银行业数据挖掘

银行业数据挖掘

一、引言

数据挖掘（DataMining）是一种新的商业信息处理技术，产生于20

世纪80年代的美国，首先应用在金融、电信等领域，主要特点是对大

量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取出有助于商业

决策的关键性数据。银行信息化的迅速发展，产生了大量的业务数据。从海量数据中提取出有价值的信息，为银行的商业决策服务，是数据

挖掘的重要应用领域。汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的

先行者。如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用。

二、数据挖掘在银行业应用的主要方面

现阶段，数据挖掘在银行业中的应用，主要可分为以下几个方面。

（一）风险管理

数据挖掘在银行业的重要应用之一是风险管理，如信用风险评估。可

通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。一

个进行信用风险评估的解决方案，能对银行数据库中所有的账户指定

信用评级标准，用若干数据库查询就可以得出信用风险的列表。这种

对于高/低风险的评级或分类，是基于每个客户的账户特征，如尚未偿

还的贷款、信用调降报告历史记录、账户类型、收入水平及其他信息等。

对于银行账户的信用评估，可采用直观量化的评分技术。将顾客的海

量信息数据以某种权重加以衡量，针对各种目标给出量化的评分。以

信用评分为例，通过由数据挖掘模型确定的权重，来给每项申请的各

指标打分，加总得到该申请人的信用评分情况。银行根据信用评分来

决定是否接受申请，确定信用额度。过去，信用评分的工作由银行信

贷员完成，只考虑几个经过测试的变量，如就业情况、收入、年龄、

资产、负债等。现在应用数据挖掘的方法，可以增加更多的变量，提

升模型的精度，满足信用评价的需求。

通过数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡使用情况，确定极端客户的

消费行为。根据历史统计数据，评定造成信贷风险客户的特征和背景，预防可能造成风险损失的客户。在对客户的资信调查和经营预测的基

础上，运用系统的方法对信贷风险的类型和原因进行识别、估测，发

现引起贷款风险的诱导因素，有效地控制和降低信贷风险的发生。通

过建立信用欺诈模型，帮助银行发现具有潜在欺诈性的事件，开展欺

诈侦查分析，预防和控制资金非法流失。

（二）客户管理

在银行客户管理生命周期的各个阶段，都会用到数据挖掘技术。

1．获取客户

发现和开拓新客户对任何一家银行来说都至关重要。通过探索性的数

据挖掘方法，如自动探测聚类和购物篮分析，可以用来找出客户数据

库中的特征，预测对于银行营销活动的响应率。那些被定为有利的特

征可以与新的非客户群进行匹配，以增加营销活动的效果。

数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，可以根据事先设定的

标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和

优化，找到新的可赢利目标客户。

2．保留客户

通过数据挖掘，在发现流失客户的特征后，银行可以在具有相似特征

的客户未流失之前，采取额外增值服务、特殊待遇和激励忠诚度等措

施保留客户。比如，使用信用卡损耗模型，可以预测哪些客户将停止

使用银行的信用卡，而转用竞争对手的卡，根据数据挖掘结果，银行

可以采取措施来保持这些客户的信任。当得出可能流失的客户名单后，可对客户进行关怀访问，争取留住客户。

银行为留住老客户，防止客户流失，就必须了解客户的需求。数据挖掘，可以识别导致客户转移的关联因子，用模式找出当前客户中相似

的可能转移者，通过孤立点分析法可以发现客户的异常行为，从而使

银行避免不必要的客户流失。数据挖掘工具，还可以对大量的客户资

料进行分析，建立数据模型，确定客户的交易习惯、交易额度和交易

频率，分析客户对某个产品的忠诚水准、持久性等，从而为他们提供

个性化定制服务，以提升客户忠诚度。

3．优化客户服务

银行业竞争日益激烈，客户服务的质量是关系到银行发展的重要因素。客户是一个可能根据年费、服务、优惠条件等因素而持续流动的团体，为客户提供优质和个性化的服务，是取得客户信任的重要手段。根据

