大数据建模与挖掘应用
关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海
时间12月
23-26
1月
12-15
一、课程简介
大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。
本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。
结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。
本课程基本的实践环境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。
学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等，讲师已经提前部署在虚拟机镜像（VMware镜像），学员根据讲师的操作任务进行实践。
本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。
二、培训目标
1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。
2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进
行教学，掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。
3.让学员掌握常见的机器学习算法，深入讲解业界成熟的大数据分析挖掘与BI平台的实践应用，并以客户分析系统、日志分析和电商推荐系统为案例，串联常用的数据挖掘技术进行应用教学。
三、培训人群
1.大数据分析应用开发工程师
2.大数据分析项目的规划咨询管理人员
3.大数据分析项目的IT项目高管人员
4.大数据分析与挖掘处理算法应用工程师
5.大数据分析集群运维工程师
6.大数据分析项目的售前和售后技术支持服务人员
四、培训特色
定制授课+ 实战案例训练+ 互动咨询讨论
平台工具· 目标：掌握大数据建模与分析挖掘平台工具
· 业界主流大数据建模与分析挖掘平台工具的应用
· Hadoop大数据分析挖掘工具Mahout
· Spark大数据分析挖掘工具Mllib
· R建模工具
· SPSS建模工具
大数据建模与分析挖掘应用实战
算法模型· 目标：掌握大数据分析挖掘算法与模型
· 大数据挖掘的机器学习算法模型的原理和应用操作
· 客户分析、日志分析、推荐营销分析、预测分析等场景中的算法模型· 聚类分析挖掘算法与模型（K均值、层次聚类、谱聚类等）
· 分类分析挖掘算法与模型（贝叶斯、决策树等）
· 关联分析挖掘算法与模型（FP-Growth、Apriori关联规则挖掘等）
· 推荐分析挖掘算法与模型（Item-based、User-based协同过滤等）
· 回归分析挖掘算法与模型（线性回归、逻辑回归等）
· 图关系分析挖掘算法模型（链接分析、社交分析等）
· 神经网络深度学习算法模型（CNN、RNN等）
· 上述算法模型基于Spark MLlib的程序示例
项目实战· 目标：利用所学的分析挖掘算法模型知识进行项目训练· 基于Spark构建大数据分析挖掘平台
· 以项目的形式结合业务需求，完成两个完整项目案例任务· 讲师会带着学员进行操作训练
· 讲师会提供数据集、实验环境和实验指导手册
（说明：讲师会提供虚拟机镜像，并把Hadoop，Spark等系统提前部署在虚拟机中，分析挖掘平台构建在Hadoop与Spark之上，学员自带笔记本，运行虚拟机，并利用同样的镜像启动多台虚拟机，构建实验集群，镜像会提前给学员）
五、详细大纲与培训内容
两个完整的项目任务和实践案例（重点）1.日志分析建模与日志挖掘项目实践
a)Hadoop，Spark，并结合ELK技术构建日志分析系统和日志
数据仓库
b)互联网微博日志分析系统项目
2.推荐系统项目实践
a)电影数据分析与个性化推荐关联分析项目
b)电商购物篮分析项目
Hadoop，Spark，可结合Oryx分布式集群在个性化推荐和精准
营销项目。
项目的阶段性步骤
贯穿到三天的培训
过程中，第三天完成
整个项目的原型
培训内容安排如下：
时
间
内容提要授课详细内容实践训练
第一天业界主流的
数据仓库工
具和大数据
分析挖掘工
具
1.业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项
目解决方案
2.业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具
3.Hadoop数据仓库工具Hive
4.Spark实时数据仓库工具SparkSQL
5.Hadoop数据分析挖掘工具Mahout
6.Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib
7.大数据分析挖掘项目的实施步骤
配置数据仓库工具
Hadoop Hive和
SparkSQL
部署数据分析挖掘
工具Hadoop
Mahout和Spark
MLlib
大数据分析
挖掘项目的
数据集成操
作训练
1.日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练
2.从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规
范的数据仓库
3.数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数
据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库
4.同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类
型的分析挖掘任务调用
5.去除噪声
项目数据集加载
ETL到Hadoop Hive
数据仓库并建立多
维模型
