大數(shù)據(jù)挖掘與分析教程

第1章大數(shù)據(jù)概述................................................................3

1.1大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程.........................................................3

1.2大數(shù)據(jù)的概念與特征......................................................4

1.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域.........................................................4

第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理................................................................5

2.1數(shù)據(jù)清洗.................................................................5

2.1.1去除噪聲...............................................................5

2.1.2處理異常值............................................................5

2.1.3刪除重復(fù)數(shù)據(jù)..........................................................5

2.1.4處理缺失值............................................................5

2.2數(shù)據(jù)整合.................................................................5

2.2.1數(shù)據(jù)集成..............................................................6

2.2.2冗余數(shù)據(jù)處理..........................................................6

2.2.3數(shù)據(jù)一致性處理........................................................6

2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換.................................................................6

2.3.1數(shù)據(jù)離散化............................................................6

2.3.2數(shù)據(jù)分組..............................................................6

2.3.3特征提取..............................................................6

2.4數(shù)據(jù)歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化.......................................................6

2.4.1數(shù)據(jù)歸一化............................................................6

2.4.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化............................................................6

第3章數(shù)據(jù)倉庫與OLAP技術(shù).......................................................7

3.1數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建與設(shè)計.....................................................7

3.1.1數(shù)據(jù)倉庫的基本概念....................................................7

3.1.2數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)........................................................7

3.1.3數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法....................................................7

3.1.4數(shù)據(jù)倉庫的建模.........................................................7

3.2聯(lián)機分析處理(OLAP)技術(shù)................................................7

3.2.1OLAP的基本概念.........................................................7

3.2.2OLAP的類型.............................................................7

3.2.3OLAP操作...............................................................8

3.3數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建與操作...................................................8

3.3.1數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建.......................................................8

3.3.2數(shù)據(jù)立方體的操作.......................................................8

3.4多維數(shù)據(jù)分析方法.........................................................8

3.4.1聚合分析...............................................................8

3.4.2數(shù)據(jù)切片與切塊.........................................................8

3.4.3數(shù)據(jù)鉆取...............................................................8

3.4.4數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)...............................................................8

第4章數(shù)據(jù)挖掘算法..............................................................8

4.1美聯(lián)規(guī)則挖掘.............................................................9

4.2聚類分析.................................................................9

4.3分類與預(yù)測...............................................................9

4.4時間序列分析.............................................................9

第5章統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘........................................................9

5.1描述性統(tǒng)計分析..........................................................9

5.2假設(shè)檢驗與置信區(qū)間.....................................................9

5.3回歸分析...............................................................10

5.4主成分分析與因子分析..................................................10

第6章機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí).......................................................10

6.1監(jiān)督學(xué)習(xí)...............................................................10

6.1.1線性回歸.............................................................10

6.1.2邏輯回歸.............................................................10

6.1.3支持向量機...........................................................10

6.2無監(jiān)督學(xué)習(xí).............................................................10

6.2.1聚類..................................................................11

6.2.2降維...................................................................11

6.3強化學(xué)習(xí).................................................................11

6.3.1強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)..........................................................11

6.3.2強化學(xué)習(xí)算法..........................................................11

6.4深度學(xué)習(xí)框架與應(yīng)用......................................................11

6.4.1主流深度學(xué)習(xí)框架......................................................11

6.4.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用..........................................................11

第7章文本挖掘與自然語言處理...................................................12

7.1文本預(yù)處理技術(shù)..........................................................12

7.1.1文本清洗..............................................................12

7.1.2停用詞過濾............................................................12

7.1.3詞干提取和詞形還原....................................................12

7.2中文分詞與詞性標(biāo)注......................................................12

7.2.1基于詞典的分詞方法....................................................12

7.2.2基于統(tǒng)計的分詞方法....................................................12

7.2.3詞性標(biāo)注..............................................................12

7.3文本分類與情感分析......................................................12

7.3.1文本分類..............................................................13

7.3.2情感分析..............................................................13

7.4命名實體識別與關(guān)系抽取..................................................13

7.4.1命名實體識別..........................................................13

7.4.2關(guān)系抽取.............................................................13

第8章社交網(wǎng)絡(luò)分析.............................................................13

8.1社交網(wǎng)絡(luò)概述...........................................................13

