• 课本内容
  • 14.1 引言
    • 概要
      • 从数据中探究、研发预测模型、机器学习模型、规范性模型和分析方法并将研发结果进行部署供相关方分析的人，被称为数据科学家
    • 业务驱动
      • 期望抓住从多种流程生成的数据集中发现的商机，是提升一个组织大数据和数据科学能力的最大业务驱动力。
    • 语境图
      • 大数据和数据科学
        • 图14-2 语境关系图：大数据和数据科学
    • 原则
      • 与大数据管理相关的原则尚未完全形成，但有一点非常明确：组织应仔细管理与大数据源相关的元数据，以便对数据文件及其来源和价值进行准确的清单管理
    • 基本理念
      • 数据科学
        • 数据科学将数据挖掘、统计分析和机器学习与数 据集成整合，结合数据建模能力，去构建预测模型、探索数据内容模 式
        • 数据科学依赖于
          • 丰富的数据源
          • 信息组织和分析
          • 信息交付
          • 展示发现和数据洞察
            • 分析对比
              • 表14-1 分析对比
      • 数据科学的过程
        • 数据科学的过程阶段
          • 1）定义大数据战略和业务需求。定义一些可衡量的、能够产生实际收益的需求。
          • 2）选择数据源。在当前的数据资产库中识别短板并找到数据源以弥补短板。
          • 3）采集和提取数据资料。收集数据并加载使用它们。
          • 4）设定数据假设和方法。通过对数据进行剖析、可视化和挖掘来探索数据源。定义模型算法的输入、种类或者模型假设和分析方法（换句话说，通过聚类对数据进行分组等）。
          • 5）集成和调整数据进行分析。模型的可行性部分取决于源数据的质量
          • 6）使用模型探索数据。对集成的数据应用统计分析和机器学习算法进行验证、训练，并随着时间的推移演化模型。
          • 7）部署和监控。可以将产生有用信息的那些模型部署到生产环境中，以持续监控它们的价值和有效性。
      • 大数据
        • 多V
          • 数据量大
            • 大于100TB，在1PB~1EB之间
          • 数据更新快
          • 数据种类多
          • 数据黏度大
          • 数据波动性大
          • 数据准确度低
      • 大数据架构组件
        • 在传统的数据仓库中，ETL；在大数据环境中，ELT。
        • DW/BI和大数据概念架构
          • 图14-5 DW/BI和大数据概念架构
      • 大数据来源
      • 数据湖
        • 数据湖是一种可以提取、存储、评估和分析不同类型和结构海量数 据的环境，可供多种场景使用
        • 为了建立数据湖中的内容清单，在数据被摄取时对元数据 进行管理至关重要
      • 基于服务的架构
        • SBA架构包括三个主要的组件，分别是批处理层、加速层和服务层
          • 1）批处理层（Batch Layer）。数据湖作为批处理层提供服务，包括近期的和历史的数据。2）加速层（Speed Layer）。只包括实时数据。3）服务层（Serving Layer）。提供连接批处理和加速层数据的接口。
      • 机器学习
        • 监督学习
          • 基于通用规则（如将SPAM邮件与非SPAM邮件分开）
        • 无监督学习
          • 基于找到的那些隐藏的规律（数据挖掘）
        • 强化学习
          • 基于目标的实现（如在国际象棋中击败对手）。
      • 语义分析
      • 数据和文本挖掘
        • 数据和文本挖掘使用了一系列的技术
          • 剖析
            • 剖析尝试描述个人、群体或人群的典型行为，用于建立异常检测应用程序的行为规范，如欺诈检测和计算机系统入侵监控
          • 数据缩减
            • 数据缩减是采用较小的数据集来替换大数据集，较小数据集中包含了较大数据集中的大部分重要信息
