數(shù)據(jù)分析與挖掘

1.概述

信息分析的用途：

定性分析：邏輯推理;

定量分析：建立數(shù)學模型，計算，求解。

數(shù)據(jù)分析的對象包括：

時間序列：企業(yè)歷年的數(shù)據(jù)。

截面數(shù)據(jù)：企業(yè)同一時間的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

數(shù)據(jù)分析的工作(階段)有哪些?

(1)選擇數(shù)字特征;

(2)收集并整理數(shù)據(jù);

(3)計算數(shù)字特征;

(4)建立模型;

(5)檢驗模型誤差;

(6)利用模型預測;

(7)評價統(tǒng)計與預測結(jié)果。

記憶：

選擇、整理、計算、建模、檢驗、預測、評價

3.時間數(shù)據(jù)分析方法

是按時序排列的一組來自同一現(xiàn)象的觀察值。

(1)時間序列成分

趨勢：長期持續(xù)向上或持續(xù)向下的傾向。

季節(jié)變動：實際過程受各種影響而呈現(xiàn)的周期性波動。

規(guī)則波動：周期不等的變動，呈漲落交替之狀。

不規(guī)則波動：除去趨勢、季節(jié)變動和周期波動之后的波動。

(2)時間序列建模的步驟

1)取得時間序列樣本。

2)將樣本點畫成圖，進行相關(guān)分析。

3)模式識別與擬合。

4)預測未來。

時間序列常用模型：

(1)ARMA模型

(2)回歸模型

4.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

(1)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)常以萬億或EB衡量，且種類多、實時性 強，蘊藏的商業(yè)價值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎設施、工具和技術(shù)可用來開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊藏的價值。

(2)數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析不同，區(qū)別在于：

1)處理工作量;(多與少的區(qū)別)

2)制約條件;(數(shù)據(jù)挖掘不做假設，自動建立方程)

3)處理對象;(數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο箢愋头倍?

4)處理結(jié)果。(數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不易解釋，著眼于預測未來，并提出決策建議)

(3)數(shù)據(jù)挖掘步驟

按照挖掘?qū)ο?，?shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫挖掘和網(wǎng)絡挖掘兩種。

數(shù)據(jù)挖掘一般有信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估和知識表示8個步驟。

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