导读：人类文明已迈入大数据时代，得“数据”者得天下，而数据处理技术是必不可少的，那么说到大数据分析中的应用，最常用的经典算法之一就是聚类法，这是数据挖掘采用的起步技术，也是数据挖掘入门的一项关键技术。
随着数据量的迅速增加如何对大规模数据进行有效的聚类成为挑战性的研究课题，面向大数据的聚类算法对传统金融行业的股票投资分析、 互联网金融行业中的客户细分等金融应用领域具有重要价值， 本文对已有的大数据聚类算法，以及普通聚类算法做一个简单介绍
想要了解聚类算法并对其进行区别与比较的话，最好能把聚类的具体算法放到整个聚类分析的语境中理解。
1 . 模型或模式结构 : 通过 数据挖掘过程 得到知识 ; 是算法的输出格式 , 使用 模型 / 模式 将其表达出来, 如 : 线性回归模型 , 层次聚类模型 , 频繁序列模式 等 ;
根据数据查询路径查询目标任务数据的数据索引信息，对数据索引信息进行特征提取，得到特征信息集合；将特征信息集合输入聚类模型进行特征聚类，得到目标聚类结果；根据目标聚类结果构建距离数据离散分布图，根据距离数据离散分布图判断数据索引信息是否存在异常，得到数据异常判断结果；根据数据异常判断结果确定对应的异常索引节点；根据数据库组织信息，对异常索引节点进行数据库异常根因分析，生成目标任务数据对应的根因分析结果。
Origin软件是一款非常强大的科学数据分析和图形绘制软件。它不仅致力于提供最先进的分析工具，而且还提供了一些独特的功能，这些功能可以帮助你更好地理解你的数据和结果。在本文中，我将介绍五个Origin软件的独特功能，并通过实例展示其应用。
本文是埃森哲大数据分析方法ppt，包括了概述，数据分析框架，数据分析方法，数据理解&数据准备，分类与回归，聚类分析，关联分析，时序模型，结构优化，数据分析支撑工具等内容。公众号后台回复：“埃森哲”，获取本文PPT。
众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
第一部分是这个项目背景与需求分析。大背景还是根据中国提出的碳中和碳达峰目标，目前我们也看到，风电装机量明显提升，那么风力发电是加快我国能源消费结构转型的一个重要的选择。对于市场前景分析，我们发现，随着新能源市场的持续增长，可再生能源的装机目前已经历史性地超过了煤电装机。随着风力装机容量的大幅度的提高，对于关键部件的故障对设备的影响也尤为严重。随着智能化数字化以及云技术的发展，风力发电设备的故障检测和健康评估领域出现明显的智能化发展趋势。通过运用大数据、机器学习等方法，对于风力发电设备进行实时检测以及故障，预计能够有效提高设备可靠性和可用性。那么对于用户需求来分析，我们会发现风力发电机组大多数都在野外十几米的高空，经常面临着变工况、变风载荷、高温差等一系列的情况，我们采用大数据以及人工智能的技术，通过数据驱动的方式来建立新能源关键设备的检测和故障预警的模型，能够提升新能源设备健康管理的水平。
道家强调四个字，叫“道、法、术、器”。“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平）；“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；“道”是指方向，是指导思想，是战略。那么如何做好数据分析呢，今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。 细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比
本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后，采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘，同样的利用微软案例数据进行简要总结。 应用场景介绍 通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析，可以得到几点重要的信息，这里做个总结： 1、对于影响购买自行车行为最重要的因素为：家中是否有小汽车，其次是年龄，再次是地域 2、通过折叠树对于比较想买自行车的顾客群体特征主要是：家里没有车、年龄在45岁一下、不在北美地区、家里也没有孩子（大米国里面的屌丝层次
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户。大数据分析与挖掘包含了哪些技术呢？
聚类算法作为无监督的学习方法，在不给出Y的情况下对所有的样本进行聚类。以动态聚类为基础的K均值聚类方法是其中最简单而又有深度的一种方法。K均值的好处是我们可以在了解数据的情况下进行对样本的聚类，当然他也有自己的弱点就是对大数据的运作存在一定的局限。我们以R基础包自带的鸢尾花(Iris)数据进行聚类分析的演示。利用R语言的K均值聚类函数kmeans(),进行聚类，首先我们介绍下kmeans()的构成
大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。 翻译|周希雯 &Wendy 校对|魏子敏 作者：Arshak Navruzyan 利用机器学习反洗钱 金融机构有这样一条监管要求，为了监测反洗钱（AML：anti-moneylaundering），会对帐户的活动加以监控。由于最近一系列FinCEN（译者注：执法网）罚款条款的设定，监管机构开始对监测和报告非常重视。 反洗钱监测面对的一个挑战是，它并不能很好的昭示单一的个人，业务，帐户或交易的活动。因此监测需要对在相对较长的时间段发生的交易进行行为模
本文就将采用改进Fuzzy C-means算法对基于用户特征的微博数据进行聚类分析。
当遇到聚类分析问题的时候，机器学习领域中有很多聚类算法可供选择。标准的sklearn库就有13个不同的聚类算法。那么面对不同问题应该如何选择聚类算法呢？
数据分析与挖掘，指的是通过对大量的数据进行观察与分析。发掘其中的未知的，潜在的、对决策有价值的关系、模式和趋势，并利用这些规则建立决策模型、提供预测性支持的方法和过程。 作为一名大数据开发工程师，什么能力才是我们我们的核心竞争力，答案是肯定的，那就是数据分析与挖掘。只有让数据产生价值才是数据开发工程师的职责。下面我将从几个方面介绍数据挖掘： 1 数据挖掘的基本任务 数据挖据的基本任务包括利用分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法，帮助企业提取数据中蕴含的商业价值，提高企业的竞争