二八原则，银行业20％的客户创造了80％的价值，要对这20％的客户实施最优质的服务，前提是发现这20％的重点客户。重点客户的发现

通常是由一系列的数据挖掘来实现的。如通过分析客户对产品的应用

频率、持续性等指标来判别客户的忠诚度，通过交易数据的详细分析

来鉴别哪些是银行希望保持的客户。找到重点客户后，银行就能为客

户提供有针对性的服务。

三、数据挖掘在银行业的具体应用

数据挖掘技术在银行业中的应用，其中一个重要前提条件是，必须建

立一个统一的中央客户数据库，以提升客户信息的分析能力。分析开

始时，从数据库中收集与客户相关的所有信息、交易记录，进行建模，对数据进行分析，对客户将来的行为进行预测。具体应用分为五个阶段：

（一）加载客户账号信息。这一阶段，主要是进行数据清理，消除现

有业务系统中相关客户账户数据不一致的现象，将其整合到中央市场

客户信息库。银行各业务部门对客户有统一的视图，可以进行相关的

客户分析，如客户人数，客户分类，基本需求等。

（二）加载客户交易信息阶段。这一阶段主要是把客户与银行分销渠

道的所有历史交易数据，包括柜台，ＡＴＭ，信用卡，汇款，转账等，加载到中央市场客户信息库。这一阶段完成后，银行可以分析客户使

用分销渠道的情况和分销渠道的容量，了解客户，渠道，服务三者之间的关系。

（三）模型评测。这是为客户的每一个账号建立利润评测模型，需要收入和成本的确定金额，因此需要加载会计系统的财务数据到中央数据库。这一阶段完成后，银行可以从组织，用户和产品三个方面分析利润贡献度。如银行可以依客户的利润贡献度安排合适的分销渠道，模拟和预测新产品对银行的利润贡献度等。

（四）优化客户关系。银行应该掌握客户在生活、职业等方面的行为变化及外部环境的变化，抓住推销新产品和服务的时机。这需要将账号每天发生的交易明细数据，定时加载到中央数据仓库，核对客户行为的变化。如有变化，银行则利用客户的购买倾向模型，渠道喜好模型，利润贡献模型，信用和风险评测模型等，主动与客户取得联系。

（五）风险评估管理。银行风险管理的对象主要是与资产和负债相关的风险，因此与资产负债相关的业务系统的交易数据要加载到中央数据仓库；然后，银行应按照不同的期间，分析和计算利率敏感性资产和负债之间的缺口，知道银行在不同期间资本比率、资产负债结构、资金情况和净利息收入的变化。

四、结语

目前，银行业已逐步走向个性化服务和科学决策阶段，数据挖掘具有强大的信息处理和分析能力，可以为银行提供科学的决策依据和技术支持。在经济全球化的今天，只有顺应知识经济时代的潮流，充分利用数据挖掘等现代科学技术，才能更好地促进银行业持续、健康的发展。

银行业数据挖掘

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

人工智能期末试题及答案完整版

xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标

状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统

本科毕业设计（论文） 题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 姓名张宇恒 学院软件学院 专业软件工程 班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现 摘要 随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。 本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。 关键词成绩分析关联规则分类聚类

Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering

桂电《商务智能与数据挖掘》简答题答案

《商务智能与数据挖掘》简答题部分答案 --《商务智能与方法应用》（刘红岩编著) P9 ●1、什么是商务智能？ 答： 商务智能指用现代数据仓库技术、联机分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。 ●4、商务智能系统的主要组成要素有哪些？ 答： 一个商务智能系统通常包含6个主要组成部分：数据源、数据仓库、在线分析处理、数据探查、数据挖掘以及业务绩效管理。 P15 ●2、商务智能系统成功的关键因素有哪些？ 答： 商务智能系统成功的关键因素主要有5个：业务驱动、高层支持、业务人员和IT人员的合作、循序渐进、培训。 ●4、OLTP和OLAP分别代表什么?比较二者之间的不同之处。 答： 在线事务处理(OLTP),是数据库管理系统的主要功能，用于完成企业内部各个部门的日常业务操作。 在线分析处理（OLAP）是数据库系统的主要应用，提供数据的多维分析以支持决策过程。 OLTP和OLAP二者的不同之处有：面向的用户；功能的作用；数据库中存储的数据；数据库设计（包括数据库的数据处理方式、使用方式、执行单元、性能指标、事务特性）。 P103 ●3、构建数据仓库系统的主要阶段？ 答：

