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2.1 大数据融合的概念在线视频

下一节:2.2 大数据融合的方法论

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2.1 大数据融合的概念课程教案、知识点、字幕

大家好

我是西安工程大学

管理学院的邵景峰教授

这节呢我们主要讲

第二章内容

我重点把第一节内容给大家阐述一下

第一节 大数据的融合

从我们这个图上可以看到

无论是从我们以前的离散数据

到现在的集成化数据

还是到我们现在解决的知识理解

整个过程当中的普适机理的

还有数据的价值过程

从这里面可以看到

每一个链条

都是对大数据的一次价值的提升

从这个过程当中

我们可以解释各种客观现象

使我们整个的数据产生价值

而大数据融合的概念呢

它是一个多学科跨领域的研究问题

它的任务是将碎片化的数据相联系

将分散的数据集中

形成表层知识

即知识资源

进而使我们隐性知识显性化

使表层知识上升为一种普适的机理

从而是在我们整个数据资源

知识资源

与我们用户之间建立有效的联系

缓解数据的无限性

知识的零散性

与用户的需求之间无法满足

或者说存在各种盾矛时

最大限度地提升大数据的价值

由此呢

在大数据整个融合的过程当中

它是获取高品质的知识

最大限度的发挥大数据的价值的一种手段

由我们这个图呢可以看到

在整个过程当中

多源数据的集成过程

通过数据的需求改变呢

我们整个数据的纬度

形成我们的多维度

多粒度

动态的演化过程一种知识

由此呢

在我们整个大数据融合过程当中

所面临的主要问题如下所示

第一个呢是割裂的多源异构数据

第二个是数据规模与数据价值之间

存在矛盾

第三个跨媒体 跨语言的关联

第四个实体和关系的动态演化过程

存在矛盾

第五个就是跨领域

跨行业的知识传播存在着矛盾

第六个就是知识的隐含性

隐式关系之间与我们显式资源关系

存在矛盾

由此呢

我们整个大数据融合过程当中

它具有一些独特的特性

这主要表现在以下六个方面

第一个多元性

第二个演化性

第三个真实性

第四个隐含性

第五个普适性

第六个冗余性

由此呢

当下大数据融合的对象已经不单是数据

而是数据和知识的复合体

大数据的融合过程更应注意

建立数据之间

信息之间

和知识片段之间的

多维度

多粒度的关联的关系

由此实现多层面的

多维度的知识交互

这是我们第一节的

大数据融合方面的概念

我介绍到这里

大数据管理与挖掘课程列表:

