件筛选出符合要求的数据。选择对目标变量影响最大的特征，排除无关或冗余的特征。数据筛选特征工程通过数学变换、函数转换等方法对特征进行处理，提高模型的性能。数据标准化将特征值缩放到统一的标准范围内，如[0,1]或[-1,1]。数据离散化将连续变量转换为离散变量，便于模型处理。数据降维通过主成分分析、线性回归等方法降低数据的维度，减少计算量。数据转换求和对同一类别的数据进行加总，得到总和。平均值计算数据的平均数，反映数据的集中趋势。计数统计符合条件的数据数量。分组统计按照一定规则将数据分组，对每组数据进行聚合运算。数据聚合03机器学习算法基本线性回归模型总结词线性回归是一种简单而常用的机器学习算法，用于预测一个连续值的目标变量。它通过找到最佳拟合直线来预测目标变量的值，基于输入特征和目标变量之间的线性关系。线性回归模型使用最小二乘法来拟合数据，并估计回归系数。详细描述线性回归总结词分类和回归的支持向量机详细描述支持向量机（SVM）是一种分类和回归的机器学习算法。它通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类。SVM使用核函数将输入特征映射到更高维空间，以提高分类性能。除了分类任务，SVM也可以用于回归预测。支持向量机决策树决策树算法总结词决策树是一种监督学习算法，用于分类和回归任务。它通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建决策树。每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶子节点表示一个类别或值。决策树算法易于理解和实现，但可能容易过拟合。详细描述总结词前馈神经网络详细描述神经网络是一种模拟人脑神经元结构的机器学习算法。它由多个神经元组成，每个神经元接收输入信号并计算输出。神经网络通过训练来学习输入和输出之间的关系，并使用反向传播算法来更新权重以减小预测误差。神经网络可以处理非线性关系和复杂模式，但需要大量的数据和计算资源进行训练。神经网络04数据挖掘技术关联规则挖掘01关联规则挖掘是一种在大型数据集中发现有趣关联的技术。02通过设定最小支持度和置信度阈值，挖掘出频繁项集和关联规则。常见算法包括Apriori和FP-Growth。03010203聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为具有相似性的组或簇。通过计算数据点之间的距离或相似度来形成聚类。常见的聚类算法包括K-means和层次聚类。聚类分析分类与预测01分类是监督学习方法，用于将数据点分配给预定义的类别。02通过训练模型来预测新数据点的类别。03常见的分类算法包括决策树、逻辑回归和支持向量机。05大数据处理技术工作原理MapReduce将大数据集分解为较小的子集，并在多个节点上并行处理这些子集。Map函数处理输入数据并产生一系列键值对，Reduce函数则对这些键值对进行聚合，生成最终的输出结果。优点MapReduce具有可扩展性、容错性和灵活性，能够处理大规模数据集，并且可以在各种硬件平台上运行。适用场景适用于批处理和离线数据处理，如日志分析、网页爬取等。MapReduceABDC概述Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，支持多种数据操作和分析功能。它基于RDD（弹性分布式数据集）模型，提供了丰富的API和工具集。工作原理Spark通过将数据缓存在内存中，减少了磁盘I/O操作，从而提高了数据处理速度。它提供了DataFrame和DataSet两种数据抽象，支持SQL查询、流处理和机器学习等多种数据处理模式。优点Spark具有高性能、易用性和灵活性，能够处理大规模数据集，并且提供了丰富的数据处理功能。适用场景适用于实时流处理、批处理、机器学习和图处理等场景。Spark概述Flink是一种流处理框架，用于处理无界和有界数据流。它提供了数据流编程模型和分布式流处理引擎。优点Flink具有高性能、低延迟和强一致性，能够实时处理大规模数据流，并且提供了丰富的窗口函数和连接器。适用场景适用于实时流处理、事件驱动的应用和ETL等场景。工作原理Flink基于流表模型，将数据流视为表，并提供了SQL和DataStreamAPI两种编程接口。它支持事件时间、处理时间和水印等概念，能够精确控制数据处理的时序。Flink06数据安全与隐私保护VS数据加密技术是保障数据安全的重要手段，通过将数据转换为无法识别的格式，确保数据在传输和存储过程中的机密性和完整性。详细描述数据加密技术可以分为对称加密和非对称加密两种。对称加密使用相同的密钥进行加密和解密，如AES算法；非对称加密使用不同的密钥进行加密和解密，如RSA算法。这些加密算法可以有效地防止未经授权的访问和数据泄露。总结词数据加密技术数据脱敏技术通过对敏感数据的处理，使其失去真实含义，从而保护数据隐私和安全。数据脱敏技术可以分为可恢复和不可恢复两种。可恢复脱敏在处理敏感数据后仍保留一定的识别性，方便数据持有者找回原始数据；不可恢复脱敏则彻底消除数据的可识别性，如对姓名、身份证号等进行遮盖或替换。数据脱敏可以有效降低数据泄露风险，提高数据使用的合规性。总结词详细描述数据脱敏技术总结词数据审计与监控是对数据安全与隐私保护的重要补充，通过对数据的全面审查和监控，及时发现和解决潜在的安全风险。要点一要点