不处理 直接在具有异常值的数据集上进行挖掘建模 4.2、数据集成 数据挖掘需要的数据往往分布在不同的数据源中，数据集成就是将多个数据源合并存放 在一个一致的数据存储（如数据仓库）中的过程。...(2) 异名同义 数据源A中的sales_dt和数据源B中的sales_date都是描述销售日期的，即A. sales_dt= B. sales_date。...在大数据集上进行复杂的数据分析和挖掘需要很长的时间，数据规约产生更小但保持原数据完整性的新数据集。...在规约后的数据集上进行分析和挖掘将更有效率。 数据规约的意义在于： 降低无效、错误数据对建模的影响，提高建模的准确性； 少量且具代表性的数据将大幅缩减数据挖掘所需的时间； 降低储存数据的成本。...属性规约的目标是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分布。 ? 逐步向前选择、逐步向后删除和决策树归纳是属于直接删除不相关属性（维）方法。
实体识别 1）同名异义 数据源A中的属性ID和数据源B中的属性ID 分别描述的是菜品编号和订单编号，即描述不同的实体。...2）异名同义 数据源A中的sale_dt和数据源B中的sales_date都是描述销售日期，但是叫法不同 3）单位不统一 如m和cm、美元和人民币之类等等 2....规范化 常用的规范化方法包括min-max规范化、0-mean规范化、小数定标规范化 3. 连续变量离散化（分箱） 常用的方法包括等宽法、等频法、聚类法 4....属性规约 通过属性（变量）合并来创建新属性维度，或者直接删除不相关的属性，常用的办法包括： 1）合并属性 2）逐步向前选择 3）逐步向后选择 4）决策树归纳 5）主成分分析 2....1）直方图分箱近似分布 2）聚类 3）抽样 4）参数回归 五、python常用数据预处理函数 1）interpolate 一维、多维数据插值 2）unique 去除数据中的重复元素 3）isnull 判断是否空值
我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表，因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题，包括使用Hive建立传统多维数据仓库时，如何选择适当的文件格式，Hive支持哪些表类型，向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性...如先前收集的数据是错误的，或者第一次得到的可能只是部分数据（例如90%的服务器报告），而完整的数据会在后面提供，或者业务规则可能要求某些事务因为后续事务而重新启动，（例如，一个客户购买了商品后，又购买了一张会员卡...使用Hive缺省的文件格式。 为了使Hive能够正常显示中文注释，需要修改存储Hive元数据的相关列的字符集。...维度表虽然使用了代理键，但不能将它设置为主键，在数据库级也不能确保其唯一性。Hive中并没有主键、外键、唯一性约束、非空约束这些关系数据库的概念。...四、装载日期维度数据 日期维度在数据仓库中是一个特殊角色。日期维度包含时间概念，而时间是最重要的，因为数据仓库的主要功能之一就是存储历史数据，所以每个数据仓库里的数据都有一个时间特征。
通常，数据库和数据仓库 有元数据——关于数据的数据。这种元数据可以帮助避免模式集成中的错误。 冗余问题。一个属性是冗余的，如果它能由另一个表“导出”;如年薪。...属性或 维命名的不一致也可能导致数据集中的冗余。 用相关性检测冗余：数值型变量可计算相关系数矩阵，标称型变量可计算卡方检验。 数据值的冲突和处理：不同数据源，在统一合并时，保持规范化，去重。...一般有如下策略： 1、维度规约 用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。维度归约通过删除不相关的属性，来减少数据量，并保证信息的损失最小。...Log变换：在时间序列数据中，对于数据量级相差较大的变量，通常做Log函数的变换， ? . 2、离散化处理：数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。...有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。 离散化的特征相对于连续型特征更易理解。 可以有效的克服数据中隐藏的缺陷，使模型结果更加稳定。
熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道，数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量，直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。...通常，数据库和数据仓库 有元数据——关于数据的数据。这种元数据可以帮助避免模式集成中的错误。 冗余问题。一个属性是冗余的，如果它能由另一个表“导出”;如年薪。...属性或 维命名的不一致也可能导致数据集中的冗余。用相关性检测冗余：数值型变量可计算相关系数矩阵，标称型变量可计算卡方检验。 数据值的冲突和处理：不同数据源，在统一合并时，保持规范化，去重。...Log变换：在时间序列数据中，对于数据量级相差较大的变量，通常做Log函数的变换， ? . 2、离散化处理：数据离散化是指将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。...有效的离散化能减小算法的时间和空间开销，提高系统对样本的分类聚类能力和抗噪声能力。 离散化的特征相对于连续型特征更易理解。 可以有效的克服数据中隐藏的缺陷，使模型结果更加稳定。
这些重要的思想和方法，具体地说包括： 聚集 抽样 维归约 特征子集选择 特征创建 离散化和二元化 变量变换 粗略地说，这些主题分为两类，即选择分析所需要的数据对象和属性，以及创建/改变属性。...定量属性（如价格）通常通过求和或求平均值进行聚集。定性属性（如商品）可以忽略，也可以用更高层次的类别来概括，例如电视和电子产品。 表2.4中的数据也可以看作多维数组，其中每个属性是一个维。...当总体由不同类型的对象组成并且每种类型的对象数量差别很大时，简单随机抽样不能充分地代表不太频繁出现的对象类型。在分析需要所有类型的代表时，这可能出现问题。...关键的好处是，如果维度（数据属性的个数）较低，许多数据挖掘算法的效果就会更好。部分是因为维归约可以删除不相关的特征并降低噪声，另一部分是因为维灾难。（维灾难在下面解释。）...即使维归约没有将数据归约到二维或三维，数据也可以通过观察属性对或三元组属性达到可视化，并且这种组合的数目也会大大减少。最后，使用维归约降低了数据挖掘算法的时间和内存需求。
这等同于给每个聚类的所有成员分配平均性质值然后计算整个数据集的标准差。在t = 0时，每个分子属于其独立的聚类，是原始数据集中值的标准差。当t = 1时，数据集被描述为一个具有零标准差的单一聚类。...在t的中间值，我们有效地得到了数据集的粗粒化版本，其中每个聚类k由一个具有平均性质值的虚构平均分子表示（见图1a）。随着粗粒化分子数据集不断加深，可以监测离散度的损失 （见图1）。...直觉上，如果相似的分子具有极其不同的性质值，它们会在低t值时被聚类，而跨聚类的离散度会迅速降低。...为了衡量随着t增加离散度损失的速度，在0到1之间积分 得到最后的ROGI表示： 标准差是从归一化的性质值中获得的（见图1c）。...在另一个数据集ChEMBL中，当分子用物理化学描述符表示时，ROGI和模型错误率之间有中等到很强的相关性；但是当用指纹来表示分子时，这个相关性就弱多了。
