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  • Python金融数据分析入门到实战

    万人学习 2019-09-26 17:08:33
    会用Python分析金融数据 or 金融行业会用Python 职场竞争力更高 Python金融数据分析入门到实战 Get√金融行业数据分析必备技能 以股票量化交易为应用场景 完成技术指标实现的全过程 课程选取股票量化交易为应用场景...
  • 本课程是《数据分析技术应用》系列进阶课程的初级入门课程,学员研修完毕后能够进行较为复杂的描述性统计分析、推断性统计分析数据可视化分析、预测分析等常用数据分析处理,满足商务运营和科学研究所需的常规数据...
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  • 不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。 1. 明确数据分析的目的 做数据分析,必须要有一个明确的目...

    以下内容转载自:https://www.jianshu.com/p/dc6cd6d2115b

    我特别不喜欢装逼的产品经理,看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时,把懂的、经历过的能细就写的尽量详细;不懂的就去学,然后把整理的笔记分享出来,数据分析方面我涉入不多,内容由于缺少实战经验,会比较基础和理论,希望同样对你有帮助。

    1. 明确数据分析的目的

    做数据分析,必须要有一个明确的目的,知道自己为什么要做数据分析,想要达到什么效果。比如:为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析,找到产品迭代的方向等。

    明确了数据分析的目的,接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

    2. 收集数据的方法

    说到收集数据,首先要做好数据埋点。

    所谓“埋点”,个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码,将自己需要的数据统计出来。

    目前主流的数据埋点方式有两种:

    第一种:自己研发。开发时加入统计代码,并搭建自己的数据查询系统。

    第二种:利用第三方统计工具。

    常见的第三方统计工具有:

    网站分析工具

    Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计

    移动应用分析工具

    Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

    不同产品,不同目的,需要的支持数据不同,确定好数据指标后,选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

    3. 产品的基本数据指标

    新增:新用户增加的数量和速度。如:日新增、月新增等。

    活跃:有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多,越有可能为产品带来价值。

    留存率:用户会在多长时间内使用产品。如:次日留存率、周留存率等。

    传播:平均每位老用户会带来几位新用户。

    流失率:一段时间内流失的用户,占这段时间内活跃用户数的比例。

    4. 常见的数据分析法和模型

    这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。

    漏斗分析法

    用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势,从而寻找到最佳的优化空间,这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

    比如,这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

    数据分析

    从用户进入网站到浏览商品页面,转化率是40%;浏览商品到加入购物车转化率是20%等,那要找出哪个环节的转化率最低,我们需要有对比数据。

    比如第一个,进入网站到浏览商品,如果同行业水平的转化率是45%,而我们只有40%,那说明这个过程,没有达到行业平均水平,我们就需要分析具体原因在哪里,再有针对性的去优化和改善。

    当然,上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型,数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的,思考这中间有没有可以优化的空间。

    AARRR模型

    这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。

    AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一个风险投资人戴维 · 麦克鲁尔在2008年时创建的,分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

    举个例子,用AARRR模型来衡量一个渠道的好坏。

    如果单从数据表面来看,A渠道会更划算,但实际这种结论是有问题的,用AARRR模型具体分析如下:

    渠道A的单个留存用户成本是60元,单个付费用户成本是300元;而渠道B的单个留存用户成本是20元,单个付费用户成本是33元,这样对比下来,明显B渠道的优势远远大于A渠道。

    5. 常见的数据分析法和模型

    在上篇提到的漏斗分析法和AARRR模型外,这里再补充一个:交叉分析法。

    交叉分析法:通常是把纵向对比和横向对比综合起来,对数据进行多角度的结合分析。

    举个例子:

    a. 交叉分析角度:客户端+时间

    从这个数据中,可以看出iOS端每个月的用户数在增加,而Android端在降低,总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。

    那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢?一般这个时候,会加入渠道维度。

    b. 交叉分析角度:客户端+时间+渠道

    从这个数据中可以看出,Android端A预装渠道占比比较高,而且呈现下降趋势,其他渠道的变化并不明显。

    因此可以得出结论:Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。

    所以说,交叉分析的主要作用,是从多个角度细分数据,从中发现数据变化的具体原因。

    6. 如何验证产品新功能的效果

    验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手:

    a. 新功能是否受欢迎?