基于Hadoop 的大型数据仓库管理平台—HIVE数据仓库集群的多维分析建模应用实践6.基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓
库应用案例
7.Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析
8.Hive Server的工作原理、机制与应用
9.Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化
10.Hive应用开发技巧
11.Hive SQL剖析与应用实践
12.Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、
客户端操作技巧
13.Hive数据仓库报表设计
14.将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop +
Hive数据仓库集群中，用于共享访问
利用HIVE构建大
型数据仓库项目的
操作训练实践
Spark大数据分析挖掘平台实践操作训练15.Spark大数据分析挖掘平台的部署配置
16.Spark数据分析库MLlib的开发部署
17.Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据
并在分布式内存中运行
第二天聚类分析建
模与挖掘算
法的实现原
理和技术应
用
18.聚类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实
现与应用，包括：
a)Canopy聚类（canopy clustering）
b)K均值算法（K-means clustering）
c)模糊K均值（Fuzzy K-means clustering）
d)EM聚类，即期望最大化聚类（Expectation
Maximization）
e)以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景
中的应用案例。
19.Spark聚类分析算法程序示例
基于Spark MLlib
的聚类分析算法，
实现日志数据集中
的用户聚类
分类分析建
模与挖掘算
法的实现原
理和技术应
用
20.分类分析建模与算法原理及其在Spark MLlib中的实
现与应用，包括：
f)Spark决策树算法实现
g)逻辑回归算法（logistics regression）
h)贝叶斯算法（Bayesian与Cbeyes）
i)支持向量机（Support vector machine）
j)以上算法在Spark MLlib中的实现原理和实际场景
中的应用案例。
21.Spark客户资料分析与给用户贴标签的程序示例
22.Spark实现给商品贴标签的程序示例
23.Spark实现用户行为的自动标签和深度技术
基于Spark MLlib
的分类分析算法模
型与应用操作
关联分析建
模与挖掘算
法的实现原
理和技术应
用
24.预测、推荐分析建模与算法原理及其在Spark MLlib
中的实现与应用，包括：
k)Spark频繁模式挖掘算法（parallel FP Growth
Algorithm）应用
l)Spark关联规则挖掘（Apriori）算法及其应用
m)以上算法在Spark MLib中的实现原理和实际场景
中的应用案例。
基于Spark MLlib
的关联分析操作
25.Spark关联分析程序示例
第三天推荐分析挖
掘模型与算
法技术应用
26.推荐算法原理及其在Spark MLlib中的实现与应用，
包括：
a)Spark协同过滤算法程序示例
b)Item-based协同过滤与推荐
c)User-based协同过滤与推荐
d)交叉销售推荐模型及其实现
推荐分析实现步骤
与操作（重点）
回归分析模
型与预测算
法
27.利用线性回归（多元回归）实现访问量预测
28.利用非线性回归预测成交量和访问量的关系
29.基于R+Spark实现回归分析模型及其应用操作
30.Spark回归程序实现异常点检测的程序示例
回归分析预测操作
例子
图关系建模
与分析挖掘
及其链接分
析和社交分
析操作
31.利用Spark GraphX实现网页链接分析，计算网页重要
性排名
32.实现信息传播的社交关系传递分析，互联网用户的行
为关系分析任务的操作训练
图数据的分析挖掘
操作，实现微博数
据集的社交网络建
模与关系分析
神经网络与
深度学习算
法模型及其
应用实践
33.神经网络算法Neural Network的实现方法和挖掘模型
应用
34.基于人工神经网络的深度学习的训练过程
a)传统神经网络的训练方法
b)Deep Learning的训练方法
35.深度学习的常用模型和方法
a)CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经
网络
b)RNN（Recurrent Neural Network）循环神经网络
模型
c)Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹
曼机
36.基于Spark的深度学习算法模型库的应用程序示例
基于Spark或
TensorFlow神经网
络深度学习库实现
文本与图片数据挖
掘
项目实践
37.日志分析系统与日志挖掘项目实践
a)Hadoop，Spark，ELK技术构建日志数据仓库
b)互联网微博日志分析系统项目
38.推荐系统项目实践
a)电影数据分析与个性化推荐关联分析项目
项目数据集和详细
的实验指导手册由
讲师提供
培训总结
39.项目方案的课堂讨论，讨论实际业务中的分析需求，
剖析各个环节的难点、痛点、瓶颈，启发出解决之道；
完成讲师布置的项目案例，巩固学过的大数据分析挖
掘处理平台技术知识以及应用技能
讨论交流
第
四
天
学员考试与业界交流
六、师资力量