人物 今天向大家介绍沈浩老师。他是传媒大学新闻的教授，调查统计研究所的所长，数据挖掘的专家，数据可视化追逐者，商业智能的探索家，在大数据应用方面有丰富经验。有幸参加过沈老师的大数据应用方面的培训，收获颇多，希望大家以后多关注沈老师（新浪微博：@沈浩老师）——Froc，沉淀智慧工作室创始人。 文：沈浩 转自：数据化管理 正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好
在市场需求和技术基础这两个因素都具备的环境下，数据挖掘技术的概念和技术就应运而生了。
自从小密圈运营以来，目前已经有194位来自华为、百度、阿里、腾讯的数据和营销从业者加入进来，除了分享非常全面的数据采集和数据挖掘案例和资料之外，开展了包括数据采集课程、基本的数据分析和挖掘方法论、百度信息数据挖掘等课程。
机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集（数据不是预分配好的），目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间，每次预测都有一定形式的反馈，但是没有精确的标签或者错误信息。下面我们就把机器学习中常用的十几种算法给大家罗列一下，也是我们后续学习的课程目录的主要内容：
从市场需求及应用的角度来看，通过对大数据的存储、挖掘和分析，大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为，促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。 基本概念 数据挖掘(Data Mining)旨在从大量的、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。 还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。 基本技术 1统计学 统计学虽然是一门
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律
Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。（老师收学生信息表，需要班长代理收集的例子）。
SAS软件是由美国SAS公司推出的商业智能软件，其创始人Jim Goodnight和John Sall于1976年创立SAS公司，并在1980年推出了SAS软件第一个版本。经过多年的发展，SAS软件已经成为商业智能领域的领导者，拥有强大的数据处理、数据挖掘、统计分析等功能，并被广泛应用于金融、医疗、教育、政府等领域。
“如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。 的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。因此，它是陌生的，也是熟悉的。 本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，
本文转自人机与认知实验室 【人工智能某种意义上是辨识区别精度的弥聚过程，因而自然少不了分类与聚类方法】 分类是指按照种类、等级或性质分别归类。 聚类是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类
1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入，信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性，导致经典的统计分析方法已经无法适用，必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前，大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能（BI）领域，并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域，用于发现信息系统的异常情况（入侵和攻击、数据泄露等）。利用大数据分析的方法发现异常事件，需要满足几个条件：1）行为日志在内容必须足够详细，可以从
第一部分是项目背景与需求分析。在“双碳”目标的大背景下，能源电力行业面临着深刻的变革，负荷预测作用也更加突出。虚拟电厂由于其经济效益显著，市场需求也日益扩大。该项目是基于与大唐科研总院的合作，明确从数据、算法和系统等方面提出了完整的需求文档。主要技术路线包括以下三个部分，分别为多类型数据预处理、用户负荷特征分析与提取以及负荷预测模型系统建立。
PPV课大数据 课程名称 SPSS数据挖掘方法概述（3）——聚类分析 课程目的 学习SPSS中关联、决策树等方法的应用 课程详情 本SPSS培训课程比较实用，直接是关联、决策树等方法的实际操作讲解,没有特别理论的介绍，结合实际例子和具体手动操作来案例分析，讲解的蛮清晰、很有实用性。 视频内容
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布
写在前面：此笔记是PPV课学员张梦根据李玉玺老师在CDA LEVEL II 数据建模师培训的上课内容整理而成的。 —————————作者说明————————— CDA level 2 前4天笔记。 重点在操作和老师口述的无关内容。由于开始没安装成功EM，所以没有截图。 有讲义的笔记都记录在讲义上。复习参考讲义。 2015/9/20 —————————老师简介————————— 李御玺 国立台湾大学咨询工程博士 铭传大学咨询工程学系教授(2000~) CDA协会高级会员=数据分析专家 铭传大学大数据研究中
当今社会，数据已成为某些企业的“根”。近年来越来越多的公司意识到数据分析可以带来的价值，并搭上了大数据这趟“旅行车”。现实生活中现在所有事情都受到监视及测试，从而创建了许多数据流，其数据量通常比公司处理的速度还快。因此问题就来了，按照定义，在大数据很大的情况下，数据收集中的细微差异或错误会导致重大问题。