    衡量指标:活跃比例。即:使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。

    使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响,千万不可只凭这一指标判断功能好坏,一定要结合下面的其他方面综合评估。

    b. 用户是否会重复使用?

    衡量指标:重复使用比例。即:第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。

    c. 对流程转化率的优化效果如何?

    衡量指标:转化率和完成率。转化率即:走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即:完成该功能的用户数/走第一步的用户数。

    这个过程中,转化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法进行分析。

    d. 对留存的影响?

    衡量指标:留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例,即:N日留存率。常用指标有:次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。

     

      e. 用户怎样使用新功能?

    真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多,如果使用的数据监测平台可以看到相关数据,能引起我们的反思,为什么他们会这么走,有没有更简便的流程,以帮助我们作出优化决策。

    7. 如何发现产品改进的关键点

    产品改进的关键点,是藏在用户的行为中。

    想要找到这些关键点,除了通过用户调研、访谈等切实的洞察用户外,在产品中设置相关数据埋点记录用户的行为,观察其行为轨迹,不能完全替代洞察用户的行为,不过也可以有助于决策产品改进点。

    操作步骤:

    这一部分的实际案例,小伙伴们可以下载该电子书,查阅第四章的内容。

    下载地址:

    http://pan.baidu.com/s/1skJR4LZ

    8. 写在最后

    数据分析这个领域,需要学习的内容,不仅仅只有我写的这些,如果对数据分析很感兴趣的小伙伴,也可以看看这两个网站:

    网站分析在中国

    http://www.chinawebanalytics.cn

    蓝鲸的网站分析笔记

    http://bluewhale.cc

    同时,也可以加入数据分析整合讨论群,进一步讨论研究数据分析产品的影响改变。

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  • 基于Python的数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...

    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用
    Python进行数据分析的学习方法及步骤;

    随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面,产生的数据量也呈现指数级增长的态势,同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下,数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究
    课题。在数据分析的程序语言选择上,由于Python语言在数据分析和处理方面的优势,大量的数据科学领域的从业者使用Python
    来进行数据科学相关的研究工作。

    1、数据分析的概念

    数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展,企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高,同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼,以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向,进而帮助企业管理层做出决策。

    2、数据分析的流程

    数据分析是一种解决问题的过程和方法,主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署:

    1)需求分析

    数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步,也是非常重要的一步,决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要,结合现有的数据情况,提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容,最终和需求方达成一致。

    2)数据获取

    数据获取是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式:网络爬虫获取和本地获取。网络爬虫获取指的是通过Python编写爬虫程序合法获取互联网中的各种文字、语音、图片和视频等信息;本地获取指的是通过计算机工具获取存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的历史数据和实时数据。

    3)数据预处理

    数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换,并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中,数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张;数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据;数据标准化可以去除特征间的量纲差异;数据交换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析过程中,数据预处理的各个过程互相交叉,并没有固定的先后顺序。

    4)分析建模

    分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法,以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法,发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。

    5)模型评价与优化

    模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。模型的优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求,但在实际生产环境应用过程中,发现模型的性能并不理想,继而对模型进行重构与优化的过程。

    6)部署

    部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同,部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告,也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中,数据分析员提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案,实际执行与部署的是需求方。

    3、Python是功能强大的数据分析工具

    Python具有丰富和强大的库,它常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起,是一门更易学、更严谨的程序设计语言,常用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、网络爬虫、Web应用等;R语言常用于统计分析、机器学习、科学数据可视化等;MATLAB则用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理及信号处理等。可以看出,以上三种语言均可进行数据分析。

    4、Python进行数据分析的优势

    Python是一门应用非常广泛的计算机语言,在数据科学领域具有无可比拟的优势。Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势:

    1》语法简单精炼。对于初学者来说,比起其他编程语言,Python更容易上手;

    2》有许多功能强大的库。结合在编程方面的强大实力,可以只使用Python这一种语言就可以去构建以数据为中心的应用程序;