数据库项目的开发可以分为6个阶段：项目规划、需求分析、概念设计、ETL 设计、逻辑和物理设计、实现与培训。 1.项目规划阶段主要目的是了解总体需求，界定项目实施的范围，评估项目的必要行和可行性，撰写数据仓库项目的规划文档。 2.需求分析阶段，可进一步详细了解需求，确定分析主题以及相关的维度和度量，了解已有信息系统的功能、结构和模型，确定数据仓库中应该包含的数据，以及相关的数据来源，撰写需求分析说明书。 3.概念设计阶段，可利用概念模型描述数据仓库包含的主要及其关系。 4.ETL设计阶段，包括数据抽取、转换和加载设计三部分。 5.逻辑和物理设计阶段，用于设计数据仓库的逻辑模型和物理模型。 6.实现与培训阶段，包括数据仓库系统的实现和用户使用的培训。 ●4、简要说明数据仓库和数据集市的区别和联系。 答： （1)区别： 1.应用范围上，数据仓库一般为企业级；数据集市一般为部门级。 2.存储内容上，数据仓库包含企业经营过程中所有详细数据；数据集市一般 只包含特定范围的详细数据和适度聚合的数据。 3.优化上，数据仓库侧重于处理和探索海量数据，数据集市则侧重于快速的 访问和分析。 (2)联系：数据集市是数据仓库的一种特殊形式，一般情况下数据集市从属于某个数据仓库，但二者又均以资料导向型设计、不属于任何一个OLTP系统 P110 ●1、OLAP有哪些特点？

2019年度人工智能与健康(试卷与答案)

单选题 1.（）是一种基于树结构进行决策的算法。（ 2.0分） A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K近邻算法 我的答案：B√答对 2.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：B√答对 3.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，在45%的肿瘤治愈率中，比重最高的治疗方式是（）。（2.0分） A.手术 B.放疗 C.化疗 D.都一样 我的答案：A√答对

4.根据国际评判健康的标准，我国成年人心血管呈理想状态的比率为（）。（2.0分） A.0.1% B.0.2% C.0.3% D.0.4% 我的答案：B√答对 5.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。（2.0分） A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案：A√答对 6.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案：A√答对 7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）

A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D√答对 8.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 我的答案：A√答对 9.我国骨质疏松的诊断标准是T值小于等于（）。（2.0分） A.-1 B.-1.5 C.-2 D.-2.5 我的答案：D√答对 10.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（2.0分） A.被第三方偷窥或篡改

