信息資源管理-擴(kuò)展知識(shí)大數(shù)據(jù)及其典型應(yīng)用(編輯修改稿)
2025-03-10 17:12 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 濾包含與“流感”相關(guān)，幵帶有位置標(biāo)簽的 tweet；然后，在地圖上標(biāo)注這些 tweet 的位置分布，以及隨時(shí)間產(chǎn)生的變化。同時(shí)，還制作了流感的動(dòng)態(tài)變化模型。新模型中，流感包括 4 個(gè)階段：無傳染階段、爆發(fā)階段、穩(wěn)定階段以及衰退階段。 *此外，采用了全新的算法，試圖盡可能快得發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期的轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)。實(shí)際上， Li 和 Cardie 在 2023 年 6 月至 2023 年 6 月間，已經(jīng)利用 100 萬美國人的 360 萬條 tweet ，驗(yàn)證了該方法的有效性。 為了檢驗(yàn)他們的預(yù)測是否成真， Li 和 Cardie 將他們的分析與 CDC 迚行對比。他們說，“我們確信，流感相關(guān) tweet 與 CDC 提供的流感疾病案例數(shù)目，呈顯著相關(guān)。 ” 2023/3/11 23 2023/3/11 24 *日本國內(nèi)有一個(gè)網(wǎng)站，你只要打開這個(gè)網(wǎng)站用自己的 Twitter 賬號(hào)登錄，就可以在短時(shí)間內(nèi)通過數(shù)萬條 Twitter 找出可能感冒的人，幵通過過去的感冒情況和今日的感冒情況迚行分析（以及統(tǒng)計(jì)目前發(fā)燒以及嗓子痛的患者數(shù)量），另外該程序還會(huì)結(jié)合氣溫和濕度的變化來預(yù)測 將來感冒的流行情況，幵制作一個(gè)“易感冒日歷”。目前，此類服務(wù)正在日本陸續(xù)展開。通過這個(gè)服務(wù)器的分析，大家就能夠知道在自己身邊到底有多少人有感冒的癥狀，幵提前做好預(yù)防準(zhǔn)備。 *日本國立感染癥研究所將會(huì)把全國約 5000 個(gè)醫(yī)療診所的流感患者迚行統(tǒng)計(jì)幵發(fā)布數(shù)據(jù)。經(jīng)過對比，研究所得出的實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)字和網(wǎng)站上預(yù)測的結(jié)果基本是一致的，那么為什么大數(shù)據(jù)的結(jié)果會(huì)很準(zhǔn)呢？ *首先是因?yàn)橥ㄟ^網(wǎng)絡(luò)信息分析的技術(shù)有所迚步，已經(jīng)可以通過各種各樣的留言自動(dòng)搜索到相關(guān)的數(shù)據(jù)，幵自動(dòng)分類。就像 Google 現(xiàn)在所使用的技術(shù)，就是利用服務(wù)器分析與流感關(guān)系十分密切的十幾個(gè)單詞迚行統(tǒng)計(jì)。 *另一個(gè)就是大數(shù)據(jù)所特有的功能。在流感最嚴(yán)重的時(shí)候，每天會(huì)有成千上萬條 Tweets 發(fā)布，即便有一些誤差，但通過數(shù)據(jù)分析也能分析出數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。 *以往，公共機(jī)構(gòu)在發(fā)布流感情報(bào)的時(shí)候至少要延遲一周，在有些偏進(jìn)地區(qū)的立杄信息也幵不確切，而現(xiàn)在，通過網(wǎng)絡(luò)能夠有效彌補(bǔ)這些缺憾。 2023/3/11 25 2023/3/11 26 *? 分析流程 ? 1. 分析主題確定及數(shù)據(jù)指標(biāo)的選擇； 2. 數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)提取及清洗； 3. 不相關(guān)指標(biāo)剔除； 4. 用訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立模型； 5. 用測試數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停? 6. 預(yù)測新的流失用戶，幵提取用戶名單 ； ：對圈定的客戶迚一步迚行分群，然后逐群制 訂有針對的挽留策略。比如有的群組是屬于夜間通話多（和 總體的均值相比）的客戶，那么針對他們的挽留策略可能是 推薦一些夜間通話優(yōu)惠的資費(fèi)方案。 、收集客戶反饋。 ： 2023/3/11 27 28 29 面向公共安全領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)平臺(tái) 數(shù)據(jù)挖掘 Data Miner 多維分析 BI Beans 查詢 Discoverer 數(shù)據(jù)倉庫管理 (OEM) 數(shù)據(jù)提取 Warehouse Builder 應(yīng)用服務(wù)器 Application Server/Portal DataBase 人口 數(shù)據(jù) 外部 數(shù)據(jù) 犯罪 數(shù)據(jù) 報(bào)表 Reports Data Mining OLAP 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 中央數(shù)據(jù)倉庫 知識(shí)發(fā)現(xiàn) 信息展現(xiàn) 應(yīng)用系統(tǒng) 源數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)獲取 數(shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)使用 2023/3/11 30 ? 刑偵的犯罪預(yù)防 ? 搜集犯罪的信息 ? 推斷罪犯的習(xí)慣 ? 預(yù)測罪案的發(fā)生 ? 非法出入境判別 ? 海關(guān)走私模式的分析 ? 緊急事件的處理 ? 人員的緊急疏散 ? 資源的緊急調(diào)配 ? 緊急狀態(tài)的安全管理 ? 緊急事件發(fā)生的預(yù)演 ? 交通管理 公共安全領(lǐng)域基于大數(shù)據(jù)的智能分析 2023/3/11 31 信息的來源 銀行交易 歷史資料庫 /知識(shí)庫 公共信息 政府?dāng)?shù)據(jù)庫 Inter 截獲 /監(jiān)聽情報(bào) 通信情報(bào) 人工情報(bào) 2023/3/11 32 問題的關(guān)鍵 ? 大量的信息 (有關(guān) /無關(guān) )是分析的基礎(chǔ)，也是分析的障礙 ? 事件的信息往往是隨機(jī)獲得 ? 不確定的因素影響分析的結(jié)果 ? 分析的速度是關(guān)鍵 2023/3/11 33 ? 飛速膨脹的信息 ? 多種學(xué)科的邊緣結(jié)合 ? 有限的記憶和注意范圍 ? 長時(shí)間持續(xù)的分析工作 ? 嚴(yán)重依賴分析人員的經(jīng)驗(yàn) 如何用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)支持復(fù)雜海量的分析過程 ? 限制 … 他們承擔(dān)了大部分負(fù)擔(dān) 依靠分析人員 2023/3/11 34 限制 … 分析人員的沉重負(fù)擔(dān) 依靠分析人員 2023/3/11 35 當(dāng)前的分析需求 ? 從不同的來源有效的集成知識(shí)和信息 ? 連續(xù)的知識(shí)積累 ? 提供自動(dòng)的警告 ? 為分析
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