2022年咨詢工程師《方法與實(shí)務(wù)》考點(diǎn)：數(shù)據(jù)分析與挖掘

考點(diǎn)：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(xué)模型，計(jì)算，求解。

數(shù)據(jù)分析的對象包括：

時(shí)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(shí)間的數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(jì)算數(shù)字特征;

(4)建立模型;

(5)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼`差;

(6)利用模型預(yù)測;

(7)評價(jià)統(tǒng)計(jì)與預(yù)測結(jié)果。

記憶：

選擇、整理、計(jì)算、建模、檢驗(yàn)、預(yù)測、評價(jià)

3.時(shí)間數(shù)據(jù)分析方法

是按時(shí)序排列的一組來自同一現(xiàn)象的觀察值。

(1)時(shí)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(dòng)：實(shí)際過程受各種影響而呈現(xiàn)的周期性波動(dòng)。

規(guī)則波動(dòng)：周期不等的變動(dòng)，呈漲落交替之狀。

不規(guī)則波動(dòng)：除去趨勢、季節(jié)變動(dòng)和周期波動(dòng)之后的波動(dòng)。

(2)時(shí)間序列建模的步驟

1)取得時(shí)間序列樣本。

2)將樣本點(diǎn)畫成圖，進(jìn)行相關(guān)分析。

3)模式識(shí)別與擬合。

4)預(yù)測未來。

時(shí)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(shù)

(1)大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)常以萬億或EB衡量，且種類多、實(shí)時(shí)性 強(qiáng)，蘊(yùn)藏的商業(yè)價(jià)值大。很多現(xiàn)有的新或舊的信息基礎(chǔ)設(shè)施、工具和技術(shù)可用來開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏的價(jià)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(shè)，自動(dòng)建立方程)

3)處理對象;(數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο箢愋头倍?

4)處理結(jié)果。(數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果不易解釋，著眼于預(yù)測未來，并提出決策建議)

(3)數(shù)據(jù)挖掘步驟

按照挖掘?qū)ο?，?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(luò)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(shí)表示8個(gè)步驟。

例：網(wǎng)絡(luò)信息挖掘的具體步驟有哪些?(4分)

網(wǎng)絡(luò)信息挖掘具體步驟如下：

1)確立目標(biāo)樣本。

2)提取特征信息。

3)網(wǎng)絡(luò)信息獲取。

4)信息特征匹配。

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