基于大数据平台的数据挖掘的研究与应用曹水根1大数据平台生态系统2应用与研究3软件著作权目录大数据是什么？大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。1)Volume(大体量)：即可从数百TB到数十数百PB、甚至EB的规模。2)Variety(多样性)：即大数据包括各种格式和形态的数据。3)Velocity(时效性)：即很多大数据需要在一定的时间限度下得到及时处理。4)Veracity(准确性)：即处理的结果要保证一定的准确性。5)Value(大价值)：即大数据包含很多深度的价值，大数据分析挖掘和利用将带来巨大的商业价值。数据挖掘（英语：Datamining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘是什么？研究与应用赛题背景：阿里巴巴旗下电商拥有海量的买家和卖家交易场景下的数据。利用数据挖掘技术，我们能对未来的商品需求量进行准确地预测，从而帮助商家自动化很多供应链过程中的决策。这些以大数据驱动的供应链能够帮助商家大幅降低运营成本，提升用户的体验，对整个电商行业的效率提升起到重要作用。赛题介绍：本赛题以历史一年海量买家和卖家的数据为依据，要求参赛者预测某商品在未来二周全国和区域性需求量。选手们需要用数据挖掘技术和方法精准刻画商品需求的变动规律，对未来的全国和区域性需求量进行预测，同时考虑到未来的不确定性对物流成本的影响，做到全局的最优化。更精确的需求预测，能够大大地优化运营成本，降低收货时效，提升整个社会的供应链物流效率。解决方案-比赛任务评测成本：在本赛题中，参赛者需要提供对于每个商品在未来两周的全国最优目标库存和分仓区域最优目标库存的预测。我们会提供每一个商品的补少成本(A)和补多成本(B)，然后根据用户预测的目标库存值跟实际的需求的差异来计算总的成本。参赛者的目标是让总的成本最低。全国范围内的成本计算如下：分仓区域内的成本计算如下：总的衡量指标：解决方案-比赛任务赛题数据：我们提供商品从20141010到20151227的全国和区域分仓数据。参赛者需给出后面两周（20151228-20160110）的全国和区域分仓目标库存。商品在全国的特征包括商品的本身的一些分类：类目、品牌等，还有历史的一些用户行为特征：浏览人数、加购物车人数，购买人数。注意我们要预测的未来需求是“非聚划算支付件数”(qty_alipay_njhs)。表（1）item_feature:商品粒度相关特征表（2）item_store_feature:商品和分仓区域粒度相关特征表（3）config:每个商品在全国和分仓区域的补少、补多的成本表（4）选手需要提交的结果表（预测目标表）参赛者需要提供每个商品的全国和分仓区域的未来两周(20151228-20160110)目标库存。注：各表的具体详情请参考赛程说明文档数据预处理采样与过滤A增加序列号C缺失值填充E数据合并B拆分D归一化F天池的御膳房算法平台提供数据预处理工具和方法标准化G采样与过滤加权采样：以加权方式生成采样数据；权重列必须为double或int类型，按照该列的value大小采样；如col的值是1.2和1.0；则value=1.2所属样本的被采样的概率就大一些。随机采样：以随机方式生成采样数据，每次采样是各自独立的。过滤与映射：对数据按照过滤表达式进行筛选。"过滤条件"中填写where语句后面的sql脚本即可；"映射规则"可以rename字段名称。分层采样：根据用户指定的分组字段分层采样样本数据合并JOIN：类似sqljoin的功能，将两张表通过一个字段关联合成一张表；同时用户可以rename输出的字段名称合并列：将两张表的数据按列合并，需要表的行数保持一致，否则报错。UNION：类似sqlunion的功能，将两张表的数据按行合并，左、右表选择输出的字段保持完全一致；"去重"是union，不"去重"是unionall。增加序列号在数据表第一列追加ID列。缺失值填充忽略元组人工填写缺失值使用全局常量（如Unknown）填写缺失值使用属性的中心度量（如均值或者中位数）填...
