數據分析與挖掘

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　　1.概述

　　信息分析的用途：

　　定性分析：邏輯推理;

　　定量分析：建立數學模型，計算，求解。

　　數據分析的對象包括：

　　時間序列：企業(yè)歷年的數據。

　　截面數據：企業(yè)同一時間的數據。

　　2.數據統(tǒng)計分析

　　數據分析的工作(階段)有哪些?

　　(1)選擇數字特征;

　　(2)收集并整理數據;

　　(3)計算數字特征;

　　(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.時間數據分析方法

　　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.大數據系統(tǒng)和數據挖掘技術

　　(1)大數據

　　大數據常以萬億或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)和利用大數據中蘊藏的價值。

　　(2)數據挖掘

　　數據挖掘與數據分析不同，區(qū)別在于：

　　1)處理工作量;(多與少的區(qū)別)

　　2)制約條件;(數據挖掘不做假設，自動建立方程)

　　3)處理對象;(數據挖掘對象類型繁多)

　　4)處理結果。(數據挖掘的結果不易解釋，著眼于預測未來，并提出決策建議)

　　(3)數據挖掘步驟

　　按照挖掘對象，數據挖掘分為數據庫與數據倉庫挖掘和網絡挖掘兩種。

　　數據挖掘一般有信息收集、數據集成、數據規(guī)約、數據清理、數據變換、數據挖掘、模式評估和知識表示8個步驟。

　　……

　　更多考點精講

　　例：網絡信息挖掘的具體步驟有哪些?(4分)

　　網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)網絡信息獲取。

　　4)信息特征匹配。