周老师，男，中国科学院通信与信息系统专业博士。北京邮电大学移动互联网与信息化实验室特聘研究员、对外经贸大学信息学院特聘兼职教师、中国移动集团高级培训讲师，长期从事大数据、4G、移动互联网安全、管理及大数据精确营销等研究方向。国内顶级信息系统架构师，金牌讲师，技术顾问，移动开发专家。拥有丰富的通信信息系统设计、开发经验及培训行业经验，先后为全国超过15家省移动公司，超过30家地市移动公司有过项目开发合作及授课，担任多个大型通信项目的总师。
张老师：阿里大数据高级专家，国内资深的Spark、Hadoop技术专家、虚拟化专家，对HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Mahout、Storm、spark和openTSDB等Hadoop生态系统中的技术进行了多年的深入的研究，更主要的是这些技术在大量的实际项目中得到广泛的应用，因此在Hadoop 开发和运维方面积累了丰富的项目实施经验。近年主要典型的项目有：某电信集团网络优化、中国移动某省移动公司请账单系统和某省移动详单实时查询系统、中国银联大数据数据票据详单平台、某大型银行大数据记录系统、某大型通信运营商全国用户上网记录、某省交通部门违章系统、某区域医疗大数据应用项目、互联网公共数据大云(DAAS)和构建游戏云(Web Game Daas)平台项目等。
七、颁发证书
参加相关培训并通过考试的学员，可以获得：
1.工业和信息化部颁发的-大数据挖掘高级工程师职业技能证书。该证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。
注：请学员带二寸彩照2张（背面注明姓名）、身份证复印件一张。
八、培训费用及须知
培训费7800元/人。（含培训费、资料费、考试费、证书费、讲义费等）。需要住宿学员请提前通知，可统一安排，费用自理。
九、报名回执
“大数据建模与分析挖掘应用实战”报名回执
注：1. 此表复印有效 报名回执邮件至 联 系 人： 联系电话： 微 信：
单位名称 详细地址 联系人
电话 传真
邮箱 姓 名 性别
身份证号码
手机 邮箱
户 名： 开 户 行： 账 户：
参会单位签字或盖章
大数据与建模
大数据与建模 LG GROUP system office room 【LGA16H-LGYY-LGUA8Q8-LGA162】
1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS Access，DB2，Infermix，MS SQL Server，Oracle，Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询，从数据库取回数据，在数据库中插入新的记录，更新数据库中的数据，从数据库删除记录，创建新数据库，在数据库中创建新表，在数据库中创建存储过程，在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的，因为他假设计算单元和存户会失败，因此他维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为他以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop
依赖于社区服务器，因此他的成本较低，任何人都可以使用。 3、HPCC（high performance computinggand communications）高性能计算与通信的缩写。1993年，由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，及美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量出具，Strom很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来，其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算，分布式RPC（员过程调用协议，一种通过网络
数据库概念设计及数据建模(一)有答案
数据库概念设计及数据建模(一) 一、选择题 1. 数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅰ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅰ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 A.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ B.仅Ⅰ和Ⅰ C.仅Ⅰ、Ⅰ和Ⅰ D.仅Ⅰ和Ⅰ 答案：D [解答] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2. 关于数据库概念设计阶段的工作目标，下列说法错误的是______。 A.定义和描述应用系统设计的信息结构和范围
B.定义和描述应用系统中数据的属性特征和数据之间的联系 C.描述应用系统的数据需求 D.描述需要存储的记录及其数量 答案：D [解答] 数据库概念设计阶段的工作目标包括定义和描述应用领域涉及的数据范围；获取应用领域或问题域的信息模型；描述清楚数据的属性特征；描述清楚数据之间的关系；定义和描述数据的约束；说明数据的安全性要求；支持用户的各种数据处理需求；保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构(数据库模式)，同时也便于用户理解。 3. 需求分析阶段的文档不包括______。 A.需求说明书 B.功能模型 C.各类报表 D.可行性分析报告 答案：D [解答] 数据库概念设计的依据是需求分析阶段的文档；包括需求说明书、功能模型(数据流程图或IDEF0图)以及在需求分析阶段收集到的应用领域或问题域中的各类报表等，因此本题答案为D。 4. 数据库概念设计的依据不包括______。
大数据建模与分析挖据课程大纲
