深大大数据与数据科学期末复习关键点解析

"这份资料是深圳技术大学大数据与互联网学院的大二上学期课程《数据科学与大数据导论》的期末复习PPT，由曹劲舟助理教授指导，内容涵盖了大数据的基本概念、数据科学基础、大数据分析算法、数据可视化、城市大数据科学、图数据计算以及文本挖掘等关键知识点。复习资料特别指出了期末考试的形式和题型，包括闭卷考试，选择题、填空题、计算题、简答题和附加题等部分。" 在深入理解数据科学与大数据导论这一主题时，我们首先需要掌握的是大数据的4V特性。这4个V分别代表Volume（大量）、Variety（多样）、Velocity（高速）和Value（价值）。大数据不仅是指数据量的庞大，还包含了数据的复杂性，如结构化、半结构化、非结构化数据，以及数据的实时性和潜在价值。数据的来源广泛，可以来自IT系统、设备、互联网、物联网等多种渠道。 数据科学的基础涉及数据处理的全过程，从数据采集到最终的商业决策。这一过程包括数据获取（如系统日志、社交媒体数据）、数据清洗、数据计算（如通过Google的MapReduce或智能计算）、数据管理、模型学习、模型验证、模型部署、数据可视化以及初步和高级的数据分析。数据科学家需要熟练掌握这些步骤，以便从原始数据中提取有价值的信息。 大数据分析算法是课程的核心部分，主要包括分类、聚类、回归、关联分析和异常检测。分类是将数据划分到预定义的类别中，如机器学习中的决策树、随机森林等；聚类则是无监督学习，将相似数据聚集在一起，如K-means算法；回归用于预测连续变量，例如线性回归、逻辑回归等；关联分析揭示不同项目之间的关系，如Apriori算法；异常检测则用于识别数据集中的不寻常模式，有助于发现潜在问题或机会。 大数据可视化是呈现复杂数据的有效方式，包括使用图表、地图和其他视觉元素。常见的工具有Tableau、Power BI和Python的matplotlib库等。通过可视化，我们可以更好地理解数据分布、趋势和模式。 城市大数据科学关注城市环境中的数据应用，可能涵盖交通流量分析、能源消耗、环境污染监测等领域。图数据计算涉及网络结构的数据，如中心性计算（度中心性、接近中心性等）、PageRank算法用于评估节点的重要性，以及社区检测来识别网络中的紧密连接群体。 最后，文本挖掘是处理非结构化文本数据的关键技术，其中TF-IDF是一种常用的文本表示方法，用于衡量单词在文档中的重要性。通过这些方法，我们可以从海量文本中提取有用信息，支持文本分类、情感分析等任务。 这份复习资料提供了全面的复习指南，覆盖了数据科学与大数据分析的多个关键领域，对于准备期末考试的学生来说是非常宝贵的参考资料。理解和掌握这些知识点，不仅能帮助学生顺利通过考试，也为他们在未来从事大数据相关工作奠定了坚实的基础。