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML

《数据挖掘》试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别

分析报告、统计分析和数据挖掘的区别 关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实，但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight)；统计分析给你先机 (foresight)；数据挖掘给你洞察力(insight)”。 举个例子说。 你看到孙悟空跟二郎神打仗，然后写了个分析报告，说孙悟空在柔韧性上优势明显，二郎神在力气上出类拔萃，所以刚开始不相上下；结果两个人跑到竹林里，在竹子上面打，孙悟空的优势发挥出来，所以孙悟空赢了。这叫分析报告。 孙悟空要跟二郎神打架了，有个赌徒找你预测。你做了个统计，发现两人斗争4567次，其中孙悟空赢3456次。另外，孙悟空斗牛魔王，胜率是89%，二郎神斗牛魔王胜率是71%。你得出趋势是孙悟空赢。因为你假设了这次胜利跟历史的关系，根据经验作了一个假设。这叫统计分析。 你什么都没做，让计算机自己做关联分析，自动找到了出身、教育、经验、单身四个因素。得出结论是孙悟空赢。计算机通过分析发现贫苦出身的孩子一般比皇亲国戚功夫练得刻苦；打架经验丰富的人因为擅长利用环境而机会更多；在都遇得到明师的情况下，贫苦出身的孩子功夫可能会高些；单身的人功夫总比同样环境非单身的高。孙悟空遇到的名师不亚于二郎神，而打架经验绝对丰富，并且单身，所以这次打头，孙悟空赢。这叫数据挖掘。 数据挖掘跟LOAP的区别在于它没有假设，让计算机找出这种背后的关系，而这种关系可能是你所想得到的，也可能是所想不到的。比如数据挖掘找出的结果发现在2亿条打斗记录中，姓孙的跟姓杨的打，总是姓孙的胜利，孙悟空姓孙，所以，悟空胜利。 用在现实中，我们举个例子来说，做OLAP分析，我们找找哪些人总是不及时向电信运营商缴钱，一般会分析收入低的人往往会缴费不及时。通过分析，发现不及时缴钱的穷人占71%。而数据挖掘则不同，它自己去分析原因。原因可能是，家住在五环以外的人，不及时缴钱。这些结论对推进工作有很深的价值，比如在五环外作市场调研，发现需要建立更多的合作渠道以方便缴费。这是数据挖掘的价值。

公需科目：2019人工智能与健康试题及答案

资阳市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一） 一、单项选择题 1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。（ 2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重 我的答案：A√答对 2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（2.0分） A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案：A√答对 3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。（2.0分） A.中国 B.日本 C.美国 D.德国 我的答案：C√答对 4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。（2.0分） A.1000 B.1200 C.1400 D.1500 我的答案：D√答对 5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。（2.0分）

A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用 我的答案：D√答对 6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（2.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。（2.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。（2.0分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017 我的答案：C√答对 9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度 B.容积 C.温度 D.轻重

统计学和数据挖掘区别

统计学和数据挖掘区别 数据分析微信公众号datadw——关注你想了解的，分享你需要的。 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的

研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的。尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。

基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计

基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计 【摘要】云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 【关键词】HADOOP；数据挖掘；平台；分析；设计 一、数据挖掘技术概述 作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起了信息产业界和社会的广泛关注。数据挖掘技术跨越多个学科，无论是数据库技术、机器学习、统计学、模式识别，还是神经网络，还是人工智能，数据挖掘都能从中吸取营养，不断发展。如今，随着云计算的出现和发展，数据挖掘技术迎来了新的机遇和挑战。 1.数据挖掘发展历程与分类 数据挖掘由单个算法，单个系统到并行数据挖掘与服务的模式，经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、分布式挖掘等多个过程。到今天，数据挖掘软件发展的历程，可以说是进入基于云计算的数据挖掘。 由于数据挖掘是一个交叉学科领域，是在包括机器学习，模式识别等多个学科的基础上发展而来。依赖于我们所用的数据挖掘方法，我们又可以使用其他学科的多种技术，如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。所以，对数据挖掘的研究，我们会期望出现大量的各种类型的数据挖掘系统。这样，我们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。有了这种认识，我们才可以帮助用户根据其需求，确定最适合其需要的数据挖掘系统。 因此，数据挖掘的分类标准也必定会出现多样化。我们可以根据挖掘的数据库类型分类，或是技术类型分类，也可以根据运用的场景分类。但是大部分情况下，我们会根据挖掘产生的知识类型进行分类，也即是根据数据挖掘的功能进行分类。 2.数据挖掘流程 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，表现形式为规则、概念、规律及模式等。数据挖掘主要由以下步骤组成： ①数据预处理数据

统计学和数据挖掘(中文).