时 间 内容提要授课详细内容实践训练 第一天业界主流的 数据仓库工 具和大数据 分析挖掘工 具 1.业界主流的基于Hadoop和Spark的大数据分析挖掘项目 解决方案 2.业界数据仓库与数据分析挖掘平台软件工具 3.Hadoop数据仓库工具Hive 4.Spark实时数据仓库工具SparkSQL 5.Hadoop数据分析挖掘工具Mahout 6.Spark机器学习与数据分析挖掘工具MLlib 7.大数据分析挖掘项目的实施步骤 配置数据仓库工具 Hadoop Hive和 SparkSQL 部署数据分析挖掘 工具Hadoop Mahout 和Spark MLlib 大数据分析 挖掘项目的 数据集成操 作训练 1.日志数据解析和导入导出到数据仓库的操作训练 2.从原始搜索数据集中抽取、集成数据，整理后形成规范 的数据仓库 3.数据分析挖掘模块从大型的集中式数据仓库中访问数 据，一个数据仓库面向一个主题，构建两个数据仓库 4.同一个数据仓库中的事实表数据，可以给多个不同类型 的分析挖掘任务调用 5.去除噪声 项目数据集加载 ETL到Hadoop Hive 数据仓库并建立多 维模型 基于Hadoop 的大型数据 仓库管理平 台—HIVE数 据仓库集群 的多维分析 建模应用实 践 6.基于Hadoop的大型分布式数据仓库在行业中的数据仓库 应用案例 7.Hive数据仓库集群的平台体系结构、核心技术剖析 8.Hive Server的工作原理、机制与应用 9.Hive数据仓库集群的安装部署与配置优化 10.Hive应用开发技巧 11.Hive SQL剖析与应用实践 12.Hive数据仓库表与表分区、表操作、数据导入导出、客 户端操作技巧 13.Hive数据仓库报表设计 14.将原始的日志数据集，经过整理后，加载至Hadoop + Hive 数据仓库集群中，用于共享访问 利用HIVE构建大型 数据仓库项目的操 作训练实践 Spark大数据 分析挖掘平 台实践操作 训练 15.Spark大数据分析挖掘平台的部署配置 16.Spark数据分析库MLlib的开发部署 17.Spark数据分析挖掘示例操作，从Hive表中读取数据并 在分布式内存中运行
数据库模型基础知识及数据库基础知识总结
数据库模型基础知识及数据库基础知识总结 数据库的4个基本概念 1.数据(Data)：描述事物的符号记录称为数据。 2.数据库(DataBase，DB)：长期存储在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。 3.数据库管理系统(DataBase Management System，DBMS 4.数据库系统(DataBase System，DBS) 数据模型 数据模型（data model）也是一种模型，是对现实世界数据特征的抽象。用来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。数据模型是数据库系统的核心和基础。数据模型的分类 第一类：概念模型 按用户的观点来对数据和信息建模，完全不涉及信息在计算机中的表示，主要用于数据库设计现实世界到机器世界的一个中间层次 ?实体(Entity): 客观存在并可相互区分的事物。可以是具体的人事物，也可以使抽象的概念或联系 ?实体集(Entity Set): 同类型实体的集合。每个实体集必须命名。 ?属性(Attribute): 实体所具有的特征和性质。 ?属性值(Attribute Value): 为实体的属性取值。 ?域(Domain): 属性值的取值范围。 ?码(Key): 唯一标识实体集中一个实体的属性或属性集。学号是学生的码?实体型(Entity Type): 表示实体信息结构，由实体名及其属性名集合表示。如：实体名(属性1,属性2,…) ?联系(Relationship): 在现实世界中，事物内部以及事物之间是有联系的，这些联系在信息世界中反映为实体型内部的联系（各属性）和实体型之间的联系（各实体集）。有一对一，一对多，多对多等。 第二类：逻辑模型和物理模型 逻辑模型是数据在计算机中的组织方式
大数据风控建模标准流程
大数据风控建模标准流程 一、风控建模标准过程 （一）数据采集汇总 2、评估数据真实性和质量，数据质量好的变量进入后续步骤 （二）模型设计 1、时间窗和好坏客户定义 时间窗：根据获取数据的覆盖周期，将数据分为用来建模的观察期数据，和后面用来验证表现的表现期数据； 好坏客户定义：分析客户滚动和迁移率，来定义什么程度逾期的为“坏客户”，例如定义M3为坏客户就是定义逾期3个月的才是坏 客户； 2、样本集切分和不平衡样本处理 样本集切分：切分为训练集和测试集，一般7/3或8/2比例； 不平衡样本：最理想样本为好坏各50%，实际拿到的样本一般坏 客户占比过低，采取过采样或欠采样方法来调节坏样本浓度。 3、模型选择 评分卡模型以逻辑回归为主。 （三）数据预处理及变量特征分析 1、变量异常值、缺失值处理：使用均值、众数等来平滑异常值，来填补缺失，缺失率过高的变量直接丢弃； 2、变量描述性统计：看各个变量的集中或离散程度，看变量的 分布是否对样本好坏有线性单调的相关性趋势； （四）变量筛选
1、变量分箱：变量取值归入有限个分组中，一般5个左右的分 箱数量，来参加后面的算法模型计算。分箱的原则是使得各箱内部 尽量内聚，即合并为一箱的各组坏样本率接近；使得相邻分箱的坏 样本率呈现单调趋势。从方法上一版采取先机器分箱，后人工微调。 2、定量计算变量对于识别坏样本的贡献度（WOE和IV） （1）WOE是统计一个变量的各分箱区间之间的好占总好比值坏 占总坏之比，不同分箱之间差异明显且比例成单调趋势，说明分箱 的区分度好； （2）IV是在WOE基础上进一步加权计算这个变量整体上对于区 分好坏样本的识别度，也就是变量影响因子。数越大说明用这个变 量进行区分的效果越好，但IV值过大容易引起模型过拟合，即模型 过于依赖单一变量，造成使用过程中平衡性健壮性不好； 3、计算变量之间的相关性或多重共线性，相关性高于0.5甚至0.7的两个变量里，就要舍弃一个，留下iv值较高的那个。例如 “近一个月查询次数”、“近三个月查询次数”、“近六个月查询 次数”这三个变量显然明显互相相关度高，只保留其中一个变量进 入模型即可。 （五）变量入模计算 1、以最终选定的若干变量，进入回归模型算法，机器自动计算 其中每一个X就是一种变量，这个计算就是为了算出每种变量的最终权重，也就是算出所有的b。 2、客户违约概率映射为客户分数。以上公式一旦计算确定，则 给出一个确定的客户，就可以算出其违约概率，下面公式是把概率 进一步再映射计算成一个客户总评分。 3、计算确定每种变量每个分箱所应该给的得分 某一变量在一个分箱的得分该组WOE 1、模型区分好坏客户能力评价