8.2社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取與處理...............................................13

8.3社區(qū)發(fā)覺與影響力分析...................................................13

8.4社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測...................................................14

第9章大數(shù)據(jù)可視化與展現(xiàn).......................................................14

9.1數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)..........................................................14

9.1.1可視化目標(biāo)............................................................14

9.1.2可視化設(shè)計原則........................................................14

9.1.3可視化方法............................................................14

9.2常見可視化工具與庫......................................................15

9.2.1常見可視化工具........................................................15

9.2.2常見可視化庫..........................................................15

9.3大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化方法....................................................15

9.3.1數(shù)據(jù)降維..............................................................15

9.3.2大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化技術(shù)..................................................15

9.4可視化案例分析..........................................................16

9.4.1社交網(wǎng)絡(luò)分析..........................................................16

9.4.2電商用戶行為分析......................................................16

9.4.3金融風(fēng)險監(jiān)測..........................................................16

9.4.4城市交通分析..........................................................16

第10章大數(shù)據(jù)挖掘案例分析......................................................16

10.1金融行業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘案例分析............................................16

10.1.1背景介紹.............................................................16

10.1.2案例一：信用風(fēng)險評估.................................................1G

10.1.3案例二：反洗錢監(jiān)測...................................................16

10.1.4案例三：量化投資策略.................................................17

10.2電商行業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘案例分析............................................17

10.2.1背景介紹.............................................................17

10.2.2案例一：用戶畫像構(gòu)建.................................................17

10.2.3案例二：智能推薦系統(tǒng).................................................17

10.2.4案例三：庫存管理優(yōu)化.................................................17

10.3醫(yī)療健康領(lǐng)域大數(shù)據(jù)挖掘案例分析........................................17

10.3.1背景介紹.............................................................17

10.3.2案例一：疾病預(yù)測與預(yù)防..............................................17

10.3.3案例二：個性化醫(yī)療方案制定..........................................17

10.3.4案例三：醫(yī)療資源優(yōu)化配置............................................17

10.4智能交通領(lǐng)域大數(shù)據(jù)挖掘案例分析........................................18

10.4.1背景介紹.............................................................18

10.4.2案例一：交通擁堵預(yù)測.................................................18

10.4.3案例二：智能路徑規(guī)劃.................................................18

10.4.4案例三：交通預(yù)警.....................................................18

第1章大數(shù)據(jù)概述

1.1大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程

大數(shù)據(jù)的發(fā)展可追溯至20世紀(jì)90年代，當(dāng)時互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及使得信息量

劇增，為大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。信息技術(shù)的不斷進步，大數(shù)據(jù)的發(fā)展

經(jīng)歷了以下幾個階段:

（1）數(shù)據(jù)倉庫時代：20世紀(jì)90年代，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的出現(xiàn)使得企業(yè)能夠

對大量數(shù)據(jù)進行存儲、管理和分析，為大數(shù)據(jù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

（1）商業(yè)智能時代：21世紀(jì)初，商業(yè)智能（BI）技術(shù)逐漸興起，通過數(shù)

據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和可視化等技術(shù)手段，幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。

（1）大數(shù)據(jù)時代：自2008年以來，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的快

速發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長，大數(shù)據(jù)逐漸成為研究、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的熱點。

1.2大數(shù)據(jù)的概念與特征

大數(shù)據(jù)是指在規(guī)模（數(shù)據(jù)量）、多樣性（數(shù)據(jù)類型）和速度（數(shù)據(jù)及處理速

度）三個方面超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理軟件和硬件能力范圍的龐大數(shù)據(jù)集。

大數(shù)據(jù)具有以下特征：

（1）數(shù)據(jù)量大（VolumA）；大數(shù)據(jù)涉及的數(shù)據(jù)量極大，從GE、TB級別到

PB、EB級別不等。

（2）數(shù)據(jù)類型多樣（Variety）：大數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等多種類型，如文本、圖片、音頻、視頻等。

（3）數(shù)據(jù)和處理速度快（Velocity）：大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和更新速度極快，對

數(shù)據(jù)的實時處理和分析提出了更高的要求。

（4）數(shù)據(jù)價值密度低（Value）：大數(shù)據(jù)中存在大量冗余和無關(guān)信息，如何

從海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息成為一大挑戰(zhàn)。

（5）數(shù)據(jù)真實性（Veracity）：大數(shù)據(jù)的真實性是指數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)來源