    3》不仅适用于研究和原型构建,同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具,能给企业带来显著的组织效益,并降低企业的运营成本;

    4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如,Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序,这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其他环境系统中使用Python;

    5》Python是一个混合体,丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点,还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。

    5、Python数据分析常用类库介绍

    Python拥有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot⁃lib、scikit-learn和Spyder等功能齐全、接口统一的库,能为数据分析工作提供极大的便利。其中,Num Py主要有以下特点:

    1)具有快速高效的多维数组对象ndarray;
    2)具有对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数;
    3)具有线性代数运算、傅里叶变换及随机数生成的功能;
    4)能将C、C++、Fortran代码集成到Python;
    5)可作为算法之间传递数据的容器。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 数据分析应用技术创新平台

    万次阅读 2018-11-15 16:54:48
    数据分析应用技术创新平台   张平文, 鄂维南, 袁晓如, 傅毅明 北京大学数学科学学院,北京 100871  北京大学大数据科学研究中心,北京 100871   北京大学信息科学技术学院,北京 100871   北京...

    原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA

     

    大数据分析与应用技术创新平台

     

    张平文, 鄂维南, 袁晓如, 傅毅明

    北京大学数学科学学院,北京 100871 

    北京大学大数据科学研究中心,北京 100871 

     北京大学信息科学技术学院,北京 100871 

     北京大数据研究院,北京 100871


     

    摘要:针对我国大数据挖掘与分析能力弱、大数据算法应用和综合能力不高等问题,系统地介绍了大数据分析与应用技术创新平台的总体技术框架,详细分析了我国大数据分析与应用五大共性技术存在的不足和解决思路,并阐述了创新平台中四大支撑平台的设计思路与应用方向,最后对大数据分析与应用技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行了介绍。

     

    关键词:大数据;数据处理;质量控制;数据挖掘;可视分析;智能数据管理;国家工程实验室

     

     

    论文引用格式:

    张平文, 鄂维南, 袁晓如, 等. 大数据分析与应用技术创新平台[J]. 大数据, 2018, 4(4): 86-93.

    ZHANG P W, E W N, YUAN X R, et al. Big data analysis and application technology innovation platform[J]. Big Data Research, 2018, 4(4): 86-93.

     

     

    1 引言

    目前,我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础,拥有一定的市场优势和发展潜力,但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题,这些问题亟待解决。《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》提出“加大大数据关键技术研发、产业发展和人才培养力度,着力推进数据汇集和发掘,深化大数据在各行业创新应用,促进大数据产业健康发展”,强调推进基础研究和核心技术攻关。

    针对我国大数据挖掘与分析能力弱、大数据算法应用和综合能力不高等问题,急需开展关键技术的攻关研发与突破工作。为践行国家大数据战略,北京大学牵头,联合中国科学院数学与系统科学研究院、中山大学、北京奇虎科技有限公司、北京嘀嘀无限科技发展有限公司、中国信息安全研究院有限公司等多家单位,共同申请建设大数据分析与应用技术国家工程实验室,并于2017年初获得了国家发展和改革委员会的正式批复。其目标是围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论等重大基础研究进行前瞻布局,开展数据科学研究,引导和鼓励在大数据分析的理论、方法及关键应用技术等方面展开探索;加强数据清洗、大数据分析发掘、大数据可视化等领域关键技术攻关;围绕多源异构数据分析,针对视频、文本等多种数据类型,研究大规模机器学习的基础和创新方法,依托合作支撑单位开展面向大数据分析的全流程框架和工业标准的设定、大规模数据分析系统平台的搭建;针对多项代表性应用的大数据分析应用平台进行设计和优化,注重大数据分析理论和系统的源头创新,提升数据分析处理能力、知识发现能力和辅助决策能力;切实和有效地突破目前我国在大数据分析和应用方面的技术瓶颈,形成一整套具有国际影响力的大数据分析系统软件,推动我国大数据产业的发展。本文将系统地分析我国大数据分析与应用的五大共性技术的瓶颈和解决思路,介绍大数据分析系统开发平台、大数据系统测试评估平台、大数据分析可视化展示平台、重大应用示范与系统集成平台四大支撑平台的设计与应用,并对大数据分析与应用技术国家工程实验室未来的发展方向和重点工作进行展望。