离散属性与连续属性：机器学习领域的分类算法通常把属性分成离散属性与连续属性。离散属性具有有限或无限可数个值，可以用或不用整数表示。属性不是离散，则它是连续属性。...小波变换有许多实际应用，包括指纹图像压缩，计算机视觉、时间序列数据分析和数据清理和数据立方体多维数据。...数据规范化，使得每个属性都落入相同的区间。此步有助于确保具有较大定义域的属性不会支配具有较小定义域的属性。 PCA计算k个标准正交向量，作为规范化输入数据的基。...四.数据变换和数据离散化 数据变换 变换成适合时间挖掘的形式，例如，在规范化中，属性数据可以缩放，是的它们可以落在较小的区间，如0.0到1.0.。其它例子包括数据离散化和概念分层产生。...数据离散化通过把值映射到区间或概念标号变换数值数据。这种方法可以用来自动地产生数据的概念分层，而概念分层允许在多个粒度层进行挖掘。离散化技术包括分箱、直方图分箱、聚类分箱、决策树、相关分析。
事实表包含了各种业务数据以及与之相关的度量（measures），如销售额、库存量等；而维度表则包含了各种描述性的属性信息，如时间、地理位置、产品类别等。...多维OLAP系统的优点在于它具有快速响应、高性能、易于使用等特点，能够支持各种复杂的多维数据分析和查询操作，例如：对不同维度的数据进行切片和钻取、同时对多个维度进行分析、按照时间趋势进行分析等。...在处理复杂的多维聚合查询时，Kylin的查询响应时间通常在几秒钟到几十秒之间。Kylin需要较长的预计算和构建时间，同时也对数据源的要求比较严格。...MOLAP Cube具有以下特点： 多维度：MOLAP Cube可以包含多个维度，例如时间、地理位置、产品线和客户群体等。...维度相关: 有10个以内较为固定的分析维度 简单来说，Kylin中数据立方的思想就是以空间换时间，通过定义一系列的纬度，对每个纬度的组合进行预先计算并存储。
2、不能处理连续分布的数据特征 2、C4.5算法 C4.5算法用信息增益率来选择属性，继承了ID3算法的优点 优点： 1、克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2、在树构造过程中进行剪枝...； 3、能够完成对连续属性的离散化处理； 4、能够对不完整数据进行处理。...数据的维度较高； 需要模型具有非常强的泛化能力； 样本数据量较小时； 解决非线性问题； 这个模型的缺点是什么？...实例是由“属性-值”对表示的； 目标函数具有离散的输出值； 训练数据集包含部分错误(决策树对错误有适应性)； 训练数据缺少少量属性的实例。 这个模型的缺点是什么？...决策树匹配的数据过多时； 分类的类别过于复杂； 数据的属性之间具有非常强的关联。 根据我们当前数据集的特点，为什么这个模型适合这个问题。
内容和其他基本数据特征的测量标准； 重复：对存在于系统内或系统间的特定字段、记录或数据集意外重复的测量标准； 准确性：对数据内容正确性进行测量的标准； 一致性和同步：对各种不同的数据仓库、应用和系统中存储或使用的信息等价程度的测量...数据覆盖：相对于数据总体和全体相关的对象数据的可用性和全面性的测量标准； 表达质量：如何进行有效信息表达以及如何从用户中收集信息的测量标准； 可理解性、相关性和可信度：数据质量中可理解性和数据质量中执行度的测量标准...现今数据清晰研究主要涉及以下几方面： Web领域的数据清洗研究：搜索引擎 特殊领域的数据清洗研究：金融、保险中的脏数据(错误数据、不一致数据、重复数据以及业务逻辑错误的数据) 数字化文献服务领域的数据清洗研究...数据转换包含的内容： 属性的数据类型转化 属性构造 数据离散化 数据标准化 四：数据规约 对海量数据进行复杂的数据分析和挖掘将需要很长的时间，使得这种分析不具有可操作性。...数据立方体存储多维聚集信息 属性子集选择：逐步向前选择、逐步向后删除、决策树归纳 维度规约：小波变换、主成分分析 数值规约 离散化和概念分层产生：是数据挖掘强有力的工具，允许挖掘多个抽象层的数据。
