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《数据的机器运算》ppt课件目录•数据运算基础•数据处理技术•机器学习算法•数据挖掘技术•大数据处理技术•数据安全与隐私保护数据运算基础01数据类型数值型数据字符型数据日期和时间型数据逻辑型数据用于表示数值,如整数、用于表示文本信息,如用于表示日期和时间用于表示布尔值,只有小数等字符串真和假两种取值数值计算加减乘除基本的算术运算,用于数值计算指数和对数用于数值的乘方和取对数运算01三角函数如正弦、余弦、正切等,用于角度和弧度的02计算常用数学函数03如求绝对值、平方根、最大值、最小值等04逻辑运算与运算(AND)当所有条件都满足时,结果为真或运算(OR)只要有一个条件满足,结果就为真非运算(NOT)对条件取反,结果为真或假条件运算(IF)根据条件判断结果的真假,并执行相应的操作数据处理技术02数据清洗数据去重异常值处理去除重复、冗余的数据,确保数据集的唯一识别并处理异常值,如超过合理范围或不符性合预期的数据缺失值填充数据格式化使用算法或策略填充缺失的数据,如使用均统一数据格式,使其符合机器运算的要求值、中位数或预测值数据筛选0102条件筛选分箱处理根据设定的条件筛选出符合要求的将连续变量划分为若干个区间,将数据数据归类到相应的区间内特征选择样本选择选择对目标变量影响最大的特征,根据需求选择有代表性的样本,提排除无关或冗余的特征高数据处理效率0304数据转换特征工程数据标准化通过数学变换、函数转换等方法对特征进行将特征值缩放到统一的标准范围内,如[0,1]处理,提高模型的性能或[-1,1]数据离散化数据降维将连续变量转换为离散变量,便于模型处理通过主成分分析、线性回归等方法降低数据的维度,减少计算量数据聚合求和平均值对同一类别的数据进行加总,得到总和计算数据的平均数,反映数据的集中趋势计数分组统计统计符合条件的数据数量按照一定规则将数据分组,对每组数据进行聚合运算机器学习算法03线性回归总结词基本线性回归模型详细描述线性回归是一种简单而常用的机器学习算法,用于预测一个连续值的目标变量它通过找到最佳拟合直线来预测目标变量的值,基于输入特征和目标变量之间的线性关系线性回归模型使用最小二乘法来拟合数据,并估计回归系数支持向量机总结词分类和回归的支持向量机详细描述支持向量机(SVM)是一种分类和回归的机器学习算法它通过找到能够将不同类别的数据点最大化分隔的决策边界来实现分类SVM使用核函数将输入特征映射到更高维空间,以提高分类性能除了分类任务,SVM也可以用于回归预测决策树总结词决策树算法详细描述决策树是一种监督学习算法,用于分类和回归任务它通过递归地将数据集划分为更纯的子集来构建决策树每个内部节点表示一个特征属性上的判断条件,每个分支代表一个可能的属性值,每个叶子节点表示一个类别或值决策树算法易于理解和实现,但可能容易过拟合神经网络总结词详细描述前馈神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构的机器学习算法它由多个神经元组成,每个神经元接收输入信号并计算输出神经网络通过训练来学习输入和输出之间的关系,并使用反向传播算法来更新权重以减小预测误差神经网络可以处理非线性关系和复杂模式,但需要大量的数据和计算资源进行训练数据挖掘技术04关联规则挖掘01关联规则挖掘是一种在大型数据集中发现有趣关联的技术02通过设定最小支持度和置信度阈值,挖掘出频繁项集和关联规则03常见算法包括Apriori和FP-Growth聚类分析01聚类分析是一种无监督学习方法,用于将数据集划分为具有相似性的组或簇02通过计算数据点之间的距离或相似度来形成聚类03常见的聚类算法包括K-means和层次聚类分类与预测分类是监督学习方法,用于将数据点分配给预定义的01类别02通过训练模型来预测新数据点的类别03常见的分类算法包括决策树、逻辑回归和支持向量机大数据处理技术05MapReduce工作原理优点适用场景MapReduce将大数据集分解为较MapReduce具有可扩展性、容错适用于批处理和离线数据处理,小的子集,并在多个节点上并行性和灵活性,能够处理大规模数如日志分析、网页爬取等处理这些子集Map函数处理输据集,并且可以在各种硬件平台入数据并产生一系列键值对,上运行Reduce函数则对这些键值对进行聚合,生成最终的输出结果Spark概述工作原理A BSpark是一种快速、通用的大数据处理引擎,支Spark通过将数据缓存在内存中,减少了磁持多种数据操作和分析功能它基于RDD(弹盘I/O操作,从而提高了数据处理速度它性分布式数据集)模型,提供了丰富的API和工提供了DataFrame和DataSet两种数据抽具集象,支持SQL查询、流处理和机器学习等多种数据处理模式优点适用场景C DSpark具有高性能、易用性和灵活性,能够适用于实时流处理、批处理、机器学习和图处理大规模数据集,并且提供了丰富的数据处理等场景处理功能Flink概述工作原理Flink是一种流处理框架,用于处理无界和有界数Flink基于流表模型,将数据流视为表,并提供了据流它提供了数据流编程模型和分布式流处理SQL和DataStream API两种编程接口它支持事引擎件时间、处理时间和水印等概念,能够精确控制数据处理的时序优点适用场景Flink具有高性能、低延迟和强一致性,能够实时适用于实时流处理、事件驱动的应用和ETL等场景处理大规模数据流,并且提供了丰富的窗口函数和连接器数据安全与隐私保护06数据加密技术总结词详细描述数据加密技术是保障数据安全的重要手数据加密技术可以分为对称加密和非对称段,通过将数据转换为无法识别的格式,加密两种对称加密使用相同的密钥进行确保数据在传输和存储过程中的机密性VS加密和解密,如AES算法;非对称加密使和完整性用不同的密钥进行加密和解密,如RSA算法这些加密算法可以有效地防止未经授权的访问和数据泄露数据脱敏技术总结词详细描述数据脱敏技术通过对敏感数据的处理,使其数据脱敏技术可以分为可恢复和不可恢复两失去真实含义,从而保护数据隐私和安全种可恢复脱敏在处理敏感数据后仍保留一定的识别性,方便数据持有者找回原始数据;不可恢复脱敏则彻底消除数据的可识别性,如对姓名、身份证号等进行遮盖或替换数据脱敏可以有效降低数据泄露风险,提高数据使用的合规性数据审计与监控要点一要点二总结词详细描述数据审计与监控是对数据安全与隐私保护的重要补充,通数据审计与监控涉及到数据的采集、存储、处理、传输和过对数据的全面审查和监控,及时发现和解决潜在的安全销毁等全生命周期的监管通过审计工具和技术手段,对风险数据的完整性、机密性和可用性进行检查和验证,及时发现和纠正安全漏洞同时,对数据的访问和使用进行实时监控,记录和分析异常行为,预防和应对潜在的数据泄露和滥用风险谢谢聆听。