     

    2 五大共性技术

    如图1所示,在一个典型的大数据分析与应用流程中,数据经过预处理后,采用以大数据统计为代表的共性模型和算法与大数据挖掘技术进行计算分析,再结合高度智能灵活的可视分析,最后支持复杂场景下的智能决策。分析的结果将进一步反馈到数据处理,并再次进入分析过程,进一步提供基于数据的洞见能力和决策支持。可见,在大数据分析与应用中,大数据预处理与质量控制技术、大数据分析支撑理论与算法、大数据挖掘技术、大数据可视分析技术、大数据智能知识管理与决策支持技术构成了大数据分析与应用的五大共性技术。这五大共性技术也是构建大数据分析与应用技术创新平台的关键环节。

     

    图1 大数据分析与应用技术创新平台的总体框架

     

    2.1 大数据预处理与质量控制技术

    (1)数据中的可信度建模问题

    在对复杂结构数据的可信度进行建模时,需要采用“不确定性”和“数据溯源”两个维度。对于不确定性而言,可以采用概率图模型对所研究的复杂结构数据进行数据建模,其中根据应用的需要考虑图模式中的点、边的不确定性以及它们之间的互相依赖关系。除此以外,还考虑到复杂结构数据的多源特性,不同的数据源提供的数据的可信度是不同的。在对数据的不确定性建模的基础上,还要考虑数据的“溯源”问题。大数据分析与应用技术创新平台将数据的不确定性和溯源作为一种统一的元数据,为描述关联数据的可信度提供建模。

    (2)数据中的数据质量检测和评估

    数据质量决定了数据的可用性。传统的数据质量检测方法中,最经典的方法是挖掘数据之间的函数依赖关系以及带有约束的函数依赖等。然而这些方法只考虑了关系数据库表中各个列之间的函数依赖关系。数据质量的检测需要研究复杂数据的数据质量问题。例如知识图谱数据的数据质量问题需要考虑两个方面的特征:图结构特点以及知识图谱数据中的本体语义。

    (3)大数据抽样

    大数据分析中有很多问题,其中一个很重要的问题是计算精度和计算复杂度的平衡。一个好的计算方法一方面要误差小,另一方面要计算速度快。大数据分析中这两方面目标几乎不能同时达到。当前应发展更普适的、更稳健的再抽样方法,其普适性将表现在适合于广义线性模型以及一般凸优化问题,其稳健性将表现在统计推断结果的精确性,即均方误差的减小。

    2.2 大数据分析支撑理论与算法

    数据分析算法大致可以分为计算数学算法、统计算法、计算机算法、优化算法等。由于这些算法来源于不同领域,其侧重点和使用的主要工具都有所不同,然而它们之间又有着千丝万缕的关系,相互关联。

    (1)大数据分析的计算数学理论与算法

    计算数学包括数值分析、数值代数和最优化等,为大数据分析提供了坚实的理论和算法基础,也拓展了大数据分析的应用领域与范围。在大数据的研究中,要推动变分法、偏微分方程、低秩和稀疏优化的结合,为图像科学和医疗影像提供新的数学模型和数值方法;推动计算数学与机器学习的结合;推动偏微分方程与机器学习的结合,发展高维数据分类、聚类和降维的新方法和理论。针对数据模型,可以推广基于多尺度的降维方法在物理模型中的应用,例如图像表示的小波方法就可以看成一个多尺度方法。深度学习网络的训练也和多重网格算法有很多相似之处,可以系统地研究多尺度方法在非结构数据分析中的应用。基于多层次神经网络的深度学习方法可以看成一种自适应、多尺度、多层次的表示方法,加深了对深度学习的理解,有助于找出其基本原理并推广。神经网络也可以看成一种特殊的图模型,从图模型的角度来看,神经网络有希望发展出更一般的多尺度、多层次模型。多年来,在计算数学领域发展出了一系列行之有效的并行算法、随机分析方法和张量分析方法,这为大数据分析提供了有效的途径。优化算法是计算数学和大数据分析的主要课题之一,实验室将研究在大数据中如何发展有效的优化算法。