数据库基础教程课后习题答案顾韵华
习题1 1、简述数据库系统的特点。 答：数据库系统的特点有： 1）数据结构化 在数据库系统中，采用统一的数据模型，将整个组织的数据组织为一个整体；数据不再仅面向特定应用，而是面向全组织的；不仅数据内部是结构化的，而且整体是结构化的，能较好地反映现实世界中各实体间的联系。这种整体结构化有利于实现数据共享，保证数据和应用程序之间的独立性。 2）数据共享性高、冗余度低、易于扩充 数据库中的数据能够被多个用户、多个应用程序共享。数据库中相同的数据不会多次重复出现，数据冗余度降低，并可避免由于数据冗余度大而带来的数据冲突问题。同时，当应用需求发生改变或增加时，只需重新选择不同的子集，或增加数据即可满足。 3）数据独立性高 数据独立性是由DBMS 的二级映像功能来保证的。数据独立于应用程序，降低了应用程序的维护成本。 4）数据统一管理与控制 数据库中的数据由数据库管理系统（DBMS ）统一管理与控制，应用程序对数据的访问均经由DBMS 。DBMS 提供四个方面的数据控制功能：并发访问控制、数据完整性、数据安全性保护、数据库恢复。 2、什么是数据库系统？ 答：在计算机系统上引入数据库技术就构成一个数据库系统（DataBase System ，DBS ）。数据库系统是指带有数据库并利用数据库技术进行数据管理的计算机系统。DBS 有两个基本要素：一是DBS 首先是一个计算机系统；二是该系统的目标是存储数据并支持用户查询和更新所需要的数据。 3、简述数据库系统的组成。 答：数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、数据库管理员（DataBase Administrator ，DBA ）和用户组成。 4、试述数据库系统的三级模式结构。这种结构的优点是什么？ 答：数据库系统的三级模式结构是指数据库系统是由外模式、模式和内模式三级构成，同时包含了二级映像，即外模式/模式映像、模式/内模式映像，如下图所示。 数据库应用1…… 外模式A 外模式B 模式 应用2应用3应用4应用5…… 模式 外模式/模式映像 模式/内模式映像 数据库系统的这种结构具有以下优点： （1）保证数据独立性。将外模式与模式分开，保证了数据的逻辑独立性；将内模式与模式分开，保证了数据的物理独立性。 （2）有利于数据共享，减少了数据冗余。 （3）有利于数据的安全性。不同的用户在各自的外模式下根据要求操作数据，只能对
数据库基本知识和基础sql语句
数据库的发展历程 ●没有数据库,使用磁盘文件存储数据; ●层次结构模型数据库; ●网状结构模型数据库; ●关系结构模型数据库:使用二维表格来存储数据; ●关系-对象模型数据库; 理解数据库 ●RDBMS = 管理员(manager)+仓库(database) ●database = N个table ●table: ●表结构:定义表的列名与列类型！ ●表记录:一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都就是可执行文件; ●my、ini文件就是MySQL的配置文件; 相关命令: ●启动:net start mysql; ●关闭:net stop mysql; ●mysql -u root -p 123 -h localhost; ?-u:后面的root就是用户名,这里使用的就是超级管理员root; ?-p:后面的123就是密码,这就是在安装MySQL时就已经指定的密码; ●退出:quit或exit; sql语句 语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写,以分号结尾; ●可以用空格与缩进来来增强语句的可读性; ●关键字不区别大小写,建议使用大写; 分类 ●DDL(Data Definition Language):数据定义语言,用来定义数据库对象:库、表、列等; ●DML(Data Manipulation Language):数据操作语言,用来定义数据库记录(数据); 基本操作 ●查瞧所有数据库名称:SHOW DATABASES; ●切换数据库:USE mydb1,切换到mydb1数据库; ●创建数据库:CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1; ●修改数据库编码:ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表: CREATE TABLE 表名( 列名列类型,
大数据建模与挖掘应用
关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海 时间12月 23-26 1月 12-15 一、课程简介 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。 本课程基本的实践环境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。 学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等，讲师已经提前部署在虚拟机镜像（VMware镜像），学员根据讲师的操作任务进行实践。 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。 二、培训目标 1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进
MySQL数据库基础与实例教程练习题参考答案