小编在正式进入工作之后，面对的第一个需要去解决的问题：在网络安全监测中，如何发现异常数据？如异常用户登录，异常操作等。...对于网络上的问题我确实是第一次接触这样类型的数据，虽然数据的产生只是一些登录和操作统计，包括piwik这样的网络数据统计平台给出的基本数据类型，数据库中还是都有的，只是很多维度在一定意义上有很多冗余（如经纬度与城市...具有同一规则关系的正常数据一般会使 该规则的结论成立，而如果某个数据具有该规则关系但不能是该结论成立，那么他就是异常数据规则的一般形式为 A1&A2…&An—>C 这里Ai和C都是对数据特征的描述...四、异常检测实例 大数据分析方法已经被广泛应用于商业智能（BI）领域，与之相关的银行行业中，异常检测更是应用在信息安全领域和自动化运维上，用于发现信息系统的异常情况（入侵和攻击、数据泄露等）。...而聚类分析的一般过程：把每个域名解析请求的属性作为一个变量，则这些属性构成一个多维向量，每一行是一个多维向量。
在构建决策树的时候就是选择信息增益最大的属性作为分裂条件（ID3），使得在每个非叶子节点上进行测试时，都能获得最大的类别分类增益，使分类后数据集的熵最小，这样的处理方法使得树的平均深度较小，从而有效提高了分类效率...“直观来说，（数据集D的基尼系数）Gini(D)反映了从数据集D中随机抽取两个样本，其类别标记不一致的概率，因此Gini(D)越小，则数据集D的纯度越高。”...优点也补充三点，同时可以处理分类变量和数值变量（但是可能决策树对连续变量的划分并不合理，所以可以提前先离散化）；可以处理多输出问题；另外决策树不需要做变量筛选，它会自动筛选；适合处理高维度数据。...预剪枝：在构建决策树的过程中，提前停止。如限制深度、限制当前集合的样本个数的最低阈值。...随机森林分类效果（错误率）与两个因素有关： 森林中任意两棵树的相关性：相关性越大，错误率越大； 森林中每棵树的分类能力：每棵树的分类能力越强，整个森林的错误率越低。
1.5 OLAP的核心概念和基本操作 1.5.1 核心概念 维度(Dimension)：维度是描述与业务主题相关的一组属性，单个属性或属性集合可以构成一个维。如时间、地理位置、年龄和性别等都是维度。...后面介绍的上卷操作就是由低层概念映射到高层概念。概念分层除了可以根据概念的全序和偏序关系确定外，还可以通过对数据进行离散化和分组实现。...维的属性值被映射成多维数组的下标值或下标的范围，而度量数据作为多维数组的值存储在数组的单元中。...ROLAP工具不使用预先计算的多维数据集，而是对标准关系数据库及其表进行查询，以获取回答问题所需的数据。ROLAP工具具有询问任何问题的能力，因为该方法（SQL）不仅限于多维数据集的内容。...但由于使用了规范化模型，这使得对这些原子数据进行查询变得很困难，这种架构并不能很好地直接用于支撑分析决策。
1.1 描述事物的基本方法：要素、属性和方法（行为） 用数据描述事物时需要有个方法对事物进行记录，并能够回溯回去，还原事物，且能够结构化相关的数据，以方便我们对数据进行处理。...就像灯泡有灯丝、电极等要素，灯丝有耐高温、导电（有一定的电阻）等属性，而这些要素和属性决定了灯泡通电即亮的行为即为方法。 要素、属性和方法的模型框架是人类数据化描述事物时使用的一种有效的方法。...波士顿矩阵 三个维度或以上的分类，就是多维度分类。多维度分类可以用扇形图或者其他更加具有创意的信息图表来表达。 多维度分析法重点在于维度选择的合理性上，维度的选择决定着分类的结果。...聚类分析法在大数据挖掘中应用很广泛，其本身就是用来处理大量数据集的。针对存在的大量的“对象”，根据对象的多维度特征描述，寻找对象间的相似性。...全文摘自《企业数据化管理变革-数据治理与统筹方案》赵兴峰著 该文转载已取得作者认可 版权说明：版权所有归明悦数据所有,如需转载请联系我们，我们将在第一时间处理，或请注明内容出处（《企业数据化管理变革》赵兴峰著