    (2)大数据统计分析方法

    在分析大数据时,比较大的一个挑战是如何处理大数据的复杂性和不确定性,需要运用统计学原理及方法、机器学习方法来处理这两方面分析中的技术问题。数据的不确定性会带来预测结果的不确定,在统计中可以用随机变量的分布来描述数据的不确定性,然后用置信区间或置信带来量化预测结果的不确定性。

    随着计算机硬件的发展与大数据时代的来临,深度学习作为一种通用的人工智能算法,在近些年取得了巨大的成功。对比传统的模式识别方法,深度学习不再需要人工进行特征设计,而是采用端到端的方式进行训练,并在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等很多领域都取得了突破性的进展。目前的深度学习算法主要面临模型复杂度较高、速度慢以及需要大量训练数据等问题。为了进一步推动深度学习的发展和广泛应用,仍需要突破以下关键技术:深度神经网络模型的预测加速和模型压缩、类人的深度学习过程以及新型的深度学习优化方法等。随着深度学习的不断发展,各种复杂的网络结构,特别是深层神经网络,由于灵活性较高,具有良好的表达能力,引起了越来越多的关注。但由于缺乏理论上的指导和支撑,目前深层神经网络的大量自由参数大多数情况下仍需依赖经验来调节与优化,离理论上的最优性能仍有较大差距。此外,如此复杂的模型很容易在特定的数据集上得到近乎理想的拟合效果,然而在推广泛化性能上却往往很难得到保障。为了推动深度学习的发展,继续提高模型的性能,需要对复杂神经网络的优化算法进行进一步的研究。

    深度学习在许多领域都有广泛的应用。在实际应用中,根据计算平台资源等方面的限制,往往需要设计出不同计算复杂度的模型。由于缺乏系统性方法的指导,很多神经网络的超参数(如卷积神经网络的层数、每层卷积神经网络卷积核的类型与数量等)都需要依赖经验来设定,然后通过大量的实验来验证模型的性能。因此,将深度学习算法在特定问题上进行应用的关键是如何在学习的过程中简单有效地完成超参数的自动选择。

    深度学习在监督学习领域已经取得了巨大的成功。基于监督学习的深度学习方法通常需要海量的标注数据进行训练,从而保证模型的推广性能。但在很多应用中,标注数据往往很难获得或者获得成本过高,而没有标注的原始数据往往很容易获得。相对地,人脑可以在没有监督信息时主动地从周围环境中学习。因此,要实现更加高级的智能行为,现有深度学习算法需要突破传统的监督学习模式,从监督学习向半监督学习乃至无监督学习转变,借鉴人与环境之间的交互过程,主动且自动地完成增强学习,以摆脱对监督信息的依赖,在更严苛的环境下完成学习任务。

    2.3 大数据挖掘技术

    在大数据挖掘技术方面,该实验室主要关注文本、视频、时空等典型数据类型,同时大力开展大规模并行数据挖掘技术的研发。

    (1)文本大数据分析技术

    深度语义分析、跨领域跨语言情感分析、大规模高精度文本知识挖掘、智能文本对话、语义搜索引擎等是实现大规模文本数据挖掘和自然语言理解的基础技术。设计制造自动人机对话平台(即智能问答机器助理)被认为是现代人工智能的一项充满挑战也极具困难性的任务。能主动引领新话题的对话模式(即主动式智能问答机器助理)对于现有的被动式人机对话模式而言是全新的突破。语义搜索引擎的应用可以大规模定制化采集任意多个网址、网页和文档信息,利用语义搜索引擎分析相关内容,筛选有价值的信息,构建语义索引,自动汇聚。该平台用于大规模文本的信息筛查和收集,可有效实现基于语义的信息与知识汇聚,有利于基于文本大数据技术的应用,实现科学决策。基于该平台,可以开发行业知识服务与决策支持系统(如智能辅助诊疗、智能新闻报道)、智库信息服务(智能产品服务、智库系统)、通用个人知识助理等行业、专业及通用的知识服务应用。

