Linear Discriminant Analysis 线性辨别分析操作符
训练数据集
辨别分析可解决的实际问题： 教练根据体校往届学生的身 体素质条件和他们擅长的运 动项目为新一届体校学员制 定专项训练计划。
测试数据集
逻辑回归分析（预测分析类）
Logistic回归建模步骤繁多且复杂，在本软件 中，已经高度整合在一个算子之中，使用者只 需要调整个别参数即可实现快速建模。
大数据+机器学习
支持向量机 决策树 贝叶斯 关联聚类 深度学习 神经网络
Machine Learning
回归
分布式机器学习
这张大数据领域知识架构网络图中，黄色部分代表着领域的前沿。解读网络图可知， 机器学习在大数据分析领域中的应用，激活了之前几个独立的应用领域，使得大数 据具备了自主学习能力，在预测分析与逆向检验方面取得快速发展。
大数据分析工具--RapidMiner
基于机器学习的大数据分析
Big data analysis frontier sharing
RapidMiner软件介绍
目录
CONTENT S
数据访问、准备、清洗 基本大数据分析实战
RapidMiner+机器学习
01
rapidMiner软件介绍
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
深度学习
深度学习算法计算结果 BP算法计算结果
深层神经网络
BP神经网络 在相同样本训练下，利用深层神经网络来进行 预测相较于BP算法结果存在明显的差异。 将大数据分析与深度学习相结合是时下最热门 的研究主题。
显著性差异
感谢您的聆听
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决策树算法
机器学习的训练过 程生成了决策树 决策树算法的通俗理解是： 根据已有的一个训练数据集，通过机器学 习对数据集里的数据进行逻辑联系判断， 生成一个带有复杂判断条件的决策树，当 有新的数据集（测试数据集）需要在某一 标签下进行预测时，软件就调用新的数据 进入决策树中，来进行判断预测。 销售量决策树
数据访问、准备、清洗
可以自动对数据源中的异常数 据进行分析过滤，防止在数据 分析过程中出现程序性错误
可以调节数据源中数据的类型， 支持多种文字编码格式，有效 防止解码错误。 主动检测BUG，在最大限度上 保证数据源的质量和完整性。
数据清洗。
03
基本大数据分析实战
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
RapidMiner软件介绍
Rapid Miner 是技术性和适用性的完美结合，专业 为最新建立的人性化数据挖掘分析提供服务。通过推拽 算子，设置参数及组合算子，在RapidMiner 中定义分 析流程，可以使各专业技术人员专注于业务而非编程。
内置1500多个专业数据分析流程
强大的视觉化功能
GUI或编程界面
支持访问各种类型数据库
多模态数据分析预测
深层人工神经网络
高超的建模能力
RapidMiner软件介绍
RapidMiner软件介绍
02
数据访问、准备、清洗
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
通过往届球员身体素质样本数据，利用BP人 工神经网络进行大数据分析，在隐藏层中建立 了人类难以直接理解的目标特征属性（这是与 决策树算法中明显的判别标准截然不同的）， 来预测一批新球员谁能够成为世界巨星。
BP神经网络的计算过程由正向计算和 反向计算组成。正向传播，输入模式 从输入层经隐藏层逐层处理，传向输 出层，每一层神经元的状态只影响下 一层神经元的状态。如果在输出层不 能得到期望的输出，则转入反向传播， 将误差信号沿原来的连接通路返回， 通过修改各神经元的权值，使得误差 信号最小。
根据挖掘目的设置指标变量 y ; x1 , x 2 ,… x p
列出回归方程
p Ln 0 1 x1 1 p p xp
估计回归系数
逻辑回归分析可解决的实际问题：
模型检验F检验 应用方差分析表对模型检验
回归系数检验t检验 应用参数估计表对回归系数 进行t检验
是否周末 是 否 是否有促销 坏 是否有促销 是 高 否 低 好 高 是 天气 坏 低 否 低
决策树是对测试 集目标进行预测 的逻辑判断依据 概率判断结果
Hale Waihona Puke 天气 好 高人工神经网络 ANNs
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），是模拟生物神 经网络进行信息处理的一种数学模 型。它以对大脑的生理研究成果为 基础，其目的在于模拟大脑的某些 机理与机制，实现一些特定的功能。
利用训练好的模型，可以对测试 数据集中各个个体是否容易罹患 二次心脏病做出基于概率的预测。
预测控制
04
RapidMiner+机器学习
RapidMiner a Leader in the 2018 The Forrester Wave™: Multimodal Predictive Analytics And Machine Learning Solutions
K-Means 聚类分析
模型
Cluster
聚类分析可解决的实际问题： 1） 如何通过用餐客户的餐饮选择来找到有价值 的客户群和需要关注的客户群？ 2） 如何合理对菜品进行分析，以便区分哪些菜 品畅销毛利又高，哪些菜品滞销毛利又低？
分析结果
可视化
辨别分析（预测分析类）
模型应用操作符：将测试数据集 输入进已经训练好的分析模型中。 学 员 姓 名 预 测 结 果
数据访问、准备、清洗
RapidMiner提供了大量数据连接器。 包括60种结构化和非结构化的数据读取。 进一步支持文本，网络和多媒体数据挖掘处理。 支持纯文本，HTML，PDF，RTF，CSV以及更 多非数据库数据。
RapidMiner Cloud提供超大数据分析所需要的计 算能力，为用户的预测分析进行最大支持。 用户可在在云的弹性计算环境中运行大量的任务， 使得本地机器得以释放，任务并行提交给 RAPIDIMSER云。