          • 关联
            • 关联是一种无监督的学习过程，根据交易涉及的元素进行研究，找到它们之间的关联
          • 聚类
            • 基于数据元素的共享特征，将它们聚合为不同的簇。客户细分是聚类的一个示例。
          • 自组织映射
            • 自组织映射是聚类分析的神经网络方法，有时被称为Kohonen网络或拓扑有序网络，旨在减少评估空间中的维度，同时尽可能地保留距离和邻近关系，类似于多维度缩放。
      • 预测分析
        • 预测分析（ Predictive Analytics）是有监督学习的子领域，用户尝试 对数据元素进行建模，并通过评估概率估算来预测未来结果
      • 规范分析
        • 规范分析（Prescriptive Analytics）比预测分析更进一步，它对将会影响结果的动作进行定义，而不仅仅是根据已发生的动作预测结果。规范分析预计将会发生什么，何时会发生，并暗示它将会发生的原因。
      • 非结构化数据分析
        • 非结构化数据分析（Unstructured Data Analytics）结合了文本挖掘、关联分析、聚类分析和其他无监督学习技术来处理大型数据集
      • 运营分析
        • 运营分析（Operational Analytics），也称为运营BI或流式分析，其 概念是从运营过程与实时分析的整合中产生的
      • 数据可视化
        • 可视化（Visualization）是通过使用图片或图形表示来解释概念、想法和事实的过程。数据可视化通过视觉概览（如图表或图形）来帮助理解基础数据。
      • 数据混搭
        • 数据混搭（Data Mashups）将数据和服务结合在一起，以可视化的方式展示见解或分析结果。
  • 14.2 活动
    • 定义大数据战略和业务需求
      • 包括以下评估标准
        • 1）组织试图解决什么问题，需要分析什么。
        • 2）要使用或获取的数据源是什么。
        • 3）提供数据的及时性和范围。
        • 4）对其他数据结构的影响以及与其他数据结构的相关性。
        • 5）对现有建模数据的影响。包括扩展对客户、产品和营销方法的知识。
    • 选择数据源
      • 大数据环境可以快速获取大量数据，但随着时间的推移需要进行持续管理，需要了解以下基本事实
        • 1）数据源头。2）数据格式。3）数据元素代表什么。4）如何连接其他数据。5）数据的更新频率。
    • 获得和接收数据源
      • 一旦确定好数据资料，就需要找到它们，有时候还需要购买它们， 并将它们提取（加载）到大数据环境中
    • 制定数据假设和方法
    • 集成和调整数据进行分析
      • 准备用于分析的数据包括了解数据中的内容、查找各种来源的数据间的链接以及调整常用数据以供使用。
    • 使用模型探索数据
      • 填充预测模型
        • 需要使用历史信息预先填充配置预测模型，这些信息涉及模型中的客户、市场、产品或模型触发因素之外的其他因素。
      • 训练模型
        • 需要通过数据模型进行训练。训练包括基于数据重复运行模型以验证假设，将导致模型更改。训练需要平衡，通过针对有限数据文件夹的训练避免过度拟合。
      • 评估模型
        • 针对训练集进行模型构建、评估和验证。此时，需要对业务需求进行完善，早期的可行性指标可以指导进一步处理或废弃需求的管理工作。
      • 创建数据可视化
        • 模型的数据可视化必须满足与模型目的相关的特定需求，每个可视化应该能够回答一个问题或提供一个见解。设定可视化的目的和参数：时间点状态、趋势与异常、移动部分之间的关系、地理差异及其他。
    • 部署和监控
      • 满足业务需求的模型，必须以可行的方式部署到生产中，以获得持续监控。这些模型需要被改进和维护，有几种建模技术可供实施。
  • 14.3 工具
    • MPP无共享技术和架构
      • 大规模并行处理（MPP）的无共享数据库技术，已成为面向数据科 学的大数据集分析标准平台
    • 基于分布式文件的数据库
      • 分布式文件的解决方案技术，如开源的Hadoop，是以不同格式存储巨量数据的廉价方式。
