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基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训
基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/0b10526772.html,

基于R语言的数据分析和挖掘方法总结_光环大数据培训

单组样本均值t检验(One-sample t-test)

2.1.1 方法简介

t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名。t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于、小于或等于某一特定数值。当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为样本数较小),建议改以单组样本秩和检验(Wilcoxon signed-rank test)检验总体中位数。

注:总体中位数经常和均值一样, 因此检验中位数即检验均值。

2.1.2 前提

适用于所有t检验:

大多数的t检定的统计量具有t = Z/k的形式,其中Z与k是已知资料的函数。Z通常被设计成对于对立假说有关的形式,而k是一个尺度参数使t服从于t分布。

Z 服从标准正态分布

(n – 1)k2 服从自由度(n – 1)的卡方分布

Z与k互相独立

2.1.3 公式

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检验零假说为一群来自常态分配独立样本xi之母体期望值μ为μ0可利用以下统计量

该统计量t在零假说:μ=μ0为真的条件下服从自由度为n-1的t分布。

适用条件

已知一个总体均值μ_0

可得到一个样本均值x 及该样本的标准差S

样本来自正态或近似正态总体

2.1.4 检验步骤

举例说明:

难产儿出生体重样本,,一般婴儿出生体重μ0=3.30(大规模调查获得),问在假定难产儿出生体重的标准差与一般儿童相同的情况下,出生体重与难产是否有关?

解:

1. 建立假设,确定检验水平α

要知道难产儿样本的出生体重是否与难产有关,还是和难产没关系,与全体婴儿一样,就得判断难产儿样本对应的总体均值μ和全体婴儿的总体均值μ0是否一样。详细来说,就是要判断这儿是下面两种可能性中的哪一种:

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H0:μ= μ0 (无效假设,null hypothesis),说明x 和μ0之间的差别仅是由于抽样误差造成的;

H1:μ≠μ0(备择假设,alternative hypothesis),说明x 和μ0之间有差别(也包含抽样误差的影响)

双侧检验,确定假设的显著水平:α=0.05,即在无效假设H0成立的前提下,计算无效假设正确的概率,也称差异由误差引起的概率。

2. 计算检验统计量

3. 查相应界值表,确定P值,下结论

查表,t_(0.05?2.34)=2.032,t0.05,按α=0.05水准,不拒绝H0,两者的差异无统计学意义。

备注:

比较计算得到的t值和理论T值,推断发生的概率,依据下表给出的T值与差异显著性关系表作出判断。

2.1.5 R语言实现

1. 学生t检验(Student’s t-Test):t.test {stats}

a) 方法描述:

用于处理一组或两组样本的t检验。

b) 使用方法:t.test(x, …)

## 默认S3方法:t.test(x, y = NULL, alternative = c(“two.sided”, “less”, “greater”),mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,conf.level

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na.action, …)

参数说明:

2. 范例:蜥蜴生长的研究

范例背景:

生物多样性对于人类来说是一个重要的议题,地球上的物种丰富,各种动植物都有,1992年联合国在巴西的地球高峰会议通过『生物多样性公约』,自此生物多样性的议题受到了全球的关注,而保育的观念也慢慢的深植于人心。台湾是一个美丽的宝岛,地处于亚热带与热带之间,四季温暖气候宜人且雨量充沛,在峻岭高山中蕴含着丰富的物种。但由于高度的经济开发与都市建设,许多物种的栖息地被破坏殆尽,造成野生动植物数量大量减少,甚至于消失殆尽,鉴于此,许多动物保育学家需进入山林里从事动物保育的工作,以避免一些台湾的特有品种绝种。蜥蜴是野外常见的小型爬虫类,非常的不起眼,但却是自远古时代就存在的物种,因此引起许多的动物学家的研究兴趣。有一位保育学家对于研究台湾特有种的短肢攀蜥相当热衷,想了解该物种的生长速度,花了两年的时间在中海拔的山区测量该品种蜥蜴的身长并记录的,第一年捕获的蜥蜴共50只,每只都记录身长并于身上加以编号后放生,并于第二年再记录这群蜥蜴的身长,两年前的记录显示该地区该品种蜥蜴的平均身长为18厘米,而一年前与今年所测量的数据共有50笔列于表中。

问题:

保育学家想了解在第一年所捕获的蜥蜴的平均身长是否有比前一年为长,该如何分析呢?

