大數據數據挖掘方法論重點基礎知識點一、大數據概述1.大數據定義a.大數據是指規模巨大、類型繁多、價值密度低的數據集合。b.大數據具有4V特征：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。c.大數據來源于互聯網、物聯網、社交網絡等。2.大數據挖掘a.大數據挖掘是指從大量數據中提取有價值信息的過程。b.大數據挖掘方法包括：統計分析、機器學習、數據挖掘算法等。c.大數據挖掘應用領域廣泛，如金融、醫療、教育等。3.大數據挖掘方法論a.大數據挖掘方法論是指在大數據挖掘過程中遵循的一系列原則和方法。b.大數據挖掘方法論包括：數據預處理、特征工程、模型選擇、模型評估等。c.大數據挖掘方法論旨在提高挖掘效率和準確性。二、數據預處理1.數據清洗a.數據清洗是指對原始數據進行清洗、去噪、填充等操作。b.數據清洗方法包括：刪除重復數據、處理缺失值、異常值處理等。c.數據清洗有助于提高數據質量，為后續挖掘提供可靠數據。2.數據集成a.數據集成是指將來自不同來源、不同格式的數據整合在一起。b.數據集成方法包括：數據轉換、數據映射、數據合并等。c.數據集成有助于提高數據可用性和挖掘效率。3.數據變換a.數據變換是指對原始數據進行轉換，使其更適合挖掘。b.數據變換方法包括：標準化、歸一化、離散化等。c.數據變換有助于提高挖掘算法的適用性和準確性。三、特征工程1.特征提取a.特征提取是指從原始數據中提取具有代表性的特征。b.特征提取方法包括：統計特征、文本特征、圖像特征等。c.特征提取有助于提高模型性能和挖掘效果。2.特征選擇a.特征選擇是指從提取的特征中選擇對模型性能有重要影響的特征。b.特征選擇方法包括：單變量選擇、多變量選擇、遞歸特征消除等。c.特征選擇有助于提高模型效率和降低過擬合風險。3.特征組合a.特征組合是指將多個特征組合成新的特征。b.特征組合方法包括：線性組合、非線性組合等。c.特征組合有助于提高模型性能和挖掘效果。四、模型選擇與評估1.模型選擇a.模型選擇是指根據實際問題選擇合適的挖掘模型。b.模型選擇方法包括：基于經驗、基于理論、基于交叉驗證等。c.模型選擇有助于提高挖掘效率和準確性。2.模型評估a.模型評估是指對挖掘模型進行評估，以判斷其性能。b.模型評估方法包括：準確率、召回率、F1值等。c.模型評估有助于優化模型參數和調整挖掘策略。3.模型優化a.模型優化是指對挖掘模型進行優化，以提高其性能。b.模型優化方法包括：參數調整、算法改進等。c.模型優化有助于提高挖掘效率和準確性。五、大數據挖掘應用1.金融領域a.金融領域的大數據挖掘應用于風險評估、欺詐檢測、信用評分等。b.金融領域的大數據挖掘有助于提高金融機構的風險管理和業務水平。c.金融領域的大數據挖掘有助于防范金融風險，保障金融安全。2.醫療領域a.醫療領域的大數據挖掘應用于疾病預測、藥物研發、醫療資源優化等。b.醫療領域的大數據挖掘有助于提高醫療服務質量和效率。c.醫療領域的大數據挖掘有助于推動醫療科技創新，造福人類健康。3.教育領域a.教育領域的大數據挖掘應用于學生個性化學習、教學質量評估、教育資源優化等。b.教育領域的大數據挖掘有助于提高教育質量和教育公平。c.教育領域的大數據挖掘有助于推動教育信息化，促進教育現代化。[1]，.大數據挖掘[M].北京：清華大學出版社，2018.[2]，趙