统计学和数据挖掘:交叉学科 摘要:统计学和数据挖掘有很多共同点,但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质,重点论述它们的异同。 关键词:统计学知识发现 1.简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标:发现数据中的结构。事实上,由于它们的目标相似,一些人(尤其是统计学家认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。 因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法,尤其是计算机学科,例如数据库技术和机器学习,而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上,有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础(尤其是经过本世纪的发展,而现在又出现了一个新的学科,有新的主人,而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字,势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话,统计的最初含义是“陈述事实”,以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然,统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且,这门新学科同商业有特殊的关联(尽管它还有科学及其它方面的应用。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质,区分它们的异同,并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先,我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如,Everitt定义它为:“仅仅是考察大量的数据驱动的模型,从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析,因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此,事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意,也是当前数据挖掘的任务。

数据挖掘与人工智能技术探讨

技术与市场 技术应用 ２０１９年第２６卷第５期 数据挖掘与人工智能技术探讨 聂　华 （陕西职业技术学院，陕西西安７１００３８） 摘　要：人工智能技术在现代生活中发挥着越来越重要的作用，互联网时代带来了海量的数据信息，如何加速对数据的挖掘也是未来研究的重要方向。主要介绍了大数据挖掘技术是如何推动人工智能的发展，并对数据挖掘的含义进行了阐述，结合工作经验对大数据挖掘技术与人工智能的关系进行了分析。关键词：大数据；人工智能；技术 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０５．０５３ 　引言 今天的社会已进入人工智能时代，计算机技术已经开始应用于社会生产和日常生活的各个方面，并且开始融入人工智能，人工智能的应用极大地改善了我们的生活，提高了工作效率，并开始取代人类完成危险和复杂的工作，大数据时代的到来，有效提高了数据的使用效率。互联网时代产生了大量的数据信息，人工智能的发展离不开对数据信息的处理，所以对于人工智能的未来发展而言，在信息数据的挖掘方面也十分重要。 　大数据挖掘技术推动了人工智能的发展１．１　人工智能的发展 人工智能的想法来源于实际的劳动，是在生产技术中不断地被发现和发展的。早期人们都是直接控制生产劳动工具，到了工业革命后，人们开始用蒸汽来驱动机车及其运转，到进一步发明发电机，开始形成初步的控制技术，到现在成熟地利用电力来进行拓展勘查，如地质勘探和深海探测，这其中已经开始形成一套成熟的控制理论，控制策略也在不断完善，人类在生产中不断地改进技术，为了提高控制精度，加快控制的响应速度，人工智能控制技术应运而生。１．２　大数据技术与人工智能发展的关系 大数据是指大量信息项之间的数据处理，对特定范围或扇区内的特征物理量，比如数量、属性、趋势等。最终对这些数据 进行处理，从多个方面系统地理解某一具体事物。而人工智能是指研究和开发用于模拟、扩展人类智能的形式，并且在不断地革新控制方法，进行应用系统的新技术科学。 根据人工智能的定义我们不难看出，人工智能本身就是一门技术科学。在技术的发展上又与以往的直接生产经验分离，只有借助大数据才能更好的发展。通过收集和分析技术参数，大数据使用计算机系统智能地重新设计算法，从技术操作中完成人类难以完成的工作，而人工智能又能迅速的对数据进行处理，挖掘所需信息。 　数据挖掘的定义和研究现状 ２．１　数据挖掘的定义 数据挖掘是现在关注的一个研究方面，是揭示数据中存在的模式和数据关系的一门学科，它的研究重点偏向对大型可观察数据库的处理。数据挖掘技术的出现，进一步拓展了人工智能应用领域。数据挖掘包括对数据的提取，以及进行分析的过程，前者主要是需要从信息众多而且复杂的数据库中提取有用的信息，后者则是进行比较，对需要的功能进行数据的分析，形成智能系统。 ２．２　数据挖掘的研究现状 数据挖掘反复的过程，需要不断循环挖掘的过程，也正是通过这种不断挖掘，从而来实现到用户的要求。数据挖掘的发展阶段如图１ 所示。 图１　数据挖掘过程 今天的数据挖掘应用主要集中在电信、农业、银行、电力、化学品和药品等领域，应用广泛，但是实际上深入的应用还远未普及。根据Ｇａｒｔｎｅｒ的报告，数据挖掘在未来的１０年仍将会是重点的研究对象，并且数据挖掘也开始成为一个独立的专业学科。 　人工智能和数据挖掘技术的发展前景３．１　在日常生产中的应用 现在的生活生产离不开互联网，将人工智能技术应用于互联网也是一个必然趋势，人工智能的应用能为人们的生活提供 （下转第１３１页） ９ ２１