4）事务表对比事务事实表周期快照事实表累积快照事实表时期/时间离散事务时间点以有规律的、可预测的用于时间跨度不确定的不断变化的工作流日期维度事务日期快照日期相关业务过程涉及的多个日期粒度每行代表实体的一个事务每行代表某时间周期的一个实体每行代表一个实体的生命周期事实事务事实累积事实相关业务过程事实和时间间隔事实事实表加载插入插入插入与更新事实表更新不更新不更新业务过程变更时更新...计算机系马小腾学生 ID姓名20170901176王小强通过上述的修改，当一个学生的所属系需要调整时，不管学生修了多少门课程，都只需要改变上表中的一行数据即可。...，反范式不能体现性能的优势，可能还会让数据库的设计更加复杂3、范式化设计与反范式设计的优缺点3.1 范式化设计（时间换空间）优点：范式化的表减少了数据冗余，数据表更新操作快、占用存储空间小。...缺点：查询时需要对多个表进行关联，查询性能降低索引优化会更难进行3.2 反范式化设计（空间换时间）反范式化的过程就是通过增加数据表中的冗余字段来提高数据库的读（查询）性能，但冗余数据会牺牲数据一致性。...准确性关注的是数据记录中存在的错误，如字符型数据的乱码现象就存在着准确性的问题，还有就是异常的数值：异常大或者异常小的数值、不符合有效性要求的数值等。
首先回顾基础的概念，这部分可以跳过哈，比较枯燥。结构化查询语言SQL是基于集合理论和谓词逻辑的，大学课程中数字逻辑和离散数学主要会涉及这部分的内容。...在关系模型中，关系是相关的信息的集合，与SQL中相对应的就是表（而不是表间的关系）。需要注意的是，单个关系代表单个集合，而多个关系经过操作（基于关系代数）的结果会是一个关系，如联接操作。...最简单DW结构是星型架构，包括多个维度表和一个事实表，每个维度表表示要分析的数据主题。例如在订单和销售系统中，可能要分析客户、产品、雇员、时间以及类似主题数据。...模型可以部署在Analysis Services和PowerPivot上，前者针对BI专业人员，使用多维数据模型或表格，而后者针对企业用户，使用表格数据模型。...业务和查询使用两种语言， 基于多维概念的多维表达式(MDX)和基于表格概念的数据分析表达式(DAX)。数据访问层可以从不同的数据来源获取数据：如DW这样的关系型数据库、文件、云服务、Odata订阅等。
，序数，区间，比例 数据预处理 (1)数据清理 (2)数据集成 (3)数据变换 (4)数据规约 (5)离散化及特征选择 噪声处理方法 （1）分箱，聚类，回归 （2） 数据集是具有相同属性的数据的集合；...规约所节省的时间应>=数据挖掘原本处理这部分数据的时间 特征提取：由原始数据集创建新的特征集 特征选择：从已知的特征集合中选择最具代表性的特征子集-》维数灾难 离散化：等宽离散化；等高离散化 概念分层...一趟聚类算法 仅需扫描数据集一趟即可得到结果聚类，具有线性时间复杂度，高效，参数选择简单，对噪声不敏感的优点；但这一算法是将数据划分为大小几乎相同的超球体，不能用于发现非凸形状的簇，或具有各种不同大小的簇...； 量化关联规则：考虑数据项间是否存在某种数量上的关系； 单维关联规则：仅涉及数据项中的一个维； 多维关联规则：涉及数据项中两个或多个维度； 单层关联规则：仅针对具体数据项； 多层关联规则：考虑数据项的层次关系...如果数据集中某个属性为连续型变量时，说明如何利用离散化的方法将连续属性转化为二元布尔属性。
（3）历史可追溯性 数据仓库更多的价值体现在它能够辅助随时间变化的趋势分析，并帮助理解业务事件（如特殊节日促销等）与经营绩效之间的关系。...星型模型是部署在关系数据库管理系统之上的多维结构，主要包含事实表，以及通过主键/外键关系与之关联的维度表。在星型模型实施中，所有维度级别的数据存储在单个表或视图中。...雪花模型就是将维度层次进一步规范化为子维度。在雪花模型实施中，使用多个表或视图来存储维度级别数据。单独的数据库表或视图存储与维中每个级别相关的数据。...右边是一个订单状态维（Order Status Dimension），该维描述订单和订单明细中对应的状态编码值的唯一组合。它包括在规范化设计的订单和订单明细实体中都出现的属性。...当销售订单事实行被装载时，参照在订单状态维中的适合的状态编码的组合设置它的外键。 多维设计的整体观点是要简化和加速查询。
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