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米,若保育学家想了解第一年测量的平均身长是否大于前一年的数据,仅需讨论”一年前的蜥蜴身长平均是否大于18厘米?”。

统计方法:此问题中变量为蜥蜴身长,为单一变量(一个变量,建议选择单变量分析)。因仅一组样本且此组样本量大于30笔,可采用分析方法:单组样本均值t检验(one-sample t-test),检验一年前的蜥蜴身长平均是否大于18厘米?”。

解析:

此题可建立原假设为”一年前的蜥蜴平均身长小于等于18″,即H0:μ第一年身长≦18。

建立数据文件上传,文件格式请参照上传文件说明。

按照分析步骤说明分析数据。

R语言程序:

> summary(S) Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.

13.9 13.1 18.696 919.4 23.4 23.4 >

t.test(S,mu=18,alternative=″greater″) One Sample t-testdata: St = 1.8764, df = 49, p-value = 0.033281alternative hypothesis: true mean is greater to 1895 percent confidence interval: 18.0741 Infsample estimates:mean of x 18.696

分析结果:

分析方法:单组样本均值t检验

数据名称:范例A-1

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显著水平:0.05

检验均值:18

检验方向:右尾检验

计算时间:0.077秒

样本描述统计量I:

I:样本描述统计量都不包含缺失值

单组样本均值t检验:

分析结果建议:

由于检验结果P-值(0.033281) < 显著水平0.05,因此可拒绝原假设。

2.2 (独立)两组样本均数的t检验(Two-sample t-test)

2.2.1 方法简介

此处使用的统计分析方法—t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名。t检验是一种检验总体平均数的统计方法,当数据中两组样本的样本数都较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用此方法检验两组样本间总体平均数的差异值是否大于、小于或等于某一特定数值。当数据中样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为样本数较小),建议改用(独立)两组样本秩和检验(Wilcoxon ranKolmogorov-Smirovum test)检验中位数差。

注:总体中位数往往和平均数一样, 因此检验中位数差即检验平均数差。

2.2.2 公式

1.样本数及变异数相等

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变异数相等的常态分配,则二群母体之期望值差μ1 –μ2是否为μ0可利用以下统计量

2.样本数不相等但变异数相等

若二群独立样本x1i与x2i具有不相同之样本数n1与n2,并且彼此独立及来自二个变异数相等的常态分配,则二群母体之期望值差μ1 –μ2是否为μ0可利用以下统计量

该统计量t在零假说:μ1 -μ2 =μ0为真的条件下服从自由度为n1 + n2 ?2的t分布。

3.变异数皆不相等

若二群独立样本x1i与x2j具有相等或不相同之样本数n1与n2,并且彼此独立及来自二个变异数不相等的常态分配,则二群母体之期望值之差μ1 –μ2是否为μ0可利用以下统计量

2.2.3 R语言实现

范例A-11:新药效益的分析

问题描述:

药物对于国人来说使用率非常之高,从日常容易患的感冒、发烧、轻微皮肤疾病及足癣等,还有各种慢性病到严重的各种急症及致命的癌症等。药物种类有内服与外用,颗粒、胶囊与药膏、药布等,还有较特殊者需以针筒注射等各种不同形式的药品。虽然有这么多的药品种类,但对于药品的使用与上市,事实上是非常的严格的,必须经过多次的动物与人体试验及相关单位的审核及检验,才能得到上市的许可。在台湾,由于工作与经济上的压力,失眠困扰大多数人,根据台湾睡眠学会统计,全台有超过200万人睡不好,而保健局统计,台湾人一年口

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的药品【服用药物请遵循医师指示】。而此问题正代表着安眠药具有很大市场,因此引起某药商的注意,想引进一款最新的安眠药,实行一系列的人体试验,在这试验中厂商准备了三组受试者,每组各有40人,第一组使用厂商引进的新药物,第二组则是使用坊间最受欢迎的药物(称为旧药物),最后一组则是给予安慰剂。在使用药物后记录每个受试者自服药后到入眠的时间长短(单位:分钟),所有受试者的数据列于下表中。

问题:

厂商在推出新药物之前,须先了解效果是否较原贩卖的旧药物更佳,才能决定是否贩卖,请问厂商是否应贩卖新的药物呢?与旧药物相比较,新药是有效的吗?