统计学和数据挖掘交叉学科

统计学和数据挖掘：交叉学科 摘要：统计学和数据挖掘有很多共同点，但与此同时它们也有很多差异。本文讨论了两门学科的性质，重点论述它们的异同。 关键词：统计学知识发现 1．简介 统计学和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。 因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而且它所关注的某些领域和统计学家所关注的有很大不同。 统计学和数据挖掘研究目标的重迭自然导致了迷惑。事实上，有时候还导致了反感。统计学有着正统的理论基础（尤其是经过本世纪的发展），而现在又出现了一个新的学科，有新的主人，而且声称要解决统计学家们以前认为是他们领域的问题。这必然会引起关注。更多的是因为这门新学科有着一个吸引人的名字，势必会引发大家的兴趣和好奇。把“数据挖掘”这个术语所潜在的承诺和“统计学”作比较的话，统计的最初含义是“陈述事实”，以及找出枯燥的大量数据背后的有意义的信息。当然，统计学的现代的含义已经有很大不同的事实。而且，这门新学科同商业有特殊的关联（尽管它还有科学及其它方面的应用）。 本文的目的是逐个考察这两门学科的性质，区分它们的异同，并关注与数据挖掘相关联的一些难题。首先，我们注意到“数据挖掘”对统计学家来说并不陌生。例如，Everitt定义它为：“仅仅是考察大量的数据驱动的模型，从中发现最适合的”。统计学家因而会忽略对数据进行特别的分析，因为他们知道太细致的研究却难以发现明显的结构。尽管如此，事实上大量的数据可能包含不可预测的但很有价值的结构。而这恰恰引起了注意，也是当前数据挖掘的任务。 2．统计学的性质 试图为统计学下一个太宽泛的定义是没有意义的。尽管可能做到，但会引来很多异议。相反，我要关注统计学不同于数据挖掘的特性。 差异之一同上节中最后一段提到的相关，即统计学是一门比较保守的学科，目前有一种趋势是越来越精确。当然，这本身并不是坏事，只有越精确才能避免错误，发现真理。但是如果过度的话则是有害的。这个保守的观点源于统计学是数学的分支这样一个看法，我是不同意这个观点的（参见【15】，【9】，【14】，【2】，【3】）尽管统计学确实以数学为基础（正如物理和工程也以数学为基础，但没有被认为是数学的分支），但它同其它学科还有紧密的联系。 数学背景和追求精确加强了这样一个趋势：在采用一个方法之前先要证明，而不是象计算机科学和机器学习那样注重经验。这就意味着有时候和统计学家关注同一问题的其它领域的研究者提出一个很明显有用的方法，但它却不能被证明（或还不能被证明）。统计杂志倾向于发表经过数学证明的方法而不是一些特殊方法。数据挖掘作为几门学科的综合，已经从机器学习那里继承了实验的态度。这并不意味着数据挖掘工作者不注重精确，而只是说明如果方法不能产生结果的话就会被放弃。 正是统计文献显示了（或夸大了）统计的数学精确性。同时还显示了其对推理的侧重。尽管统计学的一些分支也侧重于描述，但是浏览一下统计论文的话就会发现这些文献的核心问题就是在观察了样本的情况下如何去推断总体。当然这也常常是数据挖掘所关注的。下面我们会提到数据挖掘的一个特定属性就是要处理的是一个大数据集。这就意味着，由于可行性的原因，我们常常得到的只是一个样本，但是需要描述样本取自的那个大数据集。然而，

