大数据与智能数据去关联分析技术重点基础知识点_第1页
大数据与智能数据去关联分析技术重点基础知识点_第2页
大数据与智能数据去关联分析技术重点基础知识点_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

大数据与智能数据去关联分析技术重点基础知识点一、大数据与智能数据关联分析概述1.大数据与智能数据定义a.大数据：指规模巨大、类型繁多、价值密度低的数据集合。b.智能数据：指通过数据挖掘、机器学习等技术，从原始数据中提取有价值信息的数据。c.关联分析：指在大量数据中找出具有关联性的数据项或属性。2.大数据与智能数据关联分析意义a.提高数据价值：通过关联分析，挖掘出有价值的信息，为决策提供支持。b.发现潜在规律：揭示数据之间的内在联系，为科学研究提供依据。c.优化业务流程：根据关联分析结果，优化业务流程，提高工作效率。3.大数据与智能数据关联分析方法a.关联规则挖掘：通过挖掘数据中的频繁项集，找出具有关联性的数据项。b.聚类分析：将具有相似性的数据项划分为一个类，便于后续分析。c.关联网络分析：通过分析数据项之间的关联关系，构建关联网络。二、大数据与智能数据关联分析技术1.关联规则挖掘技术a.频繁项集挖掘：找出数据中出现频率较高的项集。b.支持度和置信度计算：通过支持度和置信度评估关联规则的可靠性。c.关联规则：根据频繁项集关联规则。2.聚类分析技术a.距离度量：计算数据项之间的距离，为聚类提供依据。b.聚类算法：如Kmeans、层次聚类等，将数据项划分为不同的类别。c.聚类评估：评估聚类结果的质量，如轮廓系数、DaviesBouldin指数等。3.关联网络分析技术a.关联矩阵构建：通过计算数据项之间的关联强度，构建关联矩阵。b.关联网络可视化：将关联矩阵转化为图形，便于分析。c.关联网络分析：分析关联网络中的关键节点、路径等，揭示数据之间的关联关系。三、大数据与智能数据关联分析应用1.电子商务领域a.商品推荐：根据用户购买记录，推荐相关商品。b.价格预测：根据历史价格数据，预测未来价格走势。c.库存管理：根据销售数据，优化库存策略。2.金融领域a.风险评估：根据客户信用记录，评估其信用风险。b.信用评分：根据历史交易数据，为客户建立信用评分模型。c.金融市场分析：分析市场趋势，预测市场走势。3.医疗领域a.疾病预测：根据患者病历数据，预测疾病发生概率。b.药物研发：分析药物与疾病之间的关系，为药物研发提供依据。c.医疗资源优化：根据患者需求，优化医疗资源配置。1.，.大数据与智能数据分析[M].北京：清华大学出版社，2018.2.，赵六.关联规则挖掘与应用[M].北京：机械工业出版社，2017.3.刘七，陈八.聚类分析及其应用

人人文库> 全部分类> 生活休闲 > 科普知识

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论