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绪论大数据挖掘导论与案例

学习目标/Target了解大数据的概念与特征，了解大数据挖掘的过程模型了解大数据挖掘的工具与技术，了解大数据挖掘的应用了解数据科学的产生与兴起，了解数据科学工作者应具备的基础和技能

引言/Introduction国际权威机构Statista的统计和预测显示，2019年全球数据量达到41ZB，2020年达到47ZB，2025则增长到175ZB，而到2035年，这一数字将达到2142ZB。大数据已持续引起人们生活、工作和思维模式的大变革。人们的注意力已转移到寻找大数据使用的真正价值上。数据的爆炸式增长，对数据技术提出了更高的要求。

目录/Contents010203数据科学和数据科学家大数据的概念和特征大数据的主要来源0405大数据挖掘的概念和流程数据挖掘的主要任务

目录/Contents0607大数据挖掘的工具与技术大数据挖掘的应用

数据科学与数据科学家1.1

1.1.1数据科学的产生和数据科学家的兴起1962年，美国数学家JohnW.Tukey在《数理统计年鉴》上发表题为“数据分析的未来”的论文，为未来数据科学的发展奠定了基础。1966年，丹麦计算机科学家PeterNaur发明了“数据学（Datalogy）”。1974年出版《计算机方法简明概述》,首次使用“数据科学”一词，将数据科学定义为“处理数据的科学”。1977年，JohnW.Tukey出版著作《探索性数据分析》，提出：探索性数据分析和论证性数据分析能够且应该并驾齐驱。1989年，GregoryPiatetsky-Shapiro提出“知识发现”和“数据挖掘”，组织并主持了第一届“数据库中知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabases，KDD）”研讨会。数据科学

1.1.1数据科学的产生和数据科学家的兴起1991年，Piatetsky-Shapiro和Frawley等人出版论文合集《数据库中的知识发现》。1993年，JohnChambers发表了题为“GreaterorLesserStatistics:AChoiceforFutureResearch”的论文，呼吁统计学领域对传统统计学进行改革。文中指出传统统计学在未来的研究中将面临两种选择：（1）“更专有（Lesser）”。以数学技巧为主导，专注于传统课题和数学本身，以学术研究为主，与其他相关学科交流较少；（2）“更包容”（Greater）。从数据中学习，兼收并蓄，以应用为主，与其他相关学科交流频繁。Chambers指出更包容虽然充满挑战，但会带来更多的机遇；而更专有则有可能使传统统计学研究变得越来越边缘化。Chambers呼吁要打破传统统计学的边界，更多地专注于数据本身，正视数据分析本质上是一种基于经验的科学。数据科学

1.1.1数据科学的产生和数据科学家的兴起1989年至1994年召开4次KDD国际研讨会。1995年，数据挖掘界举办第一届“知识发现与数据挖掘”国际学术会议。1996年，国际分类协会联盟在日本神户召开的第5次国际会议上，首次正式使用“数据科学”术语，并将其纳入会议标题。会后出版会议论文选集《数据科学，分类和相关方法》，涵盖了不断发展的数据科学领域中出现的广泛主题和观点，包括与数据收集、分类、聚类、探索性和多元数据分析，以及发现和寻求知识有关的领域的理论和方法方面的进步。同年，UsamaM.Fayyad、GregoryPiatetsky-Shapiro、PadhraicSmyth和RamasamyUthurusamy出版《知识发现与数据挖掘的进展》，汇集了知识发现和数据挖掘的研究成果。数据科学

1.1.1数据科学的产生和数据科学家的兴起1997年，应用统计学家C.F.JeffWu在“统计学=数据科学？（Statistics=DataScience？）”的演讲中，将当时定义的“统计学工作内容”描述为：数据收集、数据建模与分析、洞察与决策三部曲，并提出了他对未来统计学发展方向的展望，呼吁将统计学重新命名为数据科学。1998年，ACM-SIGKDD成立，1999年以来一直组织SIGKDD国际会议。目前，SIGKDD是数据挖掘研究领域的顶级会议。2001年，美国统计学教授WilliamS.Cleveland在《国际统计评论》上发表文章“数据科学：一种拓展统计学技术领域的行动”，首次将数据科学作为一个单独的学科，并把数据科学定义为统计学领域扩展到以数据作为研究对象，与信息和计算机科学技术相结合的学科，奠定了数据科学的理论基础。数据科学

1.1.1数据科学的产生和数据科学家的兴起2002年，数据科学与技术委员会（CODATA）创办了《数据科学期刊》，聚焦于数据系统描述及其