问题解析:此处要了解新药的药效与旧药的药效相比是否有差异,即比较服用新药后的平均入眠时间是否少于服用旧药后的平均入眠时间,讨论问题”服用新药后的平均入眠时间减去服用旧药后的平均入眠时间是否小于0?”。

统计方法:此问题中,变量为受试者的入眠时间,为单一变量(一个变量,建议选择单变量分析);使用新药物与旧药物比较可视为有二组的数据,样本量为40,大于30;二组受试者之间并无关联,为独立样本;可采用分析方法:(独立)两组样本均值差异t检验(two-sample t-test),检验”服用新药后的平均入眠时间减去服用旧药后的平均入眠时间是否小于0?”。

解析:

此题可建立原假设为”服用新药后的平均入眠时间减去服用旧药后的平均入眠时间大于等于0″,即H0:μ新药物- μ旧药物≧0。

建立数据文件上传,文件格式请参照上传文件说明。

按照分析步骤说明分析数据。

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p_value = function(x,y,z){ x=data.frame(x) y=data.frame(y)

c=nrow(x) d=nrow(y) colnames(x)='variable' colnames(y)='variable' a=data.frame(rep('A',c)) b=data.frame(rep('B',d))

colnames(a)='group' colnames(b)='group'

data=data.frame(variable=rbind(x,y),group=rbind(a,b))

if(leveneTest(variable~group,data)$Pr[1]

=='NaN'){ print(NA) }else{ if(leveneTest(variable~group,data)$ Pr[1] >0.05){ t.test(x,y,paired=z)$p.value }else{ wilcox .test(data[1:c,1],data[(c+1):(c+d),1],paired=z)$p.value } }}>

a=c(1,2,5,7,9,0)> b=c(2,3,4,3,6,4)> p_value(a,b,TRUE) #for unpaired data[1] 0.8316408> p_value(a,b,FALSE) #for paired data[1] 0.9358497

分析结果:

分析方法:(独立)两组样本均值差异t检验

数据名称:范例A-11

检验变量:_NEW_

分组变量:_GROUP_(新药物, 旧药物)

显著水平:0.05

检验均值差异:0

检验方向:左尾检验

计算时间:0.094秒

样本描述统计量I: I:样本描述统计量都不包含缺失值

两组样本方差(标准差)齐性检验I: I:分组变量为_GROUP_ II:显著性代码:‘***’ : < 0.001, ‘**’ : < 0.01, ‘*’ : < 0.05, ‘#’ : < 0.1

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根据两组样本方差检验结果,假设两总体具有相同方差进行两组样本均值差异t 检验 III:显著性代码:‘***’ : < 0.001, ‘**’ : < 0.01, ‘*’ : < 0.05, ‘#’ : < 0.1

分析结果建议:由于检验结果P-值(3.5846e-08) < 显著水平0.05,因此可拒绝原假设。

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将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。 第二个步骤是数据的传输。 一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。 第三个步骤是数据的存储。 现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?就是因为它有你历史的交易的数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。 第四个步骤是数据的处理和分析。 上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。 比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒,这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。 第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。 检索就是搜索,所谓外事不决问Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。 另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管

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3)报表技术发展 二、数据挖掘及分析理论及工具 1、数据挖掘及分析论体系 2、数据仓库技术 1)数据仓库技术发展 2)数据仓库建设过程 3、数据挖掘技术 1)数据挖掘相关算法 2)聚类算法 3)分类算法 4)关联算法 5)预测算法 6)数据挖掘新技术 4、可视化体系与工具 1)可视化体系 2)相关工具 3)可视化开发过程 三、数据挖掘的主要方法及工具 1、数据挖掘主要方法 2、决策树分类 3、神经网络