和數(shù)據(jù)處理的可信度，真實性是大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。

1.3大數(shù)據(jù)的應(yīng)用領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋了各個行業(yè)和領(lǐng)域，以下列舉了一些典型的大

數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域：

（1）互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)：大數(shù)據(jù)在推薦系統(tǒng)、廣告投放、用戶行為分析等

方面發(fā)揮著重要作用。

（2）金融：大數(shù)據(jù)在信用評估、風(fēng)險管理、反欺詐等方面為金融行業(yè)提供

了有力支持。

（3）醫(yī)療健康：大數(shù)據(jù)在疾病預(yù)測、藥物研發(fā)、醫(yī)療資源優(yōu)化配置等方面

具有廣泛應(yīng)用。

（4）智能制造：大數(shù)據(jù)在工業(yè)生產(chǎn)、設(shè)備維護、供應(yīng)鏈管理等方面助力制

造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

（5）城市管理：大數(shù)據(jù)在交通、環(huán)保、公共安全等領(lǐng)域為城市管理提供智

能化支持。

（6）農(nóng)業(yè)：大數(shù)據(jù)在作物種植、病蟲害防治、農(nóng)產(chǎn)品市場分析等方面為農(nóng)

業(yè)現(xiàn)代化貢獻力量。

（7）教育：大數(shù)據(jù)在教育資源配置、學(xué)習(xí)效果分析、個性化教學(xué)等方面具

有重要作用。

（8）能源：大數(shù)據(jù)在能源消耗分析、智能電網(wǎng)、可再生能源利用等方面為

能源行業(yè)提供支持。

第2章數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理階段中的一步。原始數(shù)據(jù)集中往往存在噪聲、異常值、

重復(fù)值以及缺失值等問題，這些問題將直接影響挖掘模型的建立和預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)

確性。本節(jié)主要介紹以下數(shù)據(jù)清洗方法：

2.1.1去除噪聲

噪聲是指數(shù)據(jù)集中的錯誤或異常數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生干擾。常用的去噪方

法包括：基于規(guī)則的去噪、基于相似度的去噪等。

2.1.2處理異常值

異常值是指數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)點，其數(shù)值明顯偏離其他數(shù)據(jù)點。常見的異常值

處理方法包括：刪除異常值、替換為均值或中位數(shù)、使用平滑技術(shù)等。

2.1.3刪除重復(fù)數(shù)據(jù)

重復(fù)數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型訓(xùn)練過程中產(chǎn)生偏差，因此需要刪除。常用的重復(fù)數(shù)據(jù)

刪除方法有：基于唯一標(biāo)識符的刪除、基于相似度的刪除等。

2.1.4處理缺失值

缺失值是指數(shù)據(jù)集中某些特征的值未記錄。處理缺失值的方法有：刪除含有

缺失值的記錄、填充缺失值（如均值、中位數(shù)、最頻繁值等）、使用預(yù)測模型等。

2.2數(shù)據(jù)整合

數(shù)據(jù)整合是指將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并在一起，形成一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)

集。數(shù)據(jù)整合的主要任務(wù)是解決數(shù)據(jù)不一致性和冗余問題。

2.2.1數(shù)據(jù)集成

數(shù)據(jù)集成是將多個數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)合并到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲中。數(shù)據(jù)集成

過程中需要考慮數(shù)據(jù)源之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，保證數(shù)據(jù)一致性。

2.2.2冗余數(shù)據(jù)處理

冗余數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中的重復(fù)信息。處理冗余數(shù)據(jù)的方法有：相關(guān)分析、主

成分分析（PCA）等。

2.2.3數(shù)據(jù)一致性處理

數(shù)據(jù)一致性處理主要包括：單位統(tǒng)一、度量標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換等。

2.3數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是指將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適用于挖掘模型的形式。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要包括

以下內(nèi)容：

2.3.1數(shù)據(jù)離散化

數(shù)據(jù)離散化是將連續(xù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型數(shù)據(jù)，便于挖掘模型處理。常見的