数据挖掘及商务智能总结

第一章绪论 什么是数据挖掘，什么是商业智能 从大型数据库中提取有趣的（非平凡的、蕴涵的、先前未知的且是潜在有用的）信息或模式。 商业智能是要在必须的时间段内，把正确有用的信息传递给适当的决策者，以便为有效决策提供信息支持。 分类算法的评价标准 召回率recall =系统检索到的相关文件数/相关文件总数 准确率precision（查准率）= 系统检索到的相关文件数/系统返回的文件总数第二章数据仓库 什么是数据仓库 是运用新信息科技所提供的大量数据存储、分析能力，将以往无法深入整理分析的客户数据建立成为一个强大的顾客关系管理系统，以协助企业制定精准的运营决策。 数据仓库的基本特征 1面向主题2整合性 3长期性 4稳定性 第三章数据挖掘简介 数据挖掘的一般功能 1分类2估计3 预测4关联分类5聚类 数据挖掘的完整步骤 1理解数据与数据所代表的含义 2获取相关知识与技术 3整合与检查数据 4取出错误或不一致的数据 5建模与假设 6数据挖掘运行 7测试与验证所挖掘的数据 8解释与使用数据 数据挖掘建模的标准 CRISP-CM 跨行业数据挖掘的标准化过程 第四章数据挖掘中的主要方法 基于SQL Server 2005 SSAS的十种数据挖掘算法是什么 1.决策树 2.聚类 3.Bayes分类 4.有序规则 5. 关联规则 6.神经网络 7.线性回归 8. Logistic回归 9. 时间序列10. 文本挖掘 第五章数据挖掘与相关领域的关系 数据挖掘与机器学习、统计分析之间的区别与联系（再看看书整理下） 32页 处理大量实际数据更具优势，并且使用数据挖掘工具无需具备专业的统计学背景。 数据分析的需求和趋势已经被许多大型数据库所实现，并且可以进行企业级别的数据挖掘应用。 相对于重视理论和方法的统计学而言，数据挖掘更强调应用，毕竟数据挖掘目的

数据挖掘与商务智能复习资料

1、联机分析处理（on line analytical processing ，OLAP）从数据仓库中的综合数据出发，提供面向分析的多维模型，并使用多维分析的方法从多个角度、多个层次对多维数据进行分析，使决策者能够以更加自然的方式来分析数据。 2、数据仓库是一种为信息分析提供了良好的基础并支持管理决策活动的分析环境，是面向主题的、集成的、稳定的、不可更新的、随时间变化的、分层次的多维的集成数据集合。 3、数据仓库的特点：（1）数据仓库是面向主题的（2）数据仓库的整合性（3）数据仓库数据的集成性（4）数据仓库的稳定性（5）数据仓库的长期性（6）数据仓库是随时间变化的（7）数据仓库的数据量很大（8）数据仓库软、硬件要求较高 4、数据库与数据仓库的关系： 5、数据集市（data marts）通常是指较为小型化、针对特定目标且建设成本较低的一种数据仓库。为了特定的应用目的或应用范围，而从数据仓库中独立出来的一部分数据，也可称为部门数据或主题数据（subject data）。 数据集市的两种架构： （1）、从属数据集市：它的数据直接来自于中央数据仓库。一般为那些访问数据仓库十分频繁的关键业务部门建立从属的数据集市，这样可以很好地提高查询的反应速度。

（2）独立数据集市：它的数据直接来源于各生产系统。许多企业在计划实施数据仓库时，往往出于投资方面的考虑，最后建成独立数据集市，用来解决个别部门比较迫切的决策问题。