    (2)面向海量视频图像数据的语义分析技术

    基于语义的图像视频分析是计算机视觉和多媒体领域的一个基本问题,与人工智能、机器学习、人机交互等领域紧密相关。其中,图像数据相关的主要任务有图像分类、物体检测等,视频相关的任务包括多媒体语义事件检测、视频语义标注等。由于视觉数据的特征表达与真实的语义之间存在“语义鸿沟”的问题,尽管现有的研究工作提出了大量理论与算法,上述问题仍然面临着巨大的挑战。特别地,在图像、视频数量爆炸式增长的今天,如何充分挖掘海量视觉数据及其语义标注信息成为新的技术难题。传统的机器学习模型往往无法充分表达海量视频图像数据的语义复杂度,并进而构建高效的用于预测的模型。因此,需要针对海量视频图像数据的特性进一步扩展与增强现有的模型、理论和算法,并在公开的数据集上评测其性能。面向海量视频图像数据的语义分析技术研究需要突破的关键问题有图像快速索引、多媒体事件检测、视频语义标注等。

    (3)时空数据分析技术

    时空数据挖掘主要分为以下几类:时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等。在应用层面,可以以社会经济现象感知为目标,以时空大数据为基础,并以时空数据挖掘算法为支撑,发展一系列分析方法,包括个体移动行为模式分析、活动时间变化特征分析、场所情感语义分析等。移动是个体层次空间行为最直接的外在表现,个体移动行为模式分析是利用时空大数据中的移动轨迹信息研究个体移动模式或模型的方法;活动时间变化特征分析是指基于城市不同区域对应的活动日变化曲线,研究其用地特征和在城市运行中所承载的功能;同时,社交媒体(如推特、微博等)中包含了大量文本数据,这些数据成为语义信息获取的重要来源,其中带有位置的社交媒体数据通常占3%,可以利用这部分数据揭示与地理位置有关的语义信息,即进行面向场所的情感语义分析。

    (4)大规模并行数据挖掘技术

    考虑到当前开放互联环境中海量数据挖掘和应用的需求,该实验室将充分考虑分布式数据的特点,结合不断发展的、多样的存储和计算环境,研究海量分布式数据挖掘的理论、方法和技术、规范体系,力争使我国在相关领域的研究成果进入国际领先行列,重点突破海量数据挖掘系统体系结构、基于云计算的数据模型、分布式数据挖掘算法(包括分类算法、关联规则算法、主成分分析算法)等关键技术。

    2.4 大数据可视分析技术

    可视分析是对大数据进行分析的一种有效手段,日益受到重视。在中国计算机学会大数据专家委员会发布的2014—2016年大数据发展十大趋势中,可视分析技术连续3年被列入其中。可视分析技术的目标是使数据分析过程透明化。它结合了可视化、人机交互和自动分析技术。在一个典型的可视分析流程中,自动分析的结果通过可视化展示给用户,用户通过人机交互技术评价、修改和改进自动分析模型,从而得到新的自动分析结果。通过这种方式,可视分析技术将人的经验智慧与机器的运算能力紧密地结合在一起。这其中,由人来定义分析任务的模式,由机器来存储和分析大量的数据。分析结果的可视化则成为人与机器合作的桥梁。

    ● 大数据原位可视分析技术。最初的面向科学的原位可视化技术将数据处理与可视化代码、数值模拟代码进行耦合,在数值模拟程序运行的过程中进行若干处理与可视化工作,即时对相关特征进行提取并存储,从而能在后续处理中得到完整、精确和可靠的数据分析和可视化结果,用以支持用户的探索与分析。原位处理能在保证数据精度的同时,大幅减少所需数据存储、数据传输以及后续处理的代价。同时,原位处理的过程中,也能即时产生相关的可视化内容,用户可以基于内容对模型模拟过程进行监测、调整和操控。同样的思路可以被推广到一般意义上的复杂大数据分析中,在大数据产生和运输过程中,同步开展有效的可视化工作,可解决大数据可视化的瓶颈问题。