數(shù)據(jù)離散化方法有：等寬劃分、等頻劃分、基于決策樹的方法等。

2.3.2數(shù)據(jù)分組

數(shù)據(jù)分組是根據(jù)業(yè)務(wù)需求將數(shù)據(jù)集劃分為若干個組別，以便進行更細(xì)粒度的

分析。

2.3.3特征提取

特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出對挖掘模型有用的特征，降低數(shù)據(jù)維度。常

用的特征提取方法有：主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等。

2.4數(shù)據(jù)歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)歸一化與標(biāo)準(zhǔn)化是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要環(huán)節(jié)，旨在消除不同特征之間的量

綱影響，使數(shù)據(jù)具有可比性。

2.4.1數(shù)據(jù)歸一化

數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)縮放到一個固定范圍，如01之間。常用的歸一化方法

有：最小最大歸一化、對數(shù)變換等。

2.4.2數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成具有標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的形式。常見的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方

法有：Z分?jǐn)?shù)標(biāo)準(zhǔn)化、小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化等。

通過本章的學(xué)習(xí)，讀者將掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本方法，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘與

分析打下堅實基礎(chǔ)。

第3章數(shù)據(jù)倉庫與OLAP技術(shù)

3.1數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建與設(shè)計

數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)級的數(shù)據(jù)存儲與分析平臺，為決策支持和業(yè)務(wù)智能分析提

供了有力支持。本節(jié)將介紹數(shù)據(jù)倉庫的構(gòu)建與設(shè)計過程。

3.1.1數(shù)據(jù)倉庫的基本概念

數(shù)據(jù)倉庫是一種面向主題、集成、非易失、隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用于支

持管理決策。它從多個數(shù)據(jù)源提取數(shù)據(jù)，經(jīng)過轉(zhuǎn)換、清洗、集成等處理，形成適

合分析的數(shù)據(jù).

3.1.2數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)

數(shù)據(jù)倉庫的架構(gòu)包括數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)器、數(shù)據(jù)訪問與分析

等幾個部分。本節(jié)將詳細(xì)介紹各部分的功能和作用。

3.1.3數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法

數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計方法包括自頂向下、自底向上和混合設(shè)計方法。本節(jié)將討論

這些設(shè)計方法的特點及在熨際項目中的應(yīng)用。

3.1.4數(shù)據(jù)倉庫的建模

數(shù)據(jù)倉庫建模主要包括星型模式、雪花模式、事實星座模式等。本節(jié)將介紹

這些建模方法以及如何選擇合適的模型。

3.2聯(lián)機分析處理(OLAP)技術(shù)

聯(lián)機分析處理(OLAP)技術(shù)是數(shù)據(jù)倉庫中重要的分析手段，本節(jié)將介紹OLAP

技術(shù)的基本概念、類型及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

3.2.1OLAP的基本概念

OLAP是一種多維數(shù)據(jù)分析技術(shù)，它通過多維數(shù)據(jù)模型對數(shù)據(jù)進行分析，幫

助用戶從多個角度、多個層次觀察數(shù)據(jù)。

3.2.2OLAP的類型

OLAP分為MOLAP、ROLAP和HOLAP三種類型。本節(jié)將介紹這些類型的特點、

優(yōu)缺點及適用場景。

3.2.3OLAP操作

OLAP操作包括鉆取、切片、切塊、旋轉(zhuǎn)等。本節(jié)將詳細(xì)講解這些操作的定

義及在實際應(yīng)用中的作用。

3.3數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建與操作

數(shù)據(jù)立方體是OLAP技術(shù)中的核心概念，本節(jié)將介紹數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建與操