MySQL数据库基础与实例教程练习题参考答案 由于时间仓促，答案中难免存在错误，不妥之处恳请读者批评指正！ 第一章答案 1．数据库管理系统中常用的数学模型有哪些？ 数据库管理系统通常会选择某种“数学模型”存储、组织、管理数据库中的数据，常用的数学模型包括“层次模型”、“网状模型”、“关系模型”以及“面向对象模型”等。 2．您听说过的关系数据库管理系统有哪些？数据库容器中通常包含哪些数据库对象？ 目前成熟的关系数据库管理系统主要源自欧美数据库厂商，典型的有美国微软公司的SQL Server、美国IBM公司的DB2和Informix、德国SAP公司的Sybase、美国甲骨文公司的Oracle。 数据库容器中通常包含表、索引、视图、存储过程、触发器、函数等数据库对象。 3．通过本章知识的讲解，SQL与程序设计语言有什么关系？ SQL并不是一种功能完善的程序设计语言，例如，不能使用SQL构建人性化的图形用户界面（Graphical User Interface，GUI），程序员需要借助Java、VC++等面向对象程序设计语言或者HTML的FORM表单构建图形用户界面（GUI）。如果选用FORM表单构建GUI，程序员还需要使用JSP、PHP或者.NET编写Web应用程序，处理FORM表单中的数据以及数据库中的数据。 其他答案： 1、首先SQL语言是数据库结构化查询语言，是非过程化编程语言。而程序设计语言则有更多的面向对象及逻辑程序设计。比如用SQL语言编写图形用户界面（例如窗口、进度条），是无法实现的。 2、SQL语言可以说是，程序设计语言和数据库之间的一个翻译官。程序设计语言需要操作数据库时，需要借助（或者说调用）SQL语言来翻译给数据库管理系统。 3、不同数据库管理系统会有一些特殊的SQL规范，比如 limit关键词在SQL Server中无法使用。而这些规范与程序设计语言无关。 4．通过本章的学习，您了解的MySQL有哪些特点？ 与题目2中列举的商业化数据库管理系统相比，MySQL具有开源、免费、体积小、便于安装，但功能强大等特点。 5．通过本章的学习，您觉得数据库表与电子表格（例如Excel）有哪些区别？ 限于本章的知识点：外观上，关系数据库中的一个数据库表和一个不存在“合并单元格”的电子表格（例如Excel）相同。与电子表格不同的是：同一个数据库表的字段名不能重复。为了优化存储空间以及便于数据排序，数据库表的每一列必须指定某种数据类型。 关系数据库中的表是由列和行构成的，和电子表格不同的是，数据库表要求表中的每一行记录都必须是唯一的，即在同一张数据库表中不允许出现完全相同的两条记录。 6．您所熟知的数据库设计辅助工具有哪些？您所熟知的模型、工具、技术有哪些？ 数据库设计辅助工有数据模型、数据建模工具、关系数据库设计技术。其中常用的数据模型有ER模型和类图；常用的数据建模工具如ERwin、PowerDesigner、Visio等；常用的关系数据库设计技术如数据库规范化技术。 1．模型 数据模型有E-R图或者类图等数据模型。业务模型有程序流程图、数据流程图DFD、时序
数据库基本知识和基础sql语句
数据库的发展历程 ●没有数据库，使用磁盘文件存储数据； ●层次结构模型数据库； ●网状结构模型数据库； ●关系结构模型数据库：使用二维表格来存储数据； ●关系-对象模型数据库； 理解数据库 ●RDBMS = 管理员（manager）+仓库（database） ●database = N个table ●table： ●表结构：定义表的列名和列类型！ ●表记录：一行一行的记录！ Mysql安装目录: ●bin目录中都是可执行文件； ●my.ini文件是MySQL的配置文件； 相关命令: ●启动：net start mysql； ●关闭：net stop mysql； ●mysql -u root -p 123 -h localhost； -u：后面的root是用户名，这里使用的是超级管理员root； -p：后面的123是密码，这是在安装MySQL时就已经指定的密码； ●退出：quit或exit； sql语句 语法要求 ●SQL语句可以单行或多行书写，以分号结尾； ●可以用空格和缩进来来增强语句的可读性； ●关键字不区别大小写，建议使用大写； 分类 ●DDL（Data Definition Language）：数据定义语言，用来定义数据库对象：库、表、 列等； ●DML（Data Manipulation Language）：数据操作语言，用来定义数据库记录（数据）；基本操作 ●查看所有数据库名称：SHOW DATABASES； ●切换数据库：USE mydb1，切换到mydb1数据库； ●创建数据库：CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] mydb1； ●修改数据库编码：ALTER DATABASE mydb1 CHARACTER SET utf8 ●创建表： CREATE TABLE 表名(
大数据与建模
1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS? Access，DB2，Infermix，MS SQL Server，Oracle，Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询，从数据库取回数据，在数据库中插入新的记录，更新数据库中的数据，从数据库删除记录，创建新数据库，在数据库中创建新表，在数据库中创建存储过程，在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的，因为他假设计算单元和存户会失败，因此他维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为他以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此他的成本较低，任何人都可以使用。 3、HPCC（high performance? computinggand