    ● 多尺度时空可视分析技术。面对多种不同来源、不同粒度的数据,如何在时空内进行融合是分析时空数据的巨大挑战。在统一空间内,将多源数据进行可视化处理并提供有效的可视分析手段是目前的研究热点之一。多尺度时空可视分析技术是探索应对大规模、异构的时空数据时较为通用的交互式分析和探索方法。

    ● 支持态势感知的大数据可视分析技术。传统的数据分析任务主要是针对单个或者一类数据进行的分析,随着大数据的出现,各式各样具有隐性相关关系的数据涌现出来。在一些复杂任务中,往往需要同时对不同类别的数据进行采集、监控、分析以及响应。支持用户对这类分析过程进行实时感知把握是今后可视分析需要具备的重要功能。

    2.5 大数据智能知识管理与决策支持技术

    面向大数据的知识发现、管理和决策支持服务平台是大数据分析流程中关键的一环。其中包括4个方面的主要内容:一是面向多源异构数据源的知识图谱构建和融合,将不同的数据源的数据进行有效的整合,形成面向一个领域或者开放领域的完备的知识图谱;二是海量知识数据的存储和查询等数据管理问题,一个面向海量知识数据的高效的知识图谱数据管理系统是提供知识服务和支撑上层决策的基础;三是智能知识检索和分析,笔者希望为用户提供一种基于可视化技术的、交互式的知识数据访问和分析的平台接口,方便普通用户使用知识图谱;四是在上述知识图谱的构建和分析的基础上,针对复杂的问题提出定性定量综合集成建模体系,从而有效支持相关决策。

     

    大数据支撑平台

    针对上述技术,大数据分析与应用技术创新平台将搭建相应的支撑平台,支持方法和系统的研发与落地。

    (1)大数据分析系统开发平台

    大数据分析系统开发平台建设专门面向大数据分析技术的支撑平台与系统,实现大数据机器学习算法的高效并行化,为各种机器学习算法提供统一的、用户透明的调度过程。构建两个面向大数据分析的算法库:面向大数据统计与机器学习分析处理基础算法的并行算法库、面向大数据挖掘技术核心算法的并行算法库。依托天河二号超级计算机,设计面向大数据分析与处理的软件支撑平台,包括基于天河二号的大数据可视化分析系统、支撑大数据可视化的基础并行算法库、实现知识图谱的基础并行算法库与软件系统支撑平台。重点突破大数据背景下深度学习、数据挖掘等各类应用的共性问题,研究解决这些问题的基础算法的并行性,研究并行编程框架及其支撑系统,创建基于天河二号的大数据分析软件支撑平台与系统。

    (2)大数据分析系统测试评估平台

    大数据分析系统测试评估平台是一个综合性试验测试平台,能够实现各种大数据分析方法和系统在多种数据对象、应用场景下的主客观质量测试和应用验证。大数据分析系统测试评估平台将建立标准测试方法和手段,并建立综合性的测试数据集合,能够提供多种情况下的测试评估能力,对其他平台的结果具有良好的支撑作用。

    (3)大数据分析可视化展示平台

    大数据分析可视化展示平台将提供先进的可视化显示环境,提供对目标数据分析效果的高效可视化,提供高度沉浸式、高像素分辨率的大规模可视化设施。大数据分析的可视化通常需要同时展示大量、高精度、多角度的复杂图形信息,以便使用者进行观察与分析。

    (4)重大应用示范与系统集成平台

    重大应用示范与系统集成平台主要通过与共建单位合作,在安全、交通等方面建设包括多种应用在内的大数据重大应用示范与系统集成。

     

    未来发展方向

    大数据分析与应用技术国家工程实验室瞄准国家的重大需求进行发力和突破,同时,还将以企业和市场的需求为导向,以提高产业自主创新能力为目标,力争在我国大数据分析与应用领域形成一批重大的标志性成果。

    在科研与人才的体制机制上,积极进行探索和创新,与北京大学大数据科学研究中心、北京大数据研究院等院校机构和科研单位进行深度协作,整合各方资源,发挥各方优势,努力实现机构共建、人才联聘、成果共享的“三位一体”运行新机制。