作方法。

3.3.1數(shù)據(jù)立方體的構(gòu)建

數(shù)據(jù)立方體是通過對事實表進行多維聚合得到的。木節(jié)將講解如何從事實表

構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體，并介紹常見的構(gòu)建方法。

3.3.2數(shù)據(jù)立方體的操作

數(shù)據(jù)立方體的操作包括杳詢、更新、聚合等C本節(jié)將介紹這些操作的具體實

現(xiàn)方法及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

3.4多維數(shù)據(jù)分析方法

多維數(shù)據(jù)分析方法是數(shù)據(jù)倉庫與OLAP技術(shù)的核心，本節(jié)將介紹幾種常用的

多維數(shù)據(jù)分析方法。

3.4.1聚合分析

聚合分析是對數(shù)據(jù)立方體進行匯總、統(tǒng)計等操作，以獲取更高層次的數(shù)據(jù)信

息。本節(jié)將介紹聚合分析的方法及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

3.4.2數(shù)據(jù)切片與切塊

數(shù)據(jù)切片與切塊是對數(shù)據(jù)立方體進行局部觀察的方法。本節(jié)將詳細(xì)講解這兩

種方法的使用場景及操作步驟。

3.4.3數(shù)據(jù)鉆取

數(shù)據(jù)鉆取是深入摸索數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)的方法，包括向下鉆取和向上鉆取。本節(jié)將介

紹數(shù)據(jù)鉆取的操作步驟及其在多維數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用。

3.4.4數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)是改變數(shù)據(jù)觀察角度的方法，有助于從不同維度分析數(shù)據(jù)。本節(jié)將

講解數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)的操作方法及其在數(shù)據(jù)分析中的作用。

第4章數(shù)據(jù)挖掘算法

4.1關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一項重要技術(shù)，旨在從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)覺項

之間的關(guān)系。本章首先介紹關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的基本概念，包括支持度、置信度和提

升度等核心指標(biāo)。接著，探討經(jīng)典的Apriori算法及其優(yōu)化版本，如FPgrowth

算法。還將討論關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在實際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)和解決方案。

4.2聚類分析

聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘中的一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，旨在將數(shù)據(jù)集中的對象按照

相似性進行分組。本章首先介紹聚類分析的基本概念，包括距離度量、相似性度

量以及聚類算法的分類。接著，詳細(xì)闡述幾種常見的聚類算法，如Kmeans.層

次聚類和密度聚類等。還將探討聚類分析在實踐中的應(yīng)用和優(yōu)化方法。

4.3分類與預(yù)測

分類與預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘中的兩項核心任務(wù)，旨在根據(jù)己知數(shù)據(jù)集構(gòu)建模型，

對未知數(shù)據(jù)進行分類或預(yù)測。本章首先介紹分類與預(yù)測的基本概念,包括決策樹、

支持向量機、樸素貝葉斯等經(jīng)典算法。分析各種算法的優(yōu)缺點及適用場景。還將

討論模型評估與選擇的方法，如交叉驗證、網(wǎng)格嗖索等。

4.4時間序列分析

時間序列分析是針對具有時間屬性的數(shù)據(jù)進行挖掘的一種方法，廣泛應(yīng)用于

金融市場、氣象預(yù)測、能源管理等眾多領(lǐng)域。本章首先介紹時間序列的基本概念

和特性，如平穩(wěn)性、自相關(guān)性等。接著，詳細(xì)闡述常見的時間序列分析方法，如

ARIMA模型、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。探討時間序列分析在實際應(yīng)用中的挑

戰(zhàn)和前景。

第5章統(tǒng)計分析與數(shù)據(jù)挖掘

5.1描述性統(tǒng)計分析

描述性統(tǒng)計分析旨在對數(shù)據(jù)集進行概括性描述，以揭示數(shù)據(jù)的中心趨勢、離

散程度和分布形態(tài)。本章首先介紹常用的描述性統(tǒng)計量，包括均值、中位數(shù)、眾

數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差等。還將討論數(shù)據(jù)可視化技術(shù)在描述性統(tǒng)計分析中的應(yīng)用，如

箱線圖、直方圖和密度估計等。

5.2假設(shè)檢驗與置信區(qū)間

假設(shè)檢驗是統(tǒng)計學(xué)中用于判斷樣本數(shù)據(jù)是否足以拒絕原假設(shè)的方法。本節(jié)將

介紹常用的假設(shè)檢驗方法，包括單樣本t檢驗、雙樣本t檢驗、卡方檢驗和F

檢驗等。同時將討論如何構(gòu)建置信區(qū)間，以評估參數(shù)估計的準(zhǔn)確性。

5.3回歸分析

回歸分析是一種預(yù)測因變量與自變量之間關(guān)系的統(tǒng)計方法。本節(jié)將重點介紹

線性回歸、邏輯回歸和多項式回歸等常用回歸模型。還將討論回歸診斷、模型選

擇和評估等方面的內(nèi)容。

5.4主成分分析與因子分析

主成分分析與因子分析是兩種常用的降維方法，旨在從高維數(shù)據(jù)中提取重要

的信息。本節(jié)將介紹主成分分析的基本原理及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用，如特征提

