2022年咨詢工程師《方法與實務》考點:數(shù)據(jù)分析與挖掘
考點:數(shù)據(jù)分析與挖掘
1.概述
信息分析的用途:
定性分析:邏輯推理;
定量分析:建立數(shù)學模型,計算,求解。
數(shù)據(jù)分析的對象包括:
時間序列:企業(yè)歷年的數(shù)據(jù)。
截面數(shù)據(jù):企業(yè)同一時間的數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析
數(shù)據(jù)分析的工作(階段)有哪些?
(1)選擇數(shù)字特征;
(2)收集并整理數(shù)據(jù);
(3)計算數(shù)字特征;
(4)建立模型;
(5)檢驗模型誤差;
(6)利用模型預測;
(7)評價統(tǒng)計與預測結果。
記憶:
選擇、整理、計算、建模、檢驗、預測、評價
3.時間數(shù)據(jù)分析方法
是按時序排列的一組來自同一現(xiàn)象的觀察值。
(1)時間序列成分
趨勢:長期持續(xù)向上或持續(xù)向下的傾向。
季節(jié)變動:實際過程受各種影響而呈現(xiàn)的周期性波動。
規(guī)則波動:周期不等的變動,呈漲落交替之狀。
不規(guī)則波動:除去趨勢、季節(jié)變動和周期波動之后的波動。
(2)時間序列建模的步驟
1)取得時間序列樣本。
2)將樣本點畫成圖,進行相關分析。
3)模式識別與擬合。
4)預測未來。
時間序列常用模型:
(1)ARMA模型
(2)回歸模型
4.大數(shù)據(jù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘技術
(1)大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)常以萬億或EB衡量,且種類多、實時性 強,蘊藏的商業(yè)價值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎設施、工具和技術可用來開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊藏的價值。
(2)數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析不同,區(qū)別在于:
1)處理工作量;(多與少的區(qū)別)
2)制約條件;(數(shù)據(jù)挖掘不做假設,自動建立方程)
3)處理對象;(數(shù)據(jù)挖掘對象類型繁多)
4)處理結果。(數(shù)據(jù)挖掘的結果不易解釋,著眼于預測未來,并提出決策建議)
(3)數(shù)據(jù)挖掘步驟
按照挖掘對象,數(shù)據(jù)挖掘分為數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)倉庫挖掘和網(wǎng)絡挖掘兩種。
數(shù)據(jù)挖掘一般有信息收集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估和知識表示8個步驟。
例:網(wǎng)絡信息挖掘的具體步驟有哪些?(4分)
網(wǎng)絡信息挖掘具體步驟如下:
1)確立目標樣本。
2)提取特征信息。
3)網(wǎng)絡信息獲取。
4)信息特征匹配。
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