    在大数据人才培养上,将以往的分学科、分阶段的“串联式”培养方式升级为多学科交叉、理论与实践并行的“并联式”培养方式,联合北京大学数学科学学院、信息科学学院等院系,聚合数学、计算机、工程应用等多方面的资深专家,为大数据领域的优秀人才营造良好的成长环境。在提高人才培养效率的同时,使其具备利用大数据相关理论与实践经验解决具体问题的实战能力。

    大数据分析与应用技术国家工程实验室依托北京大学建立研究环境与核心团队,构建创新生态。针对大数据分析技术,建立研究开发和试验平台,开展针对大数据的预处理和质量控制、大数据的计算数学理论与算法、大数据的统计方法及理论、大规模机器学习方法、面向异构多源大数据的挖掘和分析、大数据的可视化以及知识计算和决策支持等方面的研究;针对重点行业应用和数据产业的发展需要,建立大数据分析系统和数据产业工业化应用的全流程开发框架和系统标准;并以支撑平台为基础,加强与支持单位以及优势单位和地区开展的合作研究,突破现有大数据分析的技术瓶颈,引领国内外大数据分析产业的发展,涌现一批具有自主知识产权、形成国际影响力的大数据分析系统平台,为我国大数据分析产业的发展以及基于大数据的政府决策、企业创新等提供基础支撑。

     

    结束语

    本文从我国大数据分析与应用的共性技术、大数据支撑平台和应用的现状和存在的问题出发,介绍了大数据分析与应用技术国家工程实验室建设的大数据分析与应用技术创新平台技术架构。创新平台围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论等重大基础研究进行前瞻布局,开展数据科学研究,引导和鼓励在大数据分析的理论、方法及关键应用技术等方面展开探索。创新平台将引领大数据分析技术和国际标准发展,为我国大数据分析产业健康发展提供技术支撑、实验中心和人才基地。在产学研结合方面,该平台将成为支撑产业健康发展的核心试验支撑平台和充满活力的开放式研究开发环境。

    展开全文
  • Python数据分析应用(一)

    万次阅读 2018-09-13 00:30:24
    此次教程用的是windows64位 1、安装anaconda 进入anaconda官网根据自己的系统下载安装包 这里选择Python3.0以上的版本。安装步骤如下: ...(3)单击“browse”,选择一个路径存放(文件夹必须为空),按下一步 ...

    此次教程用的是windows64

    1、安装anaconda

    进入anaconda官网根据自己的系统下载安装包
    这里写图片描述

    这里选择Python3.0以上的版本。安装步骤如下:

    (1)依次点击next和 I Agree(不一一贴图)

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    (2)选择“all users”,点击下一步

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    (3)单击“browse”,选择一个路径存放(文件夹必须为空),按下一步

    这里写图片描述

    (4)两个复选框分别代表允许将Anaconda添加到系统路径环境变量中、anaconda使用Python的版本为3.6。勾选后选择“install”,等待安装结束。

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    (5)点击next后再点击“skip”,最后点击“finish”完成安装。

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    2、安装Jupyter Notebook

    为了更加方便地写 Python 代码,还需要安装 Jupyter notebook。 利用 pip 安装 Jupyter notebook。

    pip: Python 的包管理工具,安装 Python 的同时已经安装好了。(安装Python的教程等我心情好了再写吧)
    Jupyter notebook(此前被称为 IPython notebook): 一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。 利用她来写 Python,代码和运行结果都可以保存下载,十分方便。

    (1)在命令行窗口输入: pip install jupyter

    因为我把Jupyter notebook 安装到D:\python\Scripts目录下,所以在命令行窗口切换到想要的路径后再输入pip install jupyter(当然,如果你嫌麻烦也可以直接装在默认路径中)

    在命令行窗口切换到想要的路径原理如下图:

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    (2)按回车键后等待安装完成

    这里写图片描述
    这里写图片描述

    (3)安装下载成功后可以看到:

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    (4)启动jupyter notebook:在命令行窗口输入 jupyter notebook,同时,默认浏览器会打开 Jupyter notebook 窗口。 说明 Jupyter notebook 安装成功了。

    这里写图片描述

    这里写图片描述

    以上是Windows系统的安装教程,若有时间将会出Linux系统的安装教程

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