应用统计大数据分析都学什么

大数据分析技术应用揭秘谷歌票房预测模型

发布时间：2013-06-18 17:32 来源：锐艺网作者：史源

艺恩网转载本文只以信息传播为目的,不代表认同其观点和立场

「导语」近日，谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少

内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。

「谷歌票房预测模型的基础：电影相关的搜索量与票房收入的关联」

谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联网的发展，人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计，从2011到2012年，电影相关的搜

索量增长了56%.谷歌发现，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联。

图1显示了2012年电影票房收入（红色）和电影的搜索量（灰色）的曲线（注：本文的所有图片均引用自谷歌的白皮书：Quantifying Movie Magic with Google Searc

大连理工大学2015年软件工程硕士（全日制单证）

大数据分析与应用专业方向招生简章

大连理工大学是教育部直属的全国重点大学，是国家首批“211工程”和“985工程”专项资金支持建设的学校，是教育部、辽宁省、大连市重点共建的学校，2003年被中央确定为中管干部学校。

大连理工大学软件学院是大连理工大学所属的十九个学院之一，是“十五”的第一年即2001年1月成立的，是经国家教育部和国家计委联合发文批准成立的35所国家示范性软件学院之一，是大连理工大学根据国家“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的战略决策，以学校雄厚的多学科师资队伍为依托，以推动软件产业快速发展为目标而成立的学院。

一、培养目的

为了更好的满足我国信息化建设对高素质人才的迫切需求，大连理工大学软件学院联合北京西普学苑教育科技有限公司于2015年面向全国招收攻读软件工程硕士专业学位研究生【简称“软件工程硕士（单证）”】。招生研究方向： 大数据分析与应用方向。

二、培养目标

大数据分析与应用专业方向致力于培养擅长大数据技术、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的的实用型高端人才，通过企业级案例分析和实际项目的锻炼，培养学生处理复杂数据流、整合趋势报告、处理自然语言的能力。

三、招生对象及招生人数

大连理工大学2015年软件工程硕士（全日制单证）

大数据分析与应用专业方向招生简章

大连理工大学是教育部直属的全国重点大学，是国家首批“211工程”和“985工程”专项资金支持建设的学校，是教育部、辽宁省、大连市重点共建的学校，2003年被中央确定为中管干部学校。

大连理工大学软件学院是大连理工大学所属的十九个学院之一，是“十五”的第一年即2001年1月成立的，是经国家教育部和国家计委联合发文批准成立的35所国家示范性软件学院之一，是大连理工大学根据国家“以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的战略决策，以学校雄厚的多学科师资队伍为依托，以推动软件产业快速发展为目标而成立的学院。

一、培养目的

为了更好的满足我国信息化建设对高素质人才的迫切需求，大连理工大学软件学院联合北京西普学苑教育科技有限公司于2015年面向全国招收攻读软件工程硕士专业学位研究生【简称“软件工程硕士（单证）”】。招生研究方向： 大数据分析与应用方向。

二、培养目标

大数据分析与应用专业方向致力于培养擅长大数据技术、懂得将数据与业务更好结合、达到应用目的的实用型高端人才，通过企业级案例分析和实际项目的锻炼，培养学生处理复杂数据流、整合趋势报告、处理自然语言的能力。

三、招生对象及招生人数

1.14 统计

在MATLAB中，与统计计算有关的命令主要有： max(x) 最大值 min(x) 最小值 mean(x) 平均值 median(x) 中间值 std(x) 方差 var(x) 标准差 cov(x,y) 协方差 corrcoef(x,y) 相关系数

rand(m,n) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的m?n随机矩阵 rand(1,n) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的n维随机行向量 rand(m,1) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的m维随机列向量 rand(n) 生成元素服从均匀分布U[0,1]的n?n随机矩阵

randn(m,n) 生成元素服从标准正态分布N(0,1)的m?n随机矩阵 randn(1,n) 生成元素服从标准正态分布N(0,1)的n维随机行向量 randn(m,1) 生成元素服从标准正态分布N(0,1)的m维随机列向量 randn(n) 生成元素服从标准正态分布N(

20144312·357·

代谢组学数据分析的统计学方法

柯朝甫

1

*

张涛

2

武晓岩

1

李康

1Δ

代谢组学是近年发展快速的一门学科，目前在医学、植物学、微生物学、毒理学、药物研发等诸多领域中

［1-5］

。代谢组学研究产生大量的数得到了广泛的应用

据，这些数据具有高维、小样本、高噪声等复杂特征。

（4）相互作用关系复杂：各种代谢物质可能不仅

具有简单的相加效应，而且可能具有交互作用，从而增加了识别这些具有复杂关系的生物标志物的难度。

（5）相关性和冗余性：各种代谢物并非独立存在，而是相互之间具有不同程度的相关性，同时由于碎片、加合物和同位素的存在使得数据结构存在很大的冗余性，这就需要采用合理的统计分析策略来揭示隐藏其中的复杂数据关系。