大数据的分析从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识， 大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的
在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例子，来为大家说明白—数据挖掘、
这样理解，就简单多啦！ 导读：在大数据领域里，经常会看到例如数据挖掘、OLAP、数据统计等等的专业词汇。如果仅仅从字面上，我们很难说清楚每个词汇的意义和区别。今天，我们就来通过一些大数据在高校应用的例
在第一篇文章中介绍了以下术语：算法，分析，描述性分析，规定分析，预测分析，批处理，Cassandra，云计算，集群计算，黑暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop，内存计算，IOT，机器学习，Mapreduce，NoSQL，R，Spark，流处理，结构化。非结构化数据。 现在我们来看看还有50个更大的数据条款。 Apache软件基金会（ASF）提供了许多Big Data开源项目，目前有350多个项目。我可以花一整天的时间来解释这些项目，而不是选择几个热门词汇。 Apache
Online-to-Offline（ 简称 O2O） 电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。 O2O 商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。 它最先由 TrialPay 创始人 AlexRampell提出，在 2006 年沃尔玛公司的 B2C 战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。 目前 O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合
Online-to-Offline（ 简称 O2O）电子商务模式，是一个连接线上用户和线下商家的多边平台商业模式。O2O商业模式将实体经济与线上资源融合在一起，使网络成为实体经济延伸到虚拟世界的渠道； 线下商业可以到线上挖掘和吸引客源，而消费者可以在线上筛选商品和服务并完成支付，再到实体店完成余下消费。它最先由TrialPay创始人AlexRampell提出，在2006年沃尔玛公司的B2C战略中予以应用，随后以网络团购形式为大家所熟知。目前O2O电子商务与社交网络和移动终端紧密结合，除网络团
异常检测是对罕见事件、项目或关注事件的识别，因为它们与大多数处理数据的特征不同。异常，也称为异常值，可以代表安全错误、结构缺陷，甚至银行欺诈或医疗问题。异常检测主要有三种形式。第一种异常检测是无监督异常检测。该技术通过将数据点相互比较、为数据建立基线“正常”轮廓并寻找点之间的差异来检测未标记数据集中的异常。相比之下，监督异常检测需要使用特定的“正常”和“异常”标签来训练数据集。最后，半监督异常检测技术要求分类器在“正常”数据集上进行训练以建立预设，然后分析预期数据以检测异常。本质上，这种技术允许分类器创建标签。
项目背景 因为最近一直都在搞数据挖掘类的项目，且现在国内的大数据潮火热。在前几天与群里的几位兄弟聊天所以有了做一个开源项目的想法，以前也搞过一个开源的项目，当时只是想把权限集中化做一下，项目的名称和地址是： http://www.cnblogs.com/skyme/archive/2012/02/07/2341364.html 但是后期实在工作太忙，就搁置在那里了。 所以现在又搞了一个，目前方向已经大致明确，下边介绍一下思路。 仿今日头条 java+新闻等+仿今日头条+大数据分析和挖掘（分类器+聚类分析+推
在 echarts 新发布的 3.5 版本中，新增了日历坐标系，增强了坐标轴指示器。同时，echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表，坐标轴指示器方便用户观察数据内容，统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具，目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归，还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例： 对数回归的示例： 秉承了可视分析的
公开直播课时间：2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式：QQ直播， QQ群：465863192 （报名直接加入QQ群） 讲师介绍： 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家丏利，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学基础，对数字敏感，具
公开直播课时间：2015年7月25日周六晚20:00-21:00 上课方式：QQ直播， QQ群：465863192 （报名直接加入QQ群） 讲师介绍： 谢佳标 目前就职于一家上市游戏公司的高级数据分析师，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。本人从事数据挖掘建模工作已有8年，曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家丏利，同时也是公司R语言和数据分析培训的内部讲师。 拥有扎实的数学、统计学
解决痛点：聚类是什么？在数据分析中有什么价值？用什么方式来做聚类？每种方式的优缺点又是什么？希望你带着这些问题来看本篇文章。
今天把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
「啤酒和尿布」的故事已流传近 20 年，却依然被奉为大数据分析的经典案例，代表了大数据应用的雏形，挖掘数据之间的相关性来指导商业决策。
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