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大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是最常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

大数据和旅游管理

1. 政府旅游管理2013年智慧旅游概念发布以来，国家旅游局要求各地主管部门结合旅游业发展方向，以智慧旅游为主题，引导智慧旅游城市、景区等旅游目的地建设，促进以信息化带动旅游业向现代服务业转变。为响应政策，当前各地文化和旅游管理部门通过汇集和协同多科室之间的业务处理数据，建设基于大数据分析的产业监测与管理平台、移动公共服务平台，进一步从统计数据的角度对辖区内旅游发展水平进行整体了解与掌控，从而对辖区内旅游行业存在的问题进行精准了解和准确调控，提升信息传递的时效性，减少政府旅游管理业务处理传统流程的滞后性。同时，旅游安全相关的各个政府职能部门也在运用大数据资源和分析技术建立重点行业领域、重点产品及设施的风险研判监测预警模型建设，结合历史安全事件数据，构建多类型系统风险预警预报阈值，并对接信息推送和业务发布渠道，实现重大旅游安全事项预警信息有效识别、实时推送和处理流程监测，进一步促进风险监测预警与执法监管部门的业务协同。

2. 公共服务拓展大数据技术在当前时代的旅游公共服务领域已经得到初步应用。原国家旅游局从2015年到2019年间，与相关机构合作先后建设了12301国家智慧旅游公共服务平台、全国旅游产业监测和应急指挥平台、全国旅游监管服务平台和全国旅游厕所管理系统，归集了超过3.5亿条涵盖旅游投诉、团队、导游、旅行社在内的全国旅游资源分布数据，并将其通过清洗、整合、关联、建模等处理，助力国内旅游行业产业分析、风险预警、团队安全监测、政府监管等方面的决策分析与公共服务，落实已有数据的业务价值，实现国内旅游核心数据的初步统一，正在逐步形成国家旅游大数据集成平台。

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