取和維度約簡。同時將闡述因子分析在探尋潛在變量和簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面的作

用。還將討論如何評估主成分和因子分析的適用性和有效性。

第6章機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)

6.1監(jiān)督學(xué)習(xí)

監(jiān)督學(xué)習(xí)作為機器學(xué)習(xí)的一種主要方法，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來構(gòu)建預(yù)測模型，

實現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測。本節(jié)將介紹監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心算法，包括線性回歸、邏輯

回歸、支持向量機等，并探討如何在實際問題中應(yīng)用這些算法。

6.1.1線性回歸

線性回歸是監(jiān)督學(xué)習(xí)中最基礎(chǔ)的算法之一，通過擬合輸入變量與輸出變量之

間的線性關(guān)系來進行預(yù)測。本節(jié)將詳細(xì)講解線性回歸的原理、求解方法以及在實

際應(yīng)用中的優(yōu)化策略。

6.1.2邏輯回歸

邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于分類問題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過計算樣本屬于某

一類別的概率來進行分類。本節(jié)將介紹邏輯回歸的原理、損失函數(shù)、梯度下降等

關(guān)鍵概念。

6.1.3支持向量機

支持向量機（SVM）是一種有效的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過尋找一個最優(yōu)的超平

面將不同類別的樣本分開。本節(jié)將闡述SVM的數(shù)學(xué)原理、核函數(shù)以及模型參數(shù)調(diào)

優(yōu)。

6.2無監(jiān)督學(xué)習(xí)

無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集上尋找隱藏結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法。本節(jié)將介

紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)的常見算法，包括聚類、降維等，并探討其在實際應(yīng)用中的價值。

6.2.1聚類

聚類是將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個類別，使得同一類別內(nèi)的樣本相似度

較高，不同類別間的樣本相似度較低。本節(jié)將介紹Kmeans,層次聚類等經(jīng)典聚

類算法。

6.2.2降維

降維是指將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，同時保留數(shù)據(jù)的主要特征。本節(jié)將介

紹主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等降維方法，并探討其在圖像史理、

文本分析等領(lǐng)域的應(yīng)用。

6.3強化學(xué)習(xí)

強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，通過智能體與環(huán)境的交互，實現(xiàn)從原

始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)策略以完成特定任務(wù)。本節(jié)將介紹強化學(xué)習(xí)的基本概念、算法及應(yīng)

用。

6.3.1強化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

本節(jié)將介紹強化學(xué)習(xí)的基本概念，包括狀態(tài)、動作、獎勵、策略等，以及馬

爾可夫決策過程（MDP）等關(guān)鍵理論。

6.3.2強化學(xué)習(xí)算法

本節(jié)將介紹Q學(xué)習(xí)、SARSA、深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）等經(jīng)典強化學(xué)習(xí)算法，并探

討它們在實際應(yīng)用中的優(yōu)勢與局限性。

6.4深度學(xué)習(xí)框架與應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個重要分支，通過構(gòu)建多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)對復(fù)

雜數(shù)據(jù)的分析與預(yù)測。本節(jié)將介紹主流的深度學(xué)習(xí)框架以及在實際應(yīng)用中的典型

場景。

6.4.1主流深度學(xué)習(xí)框架

本節(jié)將介紹TensorFlow>PyTorch、Keras等主流深度學(xué)習(xí)框架，分析它們

的優(yōu)缺點，并展示如何使用這些框架構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。

6.4.2深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

本節(jié)將探討深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域的應(yīng)用，

包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等典

型模型。

第7章文本挖掘與自然語言處理

7.1文本預(yù)處理技術(shù)