4、回归方法 5、聚类分析 6、数据挖掘方法比较 7、分类器的评估与选择 8、流行数据分析平台及数据挖掘工具介绍 四、数据挖掘建模过程 1、数据挖掘流程概述 1)问题识别 2)数据理解 3)数据准备 4)建立模型 5)模型评价 6)部署应用 2、离群点发现 1)基于统计的离群点检测 2)基于距离的离群点检测 3)局部离群点算法 4)不平衡数据级联算法 五、实战项目——交叉销售 1、背景介绍 2、案例数据展示及分析

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? 确保选定use current method 。 ? 确保不要选定Run ‘File Open ’actions from selected Method ? 如果文件夹中存在多 个数据需要同时分析, 可以按住 Shift 键 同时单击需要分析的 数据可同时打开多个 数据 ? 当窗口处于活动状态时,通过按F1 键可以获取有关任何窗口、 对话框或选项卡的帮助 5977MSD MassHunter 数据分析培训教材 培训目的 熟悉安捷伦MassHunter 工作站,了解其主要界面及相关功能; 能够正确使用该软件完成一次典型的定性分析并打印出定性报告; 能够正确使用该软件完成一次典型的定量分析并打出定量报告。 第一章 定性分析 打开软件之前先将数据采集软件光盘(G3336-60065_MassHunter Qualitative Anaylsis DA Software B.06.00 ) X:\DA TA\GCMS Pesticide\ 目录下的所有文件夹拷贝到D :\MassHunter\Data\目录下。此文件夹将包含我们练习所要使用的所有数据。 双击Qualitative Analysis B.06.00图标,打开MassHunter 定性分析软件。 系统将显示“Open Data File ”对话框,转到文件夹D:\MassHunter\Data \GCMS Pesticide 打开一个全扫描的文件Pest - 200 - scan.D 。 首先,我们要确认一下“用户界面配置”是否正确(一般在首次安装时操作)。

1.在定性分析软件的菜单栏,选择“Configuration”——“User Interface Configuration”,并按照下图配置用户界面。按“OK”键确定。 2.MassHunter软件支持个性化窗口排列,并且可以保存以及调用。 在定性分析软件的菜单栏,选择“Configuration”——“Window Layouts”——“Restore Default Layout”,即可恢复到默认的窗口排列方式。

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前言 蓝草咨询的目标:为用户提升工作业绩优异而努力,为用户明天事业腾飞以蓄能!蓝草咨询的老师:都有多年实战经验,拒绝传统的说教,以案例分析,讲故事为核心,化繁为简,互动体验场景,把学员当成真诚的朋友! 蓝草咨询的课程:以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点,通过学习达成不仅当前岗位知识与技能,同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型,而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景:卓越的培训是获得知识的绝佳路径,同时是学员快乐的旅程,为快乐而培训为培训更快乐! 蓝草咨询的增值服务:培训成绩合格的学员获颁培训结业证书,某些课程可以获得证书权威机构认证证书(学员仅仅承担成本费用)。 目前合作权威机构:中国管理科学研究院 (中央编办成立的国家事业单位,登记号:210000005343) 根据《职业教育法》的相关规定,该证书是对劳动者岗前培训,在职培训,能力提升培训,继续教育和创业培训的证明。持证者,说明其通过了职业能力培训考核与测评,具备了相应的专业知识和能力,可作为学员能力评价,考核,聘用和从业的重要凭证。 成为“蓝草club”会员的学员,报名参加另外蓝草举办的培训课程的,可以享受该培训课程多种优惠。

大数据营销培训 ——大数据时代轻松赚钱之道 培训收益: 1、颠覆传统的营销模式与思维; 2、了解大数据营销模式与营销策略; 3、提升大数据营销的科学性与有效性; 4、了解大数据现象、洞悉大数据本质; 5、认识大数据时代商业模式的关键瓶颈。 培训背景: 当前,数据是重要资产的观念已经在金融行业成为共识,随着金融业务的载体与社交媒体、电子商务的融合越来越紧密,仅对原有15%的结构化数据进行分析已经不能满足发展的需求,急需借助大数据战略打破数据边界,囊括85%的大数据分析,来构建更为全面的金融运营全景视图。随着互联网、云计算的快速发展,大数据已经成为未来的主要趋势,但什么是大数据?大数据到底有什么价值?如何运用大数据开创出企业营销的新天地,本课程将围绕大数据的核心要素、大数据营销的手段方法、营销模式的颠覆等环节深度剖析大客户营销。 培训大纲: 一、认识大数据时代 1、大数据到底是什么