（6）分布的不规则和稀疏性：代谢组学数据分布不规则，而且数据具有稀疏性（即有很多值为零），因此，传统的一些线性和参数分析方法此时可能失效。

数据的预处理

代谢组学数据分析的目的是希望从中挖掘出生物相关信息，然而，代谢组学数据的变异来源很多，不仅包括生物变异，还包括环境影响和操作性误差等方面。处理手段主要包括归一化（standardization）、标准化（normalization），即中心化（centering）和尺度

大数据在联网收费高速公路中的应用

一 引言

近年来，山东省高速公路的建设与发展取得了突出成就。目前高速公路联网收费里程已达5465公里，截至2016年8月底，全省高速公路网建成收费站391个，鲁通卡268.8万张，OBU189.9万个,日均入出口车流量220万车次。“五纵连四横、一环绕山东”的高等级公路网主框架基本形成，省会与各市之间实现高速直达，全省“半日生活圈”的宏伟蓝图已经实现。

山东省高速公路建设已经不再是经济社会发展的瓶颈制约，交通中心工作由强调基础设施建设向强调基础设施建设与公共管理并重转移。随着高速公路路网规模和复杂程度逐步扩大，如何加强管理，提高高速公路运行质量和服务水平，最大限度发挥高速公路运行的经济、社会效益，已成为交通主管部门面临的严峻课题。要提升高速路网的管理水平，建立交通应急预案，保障路网畅通，方便用户安全便捷出行，需要对高速公路收费大数据进行挖掘分析，量化分析道路管理者、高速公路用户和高速公路设施之间的关系，找出三者之间规律，为管理提供决策支持。

随着我国经济的进一步发展，以高速公路为主体的高等级路网规模不断扩大，区域间的旅客出行需求不断增大，货物流动更加频繁，公众出行目标日益多元化，安全、快捷、经济、舒适和个性

1 项目概述

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。

2 建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环

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上海蓝草企业管理咨询有限公司

《大数据时代下的经营数据分析实战培训》

【培训目标】

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果； 2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用； 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】

数据分析相关人员 【培训时间】

2天

【培训内容】

前言：大数据时代背景

1. 概述

2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式

4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞

察力

5. 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 6. 大数据的实现技术

一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性

为什么要做数据分析

数据分析能解决什么具体问题 2.市

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究

作者：马平 徐伟东 沈浩钦 吴杭 来源：《中国科技纵横》2014年第23期

【摘 要】 智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态数据，如何将它们进行高效可靠存储，并实现快速分析访问已是当前电力系统中重要的研宄课题。本文在分析电力生产各个环节大数据的产生来源和特点基础上，阐述市场已有大数据技术在电力系统应用的优势和不足。最后，从电网异构多源信息融合及可视化方向提出了一种应用方法。 【关键词】 智能电网 ;大数据 ;异构分析 ;可视化 1 引言

近年来，随着全球能源问题日益严峻[1]，世界各国都开展了智能电网的研究工作。智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。而支撑智能电网的基础是电网大数据全景实时数据采集、传输、存储以及快速分析。目前智能电网中的大数据主要来自以下几个方面：

（1）海量电网状态信息采集设备。常规的调度自动化系统含数十万个采集点，配用电、数据中心将达到百万甚至千

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电力大数据应用现状及多源异构数据分析技术研究

作者：马平 徐伟东 沈浩钦 吴杭 来源：《中国科技纵横》2014年第23期

【摘 要】 智能电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态数据，如何将它们进行高效可靠存储，并实现快速分析访问已是当前电力系统中重要的研宄课题。本文在分析电力生产各个环节大数据的产生来源和特点基础上，阐述市场已有大数据技术在电力系统应用的优势和不足。最后，从电网异构多源信息融合及可视化方向提出了一种应用方法。 【关键词】 智能电网 ;大数据 ;异构分析 ;可视化 1 引言

近年来，随着全球能源问题日益严峻[1]，世界各国都开展了智能电网的研究工作。智能电网的最终目标是建设成为覆盖电力系统整个生产过程，包括发电、输电、变电、配电、用电及调度等多个环节的全景实时系统。而支撑智能电网的基础是电网大数据全景实时数据采集、传输、存储以及快速分析。目前智能电网中的大数据主要来自以下几个方面：

（1）海量电网状态信息采集设备。常规的调度自动化系统含数十万个采集点，配用电、数据中心将达到百万甚至千