6、数据挖掘是在不同的数据源中包括结构化的数据、半结构化的数据和非结构化的数据，即既可以是数据库，也可以是文件系统，或其他任何组织在一起的数据集合，通过一定的工具与方法寻找出有价值的知识的一类深层次的数据分析方法。 7、数据挖掘与OLAP的差异： （1）、OLAP是决策支持领域的一部分。OLAP分析师是建立一系列的假设，然后通过OLAP来证实或推翻这些假设来最终得到自己的结论。（2）、数据挖掘不是用于验证某个假定的模式（模型）的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。他在本质上是一个归纳的过程。 （3）、数据挖掘和OLAP具有一定的互补性。 8、实施数据挖掘建模的六个阶段及四个层次 阶段：（1）、定义商业问题：针对企业问题和企业需求进行了解和确认，针对不同的需求做深入的了解，将其转化为数据挖掘的问题，并拟定逐步构想。 （2）、数据理解：建立数据库和分析数据库 （3）、数据预处理：同第二步为数据处理的核心

旅游大数据挖掘与分析平台方案

旅游研究院大数据挖掘与分析科研平台建设方案

目录 一. 背景 (3) 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 (3) 1.2 旅游行业开展大数据分析及应用的意义 (4) 1.3 数据挖掘与大数据分析科研平台建设的必要性 (4) 二. 数据挖掘与大数据分析科研平台总体规划 (5) 2.1 科研平台规划 (5) 2.2 科研平台功能规划 (6) 三. 数据挖掘与大数据分析科研平台建设方案 (7) 3.1 大数据科研平台设备架构 (7) 3.1.1 主节点和备份主节点 (7) 3.1.2 管理节点 (7) 3.1.3 接口节点 (8) 3.1.4 计算节点 (8) 3.2 大数据科研平台底层架构 (8) 3.2.1 分布式持久化数据存储——HDFS (9) 3.2.2 分布式实时数据库——HBase (9) 3.2.3 分布式资源调度管理——YARN (9) 3.2.4 交互式SQL引擎——Hive (9) 3.2.5 内存计算——Spark (10) 3.3 科研平台的功能 (10) 3.3.1 科研项目管理 (10) 3.3.2 平台内置数据集 (10) 3.3.3 科研数据上传 (11) 3.3.4 集成算法组件 (11) 3.3.5 科研平台可视化功能 (12) 四. 平台数据集清单 (13) 五. 定制数据服务 (13) 六. 科研平台算法清单 (13) 七. 科研平台设备清单 (19)

一. 背景 1.1 数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势 移动互联网、电子商务以及社交媒体的快速发展使得企业需要面临的数据量成指数增长。根据 IDC 《数字宇宙》(Digital Universe)研究报告显示，2020 年全球新建和复制的信息量已经超过 40ZB，是2015年的12倍;而中国的数据量则会在2020年超过8ZB，比2015年增长22倍。数据量的飞速增长带来了大数据技术和服务市场的繁荣发展。IDC亚太区(不含日本)最新关于大数据和分析(BDA)领域的市场研究表明，大数据技术和服务市场规模将会从2012年的5.48亿美元增加到2017年的23.8亿美元，未来5年的复合增长率达到34.1%。该市场涵盖了存储、服务器、网络、软件以及服务市场。数据量的增长是一种非线性的增长速度。 据IDC分析报道，最近一年来，亚太区出现了越来越广泛的大数据和分析领域的应用案例。在中国，从互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 最新调研结果显示，提高竞争优势，降低成本以及吸引新的客户是中国用户对大数据项目最期望的三大回报。目前现有的大数据项目主要集中在业务流程优化以及提高客户满意度方面的应用。IDC发现很多用户希望大数据能够为企业带来业务创新，并且开始使用高级分析的解决方案以管理复杂的数据环境。过去一年中用户对社交数据的收集和分析应用的关注度增加明显。未来，地理位置信息分析将会增长迅速，这也会推动用户对大数据安全和隐私管理的关注。在亚太区，澳大利亚和新加坡的用户对大数据的相关投资主要在咨询服务方面，更关注如何根据新的最佳实践需求设计和实施方案。中国和印度在大数据领域的硬件投资则非常明显，更倾向于数据中心相关的基础架构的投资。