文本預(yù)處理是文本挖掘與自然語言處理的重要環(huán)節(jié)，主要包括文本清洗、停

用詞過濾、詞干提取和詞形還原等步驟。本節(jié)將詳細(xì)介紹這些預(yù)處理技術(shù)的作用

及實現(xiàn)方法。

7.1.1文本清洗

文本清洗是對原始文本進行初步處理，去除無用的信息，如HTML標(biāo)簽、特

殊符號、多余空格等。還包括統(tǒng)一字符編碼、轉(zhuǎn)疾大小寫等操作。

7.1.2停用詞過濾

停用詞是指在文本中頻繁出現(xiàn)但對文本含義貢獻較小的詞匯，如“的”、“是”、

“在”等。本節(jié)將介紹停用詞的獲取與過濾方法。

7.1.3詞干提取和詞形還原

詞干提取和詞形還原的目的是將詞匯還原到其基本形態(tài)，以便在后續(xù)處理中

消除詞匯的屈折變化帶來的影響。

7.2中文分詞與詞性標(biāo)注

中文分詞是中文文本挖掘的基礎(chǔ)，因為中文沒有明確的詞匯邊界。本節(jié)將介

紹常用的中文分詞方法及詞性標(biāo)注技術(shù)。

7.2.1基于詞典的分詞方法

基于詞典的分詞方法是通過匹配詞典中的詞匯來進行分詞。本節(jié)將介紹正向

最大匹配、逆向最大匹配等詞典分詞算法。

7.2.2基于統(tǒng)計的分詞方法

基丁統(tǒng)計的分詞方法是通過分析文本中的統(tǒng)訂特征來進行分詞，如隱馬爾可

夫模型(HMM)、條件隨機場(CRF)等。

7.2.3詞性標(biāo)注

詞性標(biāo)注是在分詞的基礎(chǔ)上，對每個詞匯進行詞性識別。本節(jié)將介紹基于規(guī)

則、基于統(tǒng)計以及基于深度學(xué)習(xí)的詞性標(biāo)注方法。

7.3文本分類與情感分析

文本分類是文本挖掘中的一項重要任務(wù)，情感分析作為文本分類的一個應(yīng)用

方向，近年來受到了廣泛關(guān)注。本節(jié)將介紹文本分類與情感分析的相關(guān)技術(shù)。

7.3.1文本分類

文本分類是將文本按照預(yù)先定義的類別進行分類。本節(jié)將介紹基于傳統(tǒng)機器

學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法的文本分類技術(shù)。

7.3.2情感分析

情感分析是對文本中所表達的主觀情感進行識別和分類。本節(jié)將介紹情感分

析的基本任務(wù)、評價指標(biāo)及常用方法。

7.4命名實體識別與關(guān)系抽取

命名實體識別（NER）與關(guān)系抽取是信息抽取的兩個重要任務(wù)，本節(jié)將介紹

這兩個任務(wù)的常用方法及其在文本挖掘中的應(yīng)用。

7.4.1命名實體識別

命名實體識別是走文本中具有特定意義的實體進行識別，如人名、地名、組

織名等。本節(jié)將介紹基于規(guī)則、基于統(tǒng)計和基于深度學(xué)習(xí)的命名實體識別方法。

7.4.2關(guān)系抽取

關(guān)系抽取是在命名實體識別的基礎(chǔ)上，識別實體之間的相互關(guān)系。本節(jié)將介

紹基于模式匹配、基于統(tǒng)計和基于深度學(xué)習(xí)的關(guān)系抽取方法。

第8章社交網(wǎng)絡(luò)分析

8.1社交網(wǎng)絡(luò)概述

社交網(wǎng)絡(luò)作為現(xiàn)代社會信息傳播與人際互動的重要平臺，其數(shù)據(jù)中蘊含著豐

富的個體行為特征與群體動態(tài)。本章將從大數(shù)據(jù)挖掘與分析的視角，對社交網(wǎng)絡(luò)

進行深入探討。介紹社交網(wǎng)絡(luò)的基本概念、類型及其在現(xiàn)實生活中的應(yīng)用，為后

續(xù)的分析工作提供基礎(chǔ)。

8.2社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爬取與處理

社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)是進行社交網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)。本節(jié)將詳細(xì)介紹如何從社交網(wǎng)絡(luò)

平臺爬取數(shù)據(jù)，包括好友關(guān)系、用戶行為、文本內(nèi)容等。同時針對爬取到的數(shù)據(jù)

進行預(yù)處理，如數(shù)據(jù)清洗、格式轉(zhuǎn)換、去重等，以保證分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

