大数据分析在上汽通用的应用-SAS
云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用
云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)二、云计算平台概述 (5)2.1 云计算平台定义 (6)2.2 云计算平台特点 (7)2.3 云计算平台架构 (8)三、智能汽车大数据分析技术 (10)3.1 大数据分析技术 (11)3.2 机器学习在智能汽车中的应用 (13)3.3 深度学习在智能汽车中的应用 (14)四、云计算平台与智能汽车大数据分析的融合 (16)4.1 数据存储与管理 (17)4.2 数据处理与分析 (19)4.3 数据可视化与应用展示 (20)五、智能汽车大数据分析的实际应用 (21)5.1 智能交通系统 (22)5.2 车辆故障诊断与预测 (24)5.3 智能驾驶辅助系统 (25)六、挑战与展望 (26)6.1 技术挑战 (28)6.2 应用挑战 (29)6.3 未来发展趋势 (30)七、结论 (31)一、内容描述随着科技的飞速发展，云计算平台已逐渐成为智能化时代不可或缺的一部分。
它为海量的数据存储与处理提供了强大的后盾，推动了智能汽车行业的快速发展。
在云计算平台上，智能汽车大数据分析与应用成为了研究的热点，旨在通过深入挖掘这些数据，为汽车制造商、消费者和行业研究者提供有价值的洞见。
本论文将详细探讨云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用。
我们将首先介绍云计算平台的基本概念及其在智能汽车领域的应用现状，进而阐述大数据分析在智能汽车中的重要作用。
通过收集和分析车辆行驶数据、传感器数据等，我们可以更全面地了解汽车的性能、驾驶习惯以及路况等信息，从而为自动驾驶、智能交通管理等应用提供有力支持。
我们还将关注云计算平台在智能汽车大数据分析中的应用场景，如远程监控、故障预测与维护等。
利用云计算的强大计算能力，我们可以实现对这些数据的实时处理和分析，进一步优化汽车性能并降低运营成本。
在论文的后半部分，我们将通过具体的案例分析和实证研究，展示云计算平台下智能汽车大数据分析与应用的实际价值。
数据分析必须掌握的10种编程语言
数据分析必须掌握的10种编程语言数据分析是当今快速发展的领域之一，随着大数据时代的来临，人们对数据的需求越来越迫切。
在进行数据分析时，掌握一种或多种编程语言是必不可少的。
不同的编程语言具有不同的特点和用途，因此选择合适的编程语言对于数据分析师来说至关重要。
本文将介绍数据分析必须掌握的10种编程语言，并详细分析它们的特点和应用场景。
一、PythonPython是一种高级编程语言，以其简洁直观的语法和强大的数据处理能力而著称。
Python拥有丰富的数据分析库，例如Pandas、NumPy和Matplotlib，这些库提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化功能。
同时，Python还可以与其他编程语言（如R语言）结合使用，扩展其数据处理能力。
二、R语言R语言是专门用于数据分析和统计建模的编程语言。
R语言拥有丰富的统计分析和数据可视化库，例如ggplot2和dplyr，这些库为数据分析提供了强大的工具。
R语言适用于各种数据处理和探索性分析任务。
三、SQLSQL（Structured Query Language）是用于管理和处理关系型数据库的标准编程语言。
在数据分析中，掌握SQL语言可以进行数据库查询、数据提取和数据整理等操作。
SQL语言的语法简单明了，易于学习和使用。
四、ScalaScala是一种运行在Java虚拟机上的多范式编程语言。
Scala结合了面向对象编程和函数式编程的特性，具有强大的并发性和扩展性。
在大数据分析领域，Scala常用于Apache Spark等分布式计算框架的开发。
五、JuliaJulia是一种专为数值计算和高性能科学计算而设计的编程语言。
Julia具有类似于Python和R的语法，但它的执行效率接近于C语言。
Julia在数据分析和数值模拟方面具有出色的性能，适用于大规模数据处理和计算密集型任务。
六、JavaJava是一种广泛应用于企业级应用开发的编程语言，也广泛用于数据分析和机器学习领域。
上海通用DMS系统数据说明
一、月报指标计算规则经营月报以数据指标的形式反映了ASC的月度经营状况。
每个月的经营月报将在下个月的月初生成。
ASC可以通过其DMS系统查看经营月报。
经营月报也会通过DMS上报SGM，使SGM的售后服务品牌管理人员对ASC的经营状况有所了解，以便提供有针对性的支持和服务。
经营月报的栏目主要包括人员状况、维修容量、培训、忠诚客户、产值、服务台次等六个方面的内容。
其中，有些指标由DMS系统根据业务规则自动产生，有些则需要ASC人工填写。