communications）高性能计算与通信的缩写。1993年，由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，及美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量出具，Strom很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来，其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算，分布式RPC（员过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction? Transformation? Lcading 的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Strom的处理速度惊人：经测
大数据建模和算法特征
大数据建模和算法特征 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为人类所能解读的信息。在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写
大学云架构与大数据处理建模研究.doc
大学云架构与大数据处理建模研究- 摘要：本文简要介绍了大学云架构与大数据处理的目的与意义。以山西师大园区云为例，概要介绍了大学云架构的方法，提出了一种支持大数据处理的校园云模型。重点讨论校园大数据处理建模，大数据分析在学生成长、教师发展，以及提升学校服务能力等方面的作用。 关键词：云计算;大数据;学生成长;教师发展;智慧校园 一、引言 大学云（Universities Cloud）是一种采用云计算技术，对教学、科研、行政、后勤等各种业务流程办理和职能服务的园区云，也是学校各级部门可靠的基础信息化服务平台。大学云服务将产生大量的各种数据，云计算目前是大数据处理的基础技术[1]，采用云计算处理海量数据，提高管理与决策水平，是大学云架构的重点工作。 显然，云计算、大数据等技术已成为高校生存与发展的基础。大学云架构采用统一标准[2]，不仅利于各种业务网络与应用系统互连互通，避免产生“信息孤岛”，也利于避免计算、存储及网络资源重复建设[3]，节约资金及提高收益，还利于大数据处理，改善办学绩效及增强高校创新能力。 因此，大学云架构的关键问题是全面整合资源，优化云计算模型。也就是构建一种支持资源集约、信息共享、应用协同，以及大数据存储管理及检索使用的大学云。最优架构的大学云，是云计算、大数据与教育信息化的融合。这种融合，一方面规定了智慧校园高层划分及各部分间的交互[4]，另一方面决定了智慧校园应用系统的实施能力和发展空间。本文以山西师大园区云建
设为背景，重点讨论大学云架构与大数据处理建模等问题的解决方法。 二、大学云计算体系结构与功能 大学云是智慧校园建设的核心部分，是一个复杂的系统工程。该工程侧重六个方面：第一，优化整合学校各种管理信息系统和协同办公系统，建立统一基础数据库、数据交换系统、统一信息门户及统一身份认证等[5]，消除信息孤岛。第二，完善高校决策支持系统的模型库、数据库和知识库建设，通过大数据分析，实现学校发展的智能决策。第三，优化整合网络课程、精品资源共享课和视频公开课及微课等资源，构建网上网下有机协同的智慧学习环境。第四，优化整合饭卡、洗浴卡、水卡、门禁卡、借阅证、上机卡等校园各类卡片，实现校园一卡通。第五，完善图书馆资源数字化管理，支持师生泛在数字化阅读与在线讨论。第六，优化整合多媒体视听教学与微格教学设施，支持MOOC的开发与应用。按照以上要求，大学云计算体系结构与功能，如图1所示。 从图1可以看出，大学云主要由基础设施、资源平台、应用平台和服务门户构成。基础设施包括了各种服务器、存储器、网络设备（交换、路由、安全等）和操作系统及工具软件等设施。采用虚拟化软件（如VMware vSphere 5.5），对云基础设施进行集群架构与管理[6];按照业务所需资源量，将虚拟服务器与虚拟存储器弹性适配与调度[7]，由此形成大学云资源平台。在资源平台部署校园应用软件，包括教务管理系统、学生管理系统、科研管理系统、教工管理系统、资产设备管理系统、财务管理系统、后勤服务管理系统、图书文献管理系统、教学信息化与网络学习系统、协同办公系统、平安校园监管系统、校园一卡通系统、统
大数据建模 需要了解的九大形式
大数据建模需要了解的九大形式 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。从理论上来解释数据挖掘过程。 第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。 为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： ?商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); ?数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; ?数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); ?建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，
数据库概念设计及数据建模三