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深圳大数据分析培训机构 大家应该都知道数据分析师吧,听起来是个神秘又高端的职业,通过一些数据就能洞悉全局想必一定是一件非常神奇的事情,但是想成为一名数据分析师也不是那么容易的,首先你就要学好数据分析,想学好数据分析当然少不了的就是一个好的大数据分析培训机构了,那,大数据分析培训哪家好呢,接下来我们就来探讨一下这个问题。 一个好的大数据分析培训机构可以从以下几个方面来看。 一、就业情况 每一位学员都关心的就是就业问题,花费金钱和时间参加培训,不就是为了能够找到一份更好的工作嘛,如果培训完以后,找不上工作,那么你的大数据培训完全没有意义。千锋教育不仅仅注重学生的专业技能培训,还注重学生的素质培养,开班第一天起,每节课的课前十分钟分享,锻炼学员的沟通表达能力,在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课,帮你规划未来的就业方向,模拟面试,营造真实的面试环境,提高学员

的求职成功率。 二、师资力量 所谓名师出高徒,只有具备精湛的大数据技术和丰富的教学经验的老师才能真正将你的大数据教好,两者缺一不可。千锋教育拥有一支的强师队伍,在全国多个省市的分校,千锋教育的讲师团队,都是教学经验丰富并且拥有多年从业经验的一线讲师,在教学研究方面,千锋教育老师不断的推陈出新,探索更新的教学方式,结合时代所需不断更新课程大纲,加强学生对于知识的理解和运用。 三、大数据课程体系 大数据课程体系是衡量一家大数据培训是否专业的重要评价标准。大数据培训课程是否科学和专业,直接决定着课程是否能够满足企业的用人要求、学员能否容易吸收等问题。千锋教育拥有真正的大数据课程,启用商业数据使用、全栈数据开发,吊打初级工程师。与亚马逊达成战略合作,企业项目真实还原,让学

大数据分析培训的基础知识有哪些

大数据分析培训的基础知识有哪些 随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。千锋大数据分析培训讲师认为,大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。那么对于大数据分析入门培训的基础知识还是要有一定的了解的! 大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中,大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了‘所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作’的绝对记录。 大数据分析的产生旨在于IT管理,企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合,然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来,帮助预测和预防未

来运行中断和性能问题。进一步来讲,他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势,进而加深大数据对重要用户的洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为,大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。 大数据分析的想法,尤其在IT操作方面,大数据对于我们发明并没有什么作用,但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了,基本上他们已经强调,如果IT正在引进新鲜灵感,他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。 当然,对于大数据的相关技术知识还是有很多方面的,如果你想了解更多内容欢迎关注小编,将不定时分享技术文章哦!

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大数据培训学校分析:大数据与人工智能的关系 人人都知大数据和人工智能的火爆,也是互联网行业未来的主要发展方向,那人工智能和大数据有什么关系呢?且听千锋大数据培训学校讲师给你娓娓道来! 近几年人工智能为什么这么火?主要的一个原因就是大数据,每天产生越来越多的数据,使我们可以利用这些数据来做一些过去只有人能够做的事情。将大数据搜集的信息整合起来,植入一个机器中,就形成了所谓的人工智能,人工智能的背后其实就是复杂的大数据技术和云计算技术在作支撑。而人工智能就像我们的身体,大数据和云计算就是我们的大脑。 还有一个非常非常重要的原因,就是计算资源的丰富,或者说计算能力越来越强大,而计算的成本越来越低廉。因为有了好的、便宜的计算能力,也因为有了大数据,我们现在可以实现很多比如像语音识别、自然语言的理解、图象识别,甚至无人驾驶,当然无人驾驶汽车还在研发当中。 无人车是一个典型的人工智能的应用,它用一台电脑加上轮子来实现司机所

