课程评价、考核资料清单、要求及说明 数据挖掘技术 大数据工作思路 大数据概述与应用 大数据现状与问题 基本概念简述  大数据采集与预处理  大数据存储与管理  大数据计算模式  大数据分析与挖掘  大数据可视化分析  大数据安全

在经典计量经济学模型中,所利用的数据(样本观测值)的一个特征是 ,或者只利用时间序列数据(time series),或者只利用截面数据(cross section) 。我们经常遇到在同一时间包含不同截面成员信息的数据,或在若时间区 间观测到相关的一些截面成员的数据。例如许多欧洲国家的GDP时间序列数 据,或者是一段时间不同地区的失业状态数据。我们称这些数据为联合利用 时间序列/截面数据(Pooled time series, cross section)有的书中也称这类 数据为面板数据(panel data),指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同 时选取样本观测值所构成的样本数据

数据仓库一数据挖掘的有效平台 数据仓库中的数据清理和数据集成,是数据挖掘的重要数据预处理步骤，数据仓库提供OLAP工具,可用于不同粒度的数据分析

串行数据通信要解决两个关键技术问题,一个是数据传送 ,另一个是数据转换。所谓数据传送就是指数据以什么形式进 行传送。所谓数据转换就是指单片机在接受数据时,如何把接 收到的串行数据转化为并行数据,单片机在发送数据时,如何 把并行数据转换为串行数据进行发送

13.1 C文件概述 文件:存储在外部介质上数据的集合是操作系统 数据管理的单位 1、数据文件的改动不引起程序的改动程序与数据分离 2、冈程的数据文件中的数据数据共享 3、能保有程雇行的数据数据(定长和不定长) 流式文件:由一个个字符(字节)数据顺序组成 按存储介质: 普通文件:存储介质文件(磁盘、磁带等) 设备文件:非存储介质(键盘、显示器、打印机等) 按数据的组织形式: 文本文件:ASCI文件,每个字节存放一个字符的ASCI码 二进制文件:数据按其在内存中的存储形式原样存放

1. 大数据时代 2. 大数据概念 3. 大数据的影响 4. 大数据的应用 5. 大数据关键技术 6. 大数据计算模式 7. 大数据产业 8. 大数据与云计算、物联网的关系 9. 大数据在中医药及生物医学领域的应用

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

1.1 大数据时代 1.2 大数据概念 1.3 大数据的影响 1.4 大数据的应用 1.5 大数据关键技术 1.6 大数据计算模式 1.7 大数据产业 1.8 大数据与云计算、物联网的关系

• 1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的 代表值或中心值 • 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度 值 • 4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高 层次的测量数据，反过来，高层次数据的 集中趋势测度值并不适用于低层次的测量 数据 • 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋 势，要根据所掌握的数据的类型来确定

一、理解对大型的、复杂的和信息丰富的数据集进行分析的必要性。 二、明确数据挖掘过程的目标和首要任务。 三、描述数据挖掘技术的起源。 四、了解数据挖掘过程所具有的迭代过程和基本步骤。 五、解释数据的质量对数据挖掘过程的影响。 六、建立数据仓库和数据挖掘之间的联系