数据库概念设计及数据建模(三) (总分：99.00，做题时间：90分钟) 一、{{B}}选择题{{/B}}(总题数：39，分数：78.00) 1.数据库概念设计需要对一个企业或组织的应用所涉及的数据进行分析和组织。现有下列设计内容 Ⅰ．分析数据，确定实体集 Ⅱ．分析数据，确定实体集之间的联系 Ⅲ．分析数据，确定每个实体集的存储方式 Ⅳ．分析数据，确定实体集之间联系的基数 Ⅴ．分析数据，确定每个实体集的数据量 Ⅵ．分析数据，确定每个实体集包含的属性 以上内容不属于数据库概念设计的是______。 ?A.仅Ⅰ、Ⅳ和Ⅵ ?B.仅Ⅱ和Ⅴ ?C.仅Ⅲ、Ⅳ和Ⅵ ?D.仅Ⅲ和Ⅴ （分数：2.00） A. B. C. D. √ 解析：[解析] 数据库概念设计主要是理解和获取引用领域中的数据需求，分析，抽取，描述和表示清楚目标系统需要储存和管理什么数据，这些数据共有什么样的属性特征以及组成格式，数据之间存在什么样的依赖关系，同时也要说明数据的完整性与安全性。而数据的储存方式和数据量不是概念设计阶段所考虑的。 2.数据库概念设计的目标是理解和表达数据需求，确定和描述数据库中需要存储和处理的数据。关于概念设计有下列说法或做法： Ⅰ．概念设计的重点是从需求文档所定义的业务背景中抽象出实体集及实体集之间的关系 Ⅱ．可采用分类方法将业务背景中具有相同属性特征的客观对象归为类，在此基础上概括命名，得到实体集 Ⅲ．按照业务规则标识和定义实体集之间的联系时，不仅要定义实体集之间的直接联系，也要定义实体集之间的间接联系 Ⅳ．在确定实体集的属性时，不仅要检查每个属性与实体集间的所属关系，也要检查每个实体集属性的完备性 Ⅴ．概念设计的结果通常用DFD或ERD描述，图形表达既能清楚地说明应用系统的数据需求，也便于用来与用户交流和沟通 以上说法或做法正确的是______。 ?A.仅Ⅰ、Ⅱ和Ⅳ ?B.仅Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ ?C.仅Ⅰ、Ⅲ和Ⅴ ?D.仅Ⅰ、Ⅳ和Ⅴ ）2.00（分数： A. √
数据分析与数据建模.doc
数据分析与数据建模 ——信息资源规划（IRP）系列讲座之六 我们前面讲的信息资源规划“建立两种模型和一套标准”的工作，是分两个阶段完成的：第一阶段需求分析，第二阶段系统建模。上一讲介绍功能需求分析和建模，这一讲介绍数据需求分析和建模。 从用户视图开始的数据需求分析 我们讲过，用户视图(User View)是一些数据的集合，它反应了最终用户对数据实体的看法，包括单证、报表、账册和屏幕格式等。威廉·德雷尔(William Durell)主张基于用户视图做数据需求分析，认为所谓的“数据流”实际上就是用户视图的流动。采用这一思路进行数据需求分析，可大大简化传统的实体-关系（E-R）分析方法，有利于发挥业务分析员的知识经验。 用户视图的分析过程，就是调查研究和规范化表达用户视图的过程，包括掌握用户视图的标识、名称、流向等概要信息和用户视图的组成信息。例如，用户视图标识“D041309”是按一定的规则编码的，其名称是“材料申报单”，而其组成是： 序号数据项/元素名称数据项/元素定义 01 NY 年月 02 DWBM 单位编码 03 CLBM 材料编码 04 SL 数量 05 YTDM 用途代码 一个制造厂的人力资源、生产管理、物资采购、产品销售等职能域，一般都有几十个至几百个用户视图，一个制造厂的人力资源、生产管理、物资采购、产品销售等职能域，一般都有几十个至几百个用户视图，对它们进行如上例的分析和规范化表述，实际上是一次从未做过的、工作量较大的数据流梳理的基础工作，对全面把握信息需求有重要意义。尤其系统分析设计人员在业务人员提供所需的信息内容的基础上，按照数据结构规范化理论，对需要存储的用户视图结构做标准化的“范式”重新组织，可以直接为数据库的规划设计做好准备。
大数据分析模型深度介绍
大数据分析模型深度介绍
这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。 数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库。 再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确，计算方法比较清楚的事情。
第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。 第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。 最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。 常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。主要反映在缺乏标准的统计函数，比如做一个线性回归模型，需要写一大堆SQL语句，甚至要写一个plsql程序才能完成。但是在专业的统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。
大大数据建模和算法特征
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。
九种形式的大数据建模
九种形式的大数据建模 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中我将阐述我提出数据挖掘的九种准则或“定律”(其中大多数为实践者所熟知)以及另外其它一些熟知的解释。开始从理论上(不仅仅是描述上)来解释数据挖掘过程。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： 商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); 数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; 数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); 建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，也就是说理解它们之间的业务相关性; 评估是模型对理解业务的影响; 实施是将数据挖掘结果作用于业务过程; 总之，没有业务知识，数据挖掘过程的每一步都是无效的，也没有“纯粹的技术”步骤。业务知识指导过程产生有益的结果，并使得那些有益的结果得到认可。数据挖掘是一个反复的过程，业务知识是它的核心，驱动着结果的持续改善。