1．人员状况人员状况反映了ASC对其各岗位的人员配置，由ASC人工输入。
为了避免每月重复填写，DMS系统会默认取上个月的人员状况作为本月的数据。
在经营月报上报SGM之前，ASC可以根据实际岗位人数变动情况进行修改。
2．维修容量维修容量反映了ASC的场地规模和业务接待能力，由ASC人工输入。
为了避免每月重复填写，DMS系统会默认取上个月的维修容量作为本月的数据。
在经营月报上报SGM 之前，ASC可以根据维修容量的实际变化情况进行修改。
3．培训月度培训课时数由ASC人工输入。
如果ASC没有填写，则DMS系统会默认培训课时数为零，即没有安排培训。
4．忠诚客户忠诚客户用来反映客户的忠诚率和流失率，细分到雪佛兰下的各个车型，由DMS系统根据业务规则自动计算。
l 客户保有量：历史上至少在该ASC做过一次维修保养的车辆，不论其维修类型或是否自费等情况。
客户保有量以车辆为单位，对于公司或集团客户，以其拥有且到访的车辆数计算保有量。
所以，实际上，此处的客户保有量，指的是车辆保有量。
l 基盘客户数：此前一年（12个月）内至少到该ASC做过一次维修保养的车辆，不论其维修类型或是否自费等情况。
同样，基盘客户数也是以车辆为单位，对于公司或集团客户，以其拥有且到访的车辆数计算基盘客户。
l 忠诚客户数：此前一年（12个月）内，有四次或四次以上到该ASC进行维修保养，而且自费维修的总金额大于零的车辆，被认为是忠诚客户。
学会使用SAS进行数据分析
学会使用SAS进行数据分析引言：随着大数据时代的到来，数据分析成为了一项越来越重要的技能。
而SAS（Statistical Analysis System）作为业界著名的数据分析工具，具备强大的数据处理与分析能力，被广泛应用在各个行业中。
本文将介绍SAS的基本操作和常用功能，帮助读者初步学会使用SAS进行数据分析。
一、SAS的基本操作SAS作为一个统一的数据分析平台，具备了数据导入、数据清洗、数据分析、数据可视化等一系列功能，下面将介绍几个基本操作。
1. 数据导入：SAS支持多种数据格式，如CSV、Excel、SPSS等，可以通过简单的命令将数据导入到SAS中。
2. 数据清洗：在数据分析之前，我们通常需要对数据进行清洗，去除重复值、空值，以及进行数据转换等操作。
SAS提供了丰富的数据清洗函数，通过简单的命令就能实现。
3. 数据分析：SAS内置了大量的数据分析函数和算法，如描述统计、回归分析、聚类分析等，这些函数可以帮助用户快速进行数据分析并得出结论。
4. 数据可视化：通过SAS的图形模块，用户可以轻松地将数据进行可视化展示，如绘制直方图、散点图、折线图等。
这样可以更加直观地分析数据，并发现其中的规律和关联。
二、SAS常用功能除了基本操作之外，SAS还有一些常用功能，下面将介绍其中几个。
1. SAS Macro：宏是SAS中非常强大的功能，它可以在程序中定义和调用一系列命令，从而简化复杂的分析流程。
宏可以帮助用户提高工作效率，减少重复性工作。
2. 数据整合：在实际的数据分析中，我们通常需要从多个数据源中整合数据。
SAS提供了灵活的数据连接和合并操作，可以轻松实现数据整合。
3. 大数据处理：随着大数据时代的到来，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
SAS提供了分布式计算的功能，可以进行高效的大数据处理，帮助用户更好地应对大数据挑战。
4. 数据挖掘：SAS也是一款强大的数据挖掘工具，它提供了各种经典的数据挖掘算法，如决策树、关联规则等。
DOE数据分析常用的工具有哪些
DOE数据分析常用的工具有哪些大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
先来个彩蛋：一、hadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linu某生产平台上是非常理想的。
Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、SQL毫不夸张地说，SQL是数据方向所有岗位的必备技能，入门比较容易，概括起来就是增删改查。
SQL需要掌握的知识点主要包括数据的定义语言、数据的操纵语言以及数据的控制语言；在数据的操纵语言中，理解SQL的执行顺序和语法顺序，熟练掌握SQL中的重要函数，理解SQL中各种join的异同。
总而言之，要想入行数据分析，SQL是必要技能。
三、 SmartbiSmartbi是国内领先的BI厂商，企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。
官网的产品培训文档也比较齐全，而且是公开的，学习操作易上手。
使用SAS进行数据处理和分析
使用SAS进行数据处理和分析第一章：简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并做出科学决策。
SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件包，广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。
本文将介绍SAS的基本功能和常用技术，帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。
第二章：SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能，可以满足不同用户的需求。
在本章中，我们将介绍SAS的基本操作，包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。
通过学习这些基本操作，读者将能够掌握SAS的基本使用方法。
第三章：数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。
在本章中，我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。
通过学习这些技术，读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。
第四章：基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。
通过学习这些统计分析方法，读者将能够对数据进行全面的分析，并得出科学的结论。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，SAS还提供了许多高级的统计分析技术，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
在本章中，我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第六章：数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。
通过学习这些数据可视化技术，读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。
第七章：模型建立与评估在数据分析中，我们常常需要建立模型来解释和预测数据。
sas硬盘盒使用场景 -回复
sas硬盘盒使用场景-回复SAS硬盘盒使用场景SAS（Serial Attached SCSI）硬盘盒是一种高速数据传输和存储解决方案，通常用于数据中心、企业级服务器以及需要高性能存储和灵活扩展性的应用场景。
在本文中，我们将一步一步回答"SAS硬盘盒使用场景"这个主题。
第一步：什么是SAS硬盘盒？SAS硬盘盒是一种用于承载SAS硬盘的外部设备。
SAS硬盘是一种高性能、高可靠性的硬盘驱动器，通过SAS接口与主机连接，实现数据传输和存储。
SAS硬盘盒通过提供一个物理的外部接口，使得SAS硬盘可以方便地与服务器或存储系统连接。
第二步：SAS硬盘盒的主要特点是什么？SAS硬盘盒具有以下主要特点：1. 高速传输：SAS接口支持高速数据传输，可达到6Gb/s的速度，比传统的SATA接口要快。
这使得SAS硬盘盒适用于那些对数据传输速度要求较高的应用场景。
2. 高可靠性：SAS硬盘盒使用的是企业级的SAS硬盘，这些硬盘具有较高的可靠性和稳定性。
它们通常配备了多个故障预测和纠正技术，以确保数据的安全性和可靠性。
3. 灵活扩展：SAS硬盘盒可以支持多个硬盘驱动器，可以轻松扩展存储容量。
此外，SAS硬盘盒还支持热插拔功能，可以在运行时添加或删除硬盘驱动器，而无需停止系统。
第三步：SAS硬盘盒在哪些场景下使用？1. 数据中心：SAS硬盘盒经常用于大规模的数据中心，用于存储和管理大量的数据。
数据中心通常需要高性能和可靠性的存储解决方案，SAS硬盘盒能够满足这些要求，并且可以轻松扩展存储容量。
2. 企业级服务器：企业级服务器通常需要高性能的存储解决方案，以支持关键业务应用。
SAS硬盘盒可以提供高速数据传输和可靠性，使得企业能够处理和存储大量的数据。
3. 虚拟化环境：在虚拟化环境中，多个虚拟机共享同一组硬件资源。
SAS 硬盘盒可以提供高性能的存储，以满足虚拟机之间的高并发访问需求，并提供数据的可靠性和安全性。
PowerBIvsSAS哪个更适合大数据分析
PowerBIvsSAS哪个更适合大数据分析大数据在当今社会中扮演着越来越重要的角色，而对于大数据的分析，则需要利用专业的工具来提取并解读其中的信息。
在众多的大数据分析工具中，PowerBI和SAS都是备受关注的热门选择。
本文将对比分析PowerBI和SAS这两个工具，以便了解它们在大数据分析方面的优劣，从而判断哪个更适合大数据分析。
一、 PowerBIPowerBI是由微软推出的一种商业智能工具，旨在帮助用户从不同来源的数据源中提取信息，并实现数据可视化分析。