能做的事情,能够看得明白,能够听得到,能够理解,并且能够处理大数据。一台无人车一天可能要处理十几个T的数据,这是很庞大的,它的意义甚至超出了互联网,因为无人车的行驶很可能是不需要互联网的,或者说至少我们不能依赖互联网,你总有一些信号不好的地方,万一联不上网它就不走了,所以无人车的例子可以告诉大家,人工智能能做的事情非常非常多,也许我们下一波的产业技术革命不仅仅是建立在大数据的基础上,更多的会是建立在人工智能基础上。 而人工智能就是能够充分利用大数据的一个领域,而且我认为它的影响力很可能不亚于大数据,它会改变各种各样的行业,各种各样的领域。 过去我们认为只有人能实现的事情,未来越来越多的情况下机器可以实现了,如果说工业化是把人从体力劳动当中解放出来的话,那么人工智能很可能会把人从简单的劳力劳动中解放出来,这当中大家都能感受的就是所谓的无人车。千锋小编还是非常期待、甚至坚信未来全世界第一个只有无人车行驶的城市会出现在中国。 大数据人工智能正值火速发展期,急需大量的技术人才作支撑,千锋大数据开发采用“T”字形的思维,以大数据的深度为主,以机器学习、云计算等作为宽度,相辅相成。学习大数据人工智能,成就未来新高度!

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大数据分析工程师培训 想成为一位厉害的数据分析师吗,洞悉全局的感觉一定很棒,那你知道从哪些方面进行大数据分析培训才最有效吗?让我先为大家分析一下吧。 业务篇 1.业务为核心,数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。需要懂业务的整体概况,摸清楚所在产业链的整个结构,对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要,指定发展计划,从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标(KPI),并且对几个核心指标进行更细致的拆解,当然具体结合你的业务属性来处理,找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。 2.思考指标现状,发现多维规律 ·熟悉产品框架,全面定义每个指标的运营现状对

·比同行业指标,挖掘隐藏的提升空间 ·拆解关键指标,合理设置运营方法来观察效果 ·争对核心用户,单独进行产品用研与需求挖掘 业务的分析大多是定性的,需要培养一种客观的感觉意识。定性的分析则需要借助技术、工具、机器。而感觉的培养,由于每个人的思维、感知都不同,只能把控大体的方向,很多数据元素之间的关系还是需要通过数据可视化技术来实现。 3.规律验证,经验总结 发现了规律之后不能立刻上线,需要在测试机上对模型进行验证。 技能篇 1.Excel是否精钻? 除了常用的Excel函数(sum、average、if、countifs、sumifs、offset、match、index等)之外,Excel图表(饼图、线图、柱形图、雷达图等)和简单分析技能也是经常用的,可以帮助你快速分析业务走势和异常情况;另外,Excel里面的函数结合透视表以及VBA功能是完善报表开发的利器,让你一键轻松搞定报表。 2.你需要更懂数据库

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哪家大数据分析培训班好 大数据分析培训,每个行业都要专业的数据分析人才,而这部分人才都要求具备高精端的技术,去培训学习的话,就得让专业的千锋教育来帮你了。 那对于大数据分析,哪些行业需要呢?我来给你列举一下哈,例如医疗行业,房产市场,能源行业,通信行业,零售行业,金融行业,还有体育行业等等。医疗行业做出的分析很多,多种病症的分析,以及设备的分析啊,还有房产市场的数据分析就更为重要了,哪些城市同比增长,一年的房价幅度,还有就是近几年的涨价空间,都是大数据来做出相关介绍的呢!在做数据分析之前,数据的来源一定要靠谱,只有正确的数据才有正确的合理分析。 大数据分析培训,终于知道大家为什么都往这个方向工作了,因为稀缺,因为高薪,因为有用!这就是选择的理由了,而为什么选择千锋呢?千锋有什么样的教学魅力呢?下面就来揭开神秘的面纱吧。 大数据分析培训,就算再辛苦都要在千锋这里学会课程。千锋之所以受到大家的欢迎,第一点就是专业,第二点就是能够保证就业了吧,还有第三点就是课程设置的非常合理,第四点就是学校与很多互联网公司和各行业精英公司成立了合作关系,将来毕业后找工作绝对不难!学习就是要学会,花钱就要花的有价值。