8.3社區(qū)發(fā)覺與影響力分析

社交網(wǎng)絡(luò)中的社區(qū)發(fā)覺與影響力分析是挖掘社交網(wǎng)絡(luò)中潛在關(guān)系與關(guān)鍵節(jié)

點的重要方法。本節(jié)首先介紹社區(qū)發(fā)覺的相關(guān)算法，如GirvanNewman算法、標(biāo)

簽傳播算法等，并通過實例分析不同社區(qū)的特點。接著，討論影響力分析的相關(guān)

理論，如度中心性、介數(shù)中心性等指標(biāo)，并探討如何識別社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵影響

力節(jié)點。

8.4社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測

鏈路預(yù)測是社交網(wǎng)絡(luò)分析中的一個重要任務(wù)，旨在預(yù)測社交網(wǎng)絡(luò)中尚未發(fā)生

連接的兩個節(jié)點之間是立聯(lián)系的可能性。本節(jié)將介紹社交網(wǎng)絡(luò)中的鏈路預(yù)測方

法，包括基于相似性指標(biāo)、基于矩陣分解和基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法。同時通過實

際案例展示鏈路預(yù)測在推薦系統(tǒng)、社交網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化等方面的應(yīng)用。

第9章大數(shù)據(jù)可視化與展現(xiàn)

9.1數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)可視化是指將抽象的數(shù)據(jù)通過圖形、圖像等可視化元素以直觀的方式展

現(xiàn)出來，以便于人們理解數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和特征。在本節(jié)中，我們將介紹數(shù)據(jù)可

視化的一些基本概念和原理。

9.1.1可視化目標(biāo)

（1）提高數(shù)據(jù)理解能力：幫助用戶快速理解數(shù)據(jù)的整體情況，發(fā)覺數(shù)據(jù)中

的異常和趨勢。

（2）支持決策制定：通過可視化分析，為決策者提供有力支持，提高決策

效率。

（3）促進數(shù)據(jù)摸索：利用可視化技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在價值，為科研和

商業(yè)分析提供依據(jù)。

9.1.2可視化設(shè)計原則

（1）準(zhǔn)確性：保證可視化結(jié)果能夠真實反映數(shù)據(jù)特征，避免誤導(dǎo)用戶。

（2）清晰性：保持可視化元素的簡潔和直觀，便丁用戶快速理解。

（3）美觀性：注重可視化界面的美觀和協(xié)調(diào)，提高用戶體驗。

9.1.3可視化方法

（1）文本可視化：將文本數(shù)據(jù)通過詞云、標(biāo)簽云等形式展示，便于用戶快

速把握文本主題。

（2）結(jié)構(gòu)可視化：通過樹狀圖、網(wǎng)絡(luò)圖等形式展示數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，幫助用戶理

解數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

（3）地理可視化：利用地圖、熱力圖等形式展示地理空間數(shù)據(jù)，便于用戶

分析地理位置信息。

9.2常見可視化工具與庫

為了方便大數(shù)據(jù)的可視化，許多工具和庫應(yīng)運而生。本節(jié)將介紹一些常見的

可視化工具與庫。

9.2.1常見可視化工具

（1）Tableau：一款強大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持多種數(shù)據(jù)源，提供豐富

的可視化選項。

（2）PowerBI：微軟推出的一款商業(yè)智能工具，具備良好的數(shù)據(jù)處理和可

視化能力。

（3）EChart.s：百度開源的一款數(shù)據(jù)可視化庫，支持多種圖表類型，適用

于Web應(yīng)用。

9.2.2常見可視化庫

（1）Matplotlib：一款基于Python的數(shù)據(jù)可視化庫，適用于繪制多種圖

表類型。

（2）Seaborn：基于Matplotlib的統(tǒng)計可視化庫，提供了豐富的統(tǒng)計圖表

樣式。

（3）D（3）js：一款基于JavaScript的數(shù)據(jù)可視化庫，支持豐富的交互

和動畫效果。

9.3大規(guī)模數(shù)據(jù)可視化方法

針對大規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化，需要采用一些特殊的方法和技巧，以提高可視化

的效果和功能。

9.3.1數(shù)據(jù)降維

（1）主成分分析（PCA）：通過線性變換將原始數(shù)據(jù)映射到低維空間，保留

數(shù)據(jù)的主要