        • MapReduce模型有三个主要步骤：
          • 映射
            • 识别和获取需要分析的数据
          • 洗牌
            • 依据所需的分析模式组合数据
          • 归并
            • 删除重复或执行聚合，以便将结果数据集的大小减少到需要的规模
    • 数据库内算法
      • 数据库内算法（In-database algorithm）使用类似MPP的原则。MPP无共享架构中的每个处理器可以独立运行查询，因此可在计算节点级别实现新形式的分析处理，提供数学和统计功能，提供可扩展数据库内算法的开源库，用于机器学习、统计和其他分析任务。
    • 大数据云解决方案
      • 有些供应商为大数据提供包括分析功能的云存储和集成整合能力。
    • 统计计算和图形语言
      • R语言是用于统计计算和图形的开源脚本语言和环境。
    • 数据可视化工具集
      • 与传统的可视化工具相比，这些工具具有以下优势：
        • 1）复杂的分析和可视化类型，如格子图、火花线、热图、直方图、瀑布图和子弹图。2）内置可视化最佳实践。3）交互性，实现视觉发现。
  • 14.4 方法
    • 解析建模
      • 解析模型与不同的分析深度相关联
        • 描述性建模以紧凑的方式汇总或表示数据结构。
        • 解释性建模是数据统计模型的应用，主要是验证关于理论构造的因果假设。
      • 将数据集随机分为三个部分：训练集、测试集和校验集。训练集用于拟合模型，测试集用于评估最终模型的泛化误差，校验集用于预测选择的误差。
    • 大数据建模
  • 14.5 实施指南
    • 战略一致性
      • 战略交付成果应考虑以下因素
        • 1）信息生命周期。2）元数据。3）数据质量。4）数据采集。5）数据访问和安全性。6）数据治理。7）数据隐私。8）学习和采用。9）运营。
    • 就绪评估/风险评估
      • 业务相关性
      • 业务准备情况
      • 经济可行性
      • 原型
      • 可能最具挑战性的决策将围绕数据采购、平台开发和资源配置进行。
      • 数字资料存储有许多来源，并非所有来源都需要内部拥有和运营。有些可以买，其他的可以租赁。
      • 市场上有多种工具和技术，满足一般需求将是一个挑战。
      • 及时保护具有专业技能的员工，并在实施过程中留住顶尖人才，可能需要考虑替代方案，包括专业服务、云采购或合作
      • 培养内部人才的时间可能会超过交付窗口的时间
    • 组织和文化变迁
      • 与DW/BI一样，大数据实施将汇集许多关键的跨职能角色，包括：
        • 1）大数据平台架构师。硬件、操作系统、文件系统和服务。2）数据摄取架构师。数据分析、系统记录、数据建模和数据映射。提供或支持将源映射到Hadoop集群以进行查询和分析。3）元数据专家。元数据接口、元数据架构和内容。4）分析设计主管。最终用户分析设计、最佳实践依靠相关工具集指导实施，以及最终用户结果集简化。5）数据科学家。提供基于统计和可计算性的理论知识，交付适当的工具和技术，应用到功能需求的架构和模型设计咨询。
  • 14.6 大数据和数据科学治理
    • 可视化渠道管理
    • 数据科学和可视化标准
    • 数据安全
    • 元数据
    • 数据质量
      • 大多数高级数据质量工具集都提供了一些功能，使组织能够测试假设，并构建有关其数据的知识。例如：
        • 1）发现。信息驻留在数据集中的位置。2）分类。基于标准化模式存在哪些类型的信息。3）分析。如何填充和构建数据。4）映射。可以将哪些其他数据集与这些值匹配。
    • 度量指标
      • 技术使用指标
      • 加载和扫描指标
        • 加载和扫描指标定义了提取率以及与用户社区的交互。
      • 学习和故事场景
        • 指标可以包括效益的量化、成本预防或避免，以及启动和实现效益之间的时间长度
        • 常用的测量方法包括：
          • 1）已开发模型的数量和准确性。2）已识别的机会中实现的收入。3）避免已识别的威胁所降低的成本。
• 考察分值&知识点
  • 考察分值
    • 4分
  • 知识点