以后要做一名数据分析师,至少对高数要明了,要熟练的使用SPSS,STATISTIC,SAS等各种数据分析的仪器,不仅如此啊,还要能用Acess软件进行数据库的分析,掌握一名数学软件和matalab,以及mathmatics等新模型的构建体系,还有就是编程语言也不能落下了。 大数据分析培训,既然每个行业都需要,你找到学习的动力了吗? 千锋大数据培训,以专业的技能诠释大数据分析,以实力证明学生的高薪就业,我们不做虚假的宣传,只用良心做教育!长达两周的免费试听,等你一起来体验真正的大数据时代,体验数据分析的魅力。

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大数据培训课程百度云 想学习大数据开发?想从事大数据行业?想成为专业的大数据工程师?没有这些大数据开发技术的硬货怎么行?! 千锋大数据开发培训技术分享大会即将开始:请正在看视频的小伙伴告诉旁边看段子的同学,改变你命运的一场分享会,错过就得再看一遍了!!! 大数据开发平台模块生态圈 Hive Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,处理结构化SQL查询功能。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行并提交到集群上去执行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,不用使用Java编程,十分适合数据仓库的统计分析。 学习Hive时,对于Hive QL中的DDL和DML就是必须要掌握的基础;表的定义、数据导出以及常用的查询语句的掌握是完成大数据统计分析的基础。

学会针对Hive进行编程:使用Java API开发操作Hive、开发Hive UDF函数。掌握好Hive部分高级的特性能大大提升Hive的执行效率。在优化过程中可以很好的借助于执行计划来进行分析,学习Hive时需要注意Hive性能优化是在生产中的重要的环节,如何解决数据倾斜是关键;梳理清楚Hive元数据各个表之间的关联关系也能提升对Hive的把握能力。 Zookeeper协调Hadoop生态圈各个模块共同工作 从英文含义上来看Hadoop是小象,Hive是蜜蜂,pig是猪,Zookeeper 是动物管理员。那么很显然Zookeeper的作用是分布式应用程序协调服务,为各个模块提供一致性服务的。 数据导入导出框架Sqoop Sqoop是一款开源的工具,英文含义是象夫,就是喂养大象的人,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS 的数据导进到关系型数据库中。

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大数据分析培训课程哪家好 大数据分析培训课程哪家好?千锋小编认为,一个好的大数据分析培训机构应该真正传授给学生技术,让学生用自己的技术拿下各大企业抛来的橄榄枝。所以看一个培训机构出来的学生技术水平如何、就业情况如何才是关键因素。 相信每一个想学习大数据分析的小伙伴,都是抱着自己远大的理想和对未来的憧憬选择行业的。对于我们95后来说,发展前景比薪资更加重要,当然了,如果鱼和熊掌能够兼得是再好不过了。 大数据的火爆发展,优越的就业前景,正是给了我们新一代年轻人以契机,让我们为了自己远大的理想去奋斗,选择一个能够帮助自己掌握大数据分析关键技术的培训机构,才是我们现在需要做的。 千锋大数据分析培训机构,一直专注于互联网技术培训,每年培训和输送近万名移动互联网研发人员,是唯一真正获得企业一致好评的移动互联网培训机构,从千锋走出的学员在业界得到了广泛认可。

尤其是我们大数据专业的学生,更是给力,经过千锋各路大神讲师24周孜孜不倦地打磨,每一个人都整装待发,迫不及待的想去迎接自己的未来,经过两周的努力,千锋大数据学生每个人都收获满满,人均两三个offer在手,上万的工资待遇,这才是我们大千锋人的风采。 千锋学生之所以能在大数据行业笑傲领跑,与学生的努力息息相关,更与千锋教育每一位大数据讲师息息相关。千锋用实力告诉你,想要高薪就业,想要美好未来,只要你来,千锋一定能帮你实现。 千锋不仅仅注重学生的专业技能培训,还注重学生的素质培养,开班第一天起,每节课的课前十分钟分享,锻炼学员的沟通表达能力,在工作中减少沟通成本即是提高工作效率。加上毕业前的就业指导课和专业的素质培养课,帮你规划未来的就业方向,模拟面试,营造真实的面试环境,提高学员的求职成功率。 大数据分析培训机构哪个不错?千锋教育大数据分析培训期待你来考察学习!

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