第1章 课程概述

-第1章 教学目标

--第1章 教学目标

-1.1 大数据的基本概念

--1.1 大数据的基本概念

-1.2 大数据的演变过程

--1.2 大数据的演变过程

-1.3 大数据应用

--1.3 大数据应用

-1.4 大数据的处理模式

--1.4 大数据的处理模式

-1.5 大数据管理的关键技术

--1.5 大数据管理的关键技术

-第1章 作业

--第1章 作业

-第1章 讨论

--第1章 讨论

第2章 大数据融合

-第2章 教学目标

--第2章 教学目标

-2.1 大数据融合的概念

--2.1 大数据融合的概念

-2.2 大数据融合的方法论

--2.2 大数据融合的方法论

-2.3 数据融合技术

--2.3 数据融合技术

-2.4 知识融合技术

--2.4 知识融合技术

-2.5 大数据融合的驱动枢纽

--2.5 大数据融合的驱动枢纽

-2.6 小结

--2.6 小结

-第2章 作业

--第2章 作业

-第2章 讨论

--第2章 讨论

第3章 大数据存储

-第3章 教学目标

--第3章 教学目标

-3.1 大数据存储与管理方法

--3.1 大数据存储与管理方法

-3.2 基于新型存储的大数据管理

--3.2 基于新型存储的大数据管理

-3.3 大数据处理与存储一体化技术

--3.3 大数据处理与存储一体化技术

-3.4 小结

--3.4 小结

-第3章 作业

--第3章 作业

-第3章 讨论

--第3章 讨论

第4章 大数据分析

-第4章 教学目标

--第4章 教学目标

-4.1 大数据的实时分析

--4.1 大数据的实时分析

-4.2 大数据的交互式分析

--4.2 大数据的交互式分析

-4.3 云在线聚集

--4.3 云在线聚集

-4.4 大数据的智能分析

--4.4 大数据的智能分析

-4.5 小结

--4.5 小结

-第4章 作业

--第4章 作业

-第4章 讨论

--第4章 讨论

第5章 大数据隐私

-第5章 教学目标

--第5章 教学目标

-5.1 隐私保护技术

--5.1 隐私保护技术

-5.2 隐私保护技术的应用

--5.2 隐私保护技术的应用

-5.3 大数据隐私管理

--5.3 大数据隐私管理

-5.4 小结

--5.4 小结

-第5章 作业

--第5章 作业

-第5章 讨论

--第5章 讨论

第6章 大数据管理系统

-第6章 教学目标

--第6章 教学目标

-6.1 云计算 大数据基础平台与支撑技术

--6.1 云计算 大数据基础平台与支撑技术

-6.2 批数据与流数据管理系统

--6.2 批数据与流数据管理系统

-6.3 SQL NOSQL与NEWSQL系统

--6.3 SQL NOSQL与NEWSQL系统

-6.4 小结

--6.4 小结

-第6章 作业

--第6章 作业

-第6章 讨论

--第6章 讨论

第7章 数据回归方法

-第7章 教学目标

--第7章 教学目标

-7.1 一元回归

--7.1 一元回归

-7.2 多元回归

--7.2 多元回归

-7.3 逐步回归

--7.3 逐步回归

-7.4 Logistic回归

--7.4 Logistic回归

-7.5 应用实例-多因子选股模型的实现

--7.5 应用实例-多因子选股模型的实现

-7.6 小结

--7.6 小结

-第7章 作业

--第7章 作业

-第7章 讨论

--第7章 讨论

第8章 分类方法

-第8章 教学目标

--第8章 教学目标

-8.1 分类方法概要

--8.1 分类方法概要

-8.2 K-近邻(KNN)

--8.2 K-近邻(KNN)

-8.3 贝叶斯分类

--8.3 贝叶斯分类

-8.4 神经网络

--8.4 神经网络

-8.5 LOGISTIC分类

--8.5 LOGISTIC分类

-8.6 判别分析

--8.6 判别分析

-8.7 支持向量机(SVM)

--8.7 支持向量机(SVM)

-8.8 决策树

--8.8 决策树

-8.9 分类的评判

--8.9 分类的评判

-8.10 小结

--8.10 小结

-第8章 作业

--第8章 作业

-第8章 讨论

--第8章 讨论

第9章 聚类方法

-第9章 教学目标

--第9章 教学目标

-9.1 聚类方法概要

--9.1 聚类方法概要

-9.2 K-means方法

--9.2 K-means方法

-9.3 层次聚类

--9.3 层次聚类

-9.4 神经网络聚类

--9.4 神经网络聚类

-9.5 模糊C-均值(FCM)方法

--9.5 模糊C-均值(FCM)方法

-9.6 高斯混合聚类方法

--9.6 高斯混合聚类方法

-9.7 类别数的确定方法

--9.7 类别数的确定方法

-9.8 应用实例-股票聚类分池

--9.8 应用实例-股票聚类分池

-9.9 小结

--9.9 小结

-第9章 作业

--第9章 作业

-第9章 讨论

--第9章 讨论

第10章 预测方法

-第10章 教学目标

--第10章 教学目标

-10.1 预测方法概要

--10.1 预测方法概要

-10.2 灰色预测

--10.2 灰色预测

-10.3 马尔科夫预测

--10.3 马尔科夫预测

-10.4 实用实例-纺纱质量预测

--10.4 实用实例-纺纱质量预测

-10.5 小结

--10.5 小结

-第10章 作业

--第10章 作业

-第10章 讨论

--第10章 讨论

第11章 诊断方法

-第11章 教学目标

--第十一章 教学目标

-11.1 离群点诊断概要

--11.1 离群点诊断概要

-11.2 基于统计的离群点诊断

--11.2 基于统计的离群点诊断

-11.3 基于距离的离群点诊断

--11.3 基于距离的离群点诊断

-11.4 基于密度的离群点挖掘

--11.4 基于密度的离群点挖掘

-11.5 基于聚类的离群点挖掘

--11.5 基于聚类的离群点挖掘

-11.6 应用实例-纱线断点诊断

--11.6 应用实例-纱线断点诊断

-11.7 小结

--11.7 小结

-第11章 作业

--第11章 作业

第12章 大数据技术应用

-第12章 教学目标

--第12章 教学目标

-12.1 数字挖掘技术的应用

--12.1 数字挖掘技术的应用

-12.2 纺纱质量控制

--12.2 纺纱质量控制

-第12章 作业

--第12章 作业

-第12章 讨论

--第12章 讨论

2.1 大数据融合的概念笔记与讨论

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