下面将从以下几个方面对PowerBI进行评估。
1. 数据连接灵活性：PowerBI具有出色的数据连接能力，可以连接多种不同的数据源，包括数据库、云服务、Excel 和文本文件等。
同时，还可以通过API连接到其他服务，如Salesforce、Google Analytics等。
这使得用户可以直接从各种数据源中提取数据，方便快捷。
2. 可视化和报表功能：PowerBI提供了丰富的可视化和报表功能，用户可以使用预定义的可视化图表（如条形图、饼图、散点图等）来呈现数据，也可以根据需要进行自定义可视化设置。
此外，PowerBI还提供了强大的报表功能，可以进行交互式的数据探索，并能够通过筛选、排序和分组等方式进行数据分析。
3. 实时数据分析：PowerBI支持实时数据分析，可以通过流式传输或实时API获取最新数据，并自动刷新报表和可视化图表。
这对于需要及时了解数据变化的业务决策者来说非常重要。
二、 SASSAS是一个领先的数据分析和业务智能解决方案提供商，也是大数据分析领域中的重要角色。
下面将对SAS进行评估。
1. 数据处理能力：SAS具有强大的数据处理能力，支持大规模数据的高效处理和管理。
它可以处理多种不同格式的数据，并提供强大的数据清洗和转换功能，使数据分析更加准确和可靠。
2. 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
大数据分析在汽车行业中的应用
大数据分析在汽车行业中的应用近年来，随着大数据技术的迅速发展和普及，大数据分析逐渐成为汽车行业的重要一环，许多汽车厂商和相关企业开始将大数据技术应用于汽车的生产、销售和服务等领域。
本文将从几个方面介绍大数据分析在汽车行业中的应用。
一、生产制造在汽车制造过程中，生产线上产生的大量数据包括装配过程中的数据、生产设备的数据、机器人的控制数据等，这些数据可以帮助汽车厂商优化生产过程、提高生产效率和质量。
比如通过对生产线上数据的分析，可以发现生产问题并及时改进，优化生产过程，从而提高汽车制造的效率和质量。
另外，大数据还可以帮助汽车生产企业预测订单量和市场需求，进而安排生产计划，减少库存和减少生产成本。
二、销售市场在汽车销售市场中，消费者购买汽车的决策也离不开大数据的支持。
汽车厂商和销售商可以通过分析汽车购买者的行为数据，以确定不同地域和不同人群的消费者习惯和需求，为其提供更好的服务和产品。
同时，大数据还可以通过互联网渠道收集消费者反馈和意见，帮助汽车企业更好地了解消费者的需求和行为，及时调整产品和服务，提高客户满意度。
三、售后服务汽车行业的售后服务中也离不开大数据分析的应用。
汽车厂商和维修厂可以通过大数据技术及时收集和分析汽车故障信息和维修数据，通过数据模型优化售后服务和配件供应，提高售后服务效率和质量。
同时，大数据还可以将汽车的使用情况和维修情况进行记录和跟踪，帮助汽车厂商根据车辆使用情况和维修情况及时推出更好的保养和维修服务，为用户提供更好的服务体验，并加强用户忠诚度。
四、自动驾驶在自动驾驶领域，大数据分析的应用也非常广泛。
通过多个传感器收集的大量数据，包括车辆传感器和地图数据等，可以利用大数据技术对车辆的行驶轨迹、避障路径等进行分析和预测，从而使自动驾驶系统得到优化并提高安全性和稳定性。
此外，大数据还可以通过收集和分析驾驶员的行为数据，帮助驾驶员提高驾驶技能，降低驾驶风险。
总结起来，大数据分析在汽车行业中的应用影响巨大，影响着汽车产品的制造、销售、服务及未来的发展方向。
大数据时代下的数据管理与分析
大数据时代下的数据管理与分析随着科技的发展，大数据已经成为了不可避免的趋势。
其所涉及到的种种应用场景正在迅速增长，包括数据管理、数据分析、人工智能等方面。
在这个领域里，管理和分析数据是至关重要的一件事情，因此，本文将透过数据管理和分析的技术手段，通盘分析大数据时代下的技术和应用。
一、大数据的定义和特征首先简单描述一下什么是大数据。
其实，大数据不单单是数据的数量。
大数据的最本质特征是数据的增长速度、多样性和价值。
大数据的数量通常以GB、TB （千亿字节）、PB（百万亿字节）等巨大数字来表示。
而大数据并非单一的数据类型，而是包括了结构化、半结构化和非结构化数据。
另外，大数据的价值也是其最重要的特征。
二、大数据时代下的数据管理在大数据时代下的数据管理中，包括了数据采集，数据存储和数据分析三方面。
其中，数据采集是数据管理的起点。
为划分数据并统一管理，首先需要经过一系列的数据采集流程，将数据按照一定的格式进行收集。
在传统数据管理的时代，数据采集是比较容易的，因为采集到的数据量小、类型特定。
但在大数据时代下，数据种类非常多，而数据采集工具和技术也需要具备强大的容错能力和可扩展性。
其次，数据存储是大数据管理的重要组成部分。
在大数据存储方面，有许多技术可以使用：Hadoop、MapReduce、NoSQL等。
Hadoop有一定的数据块大小的限制，而你可以使用不受限制的database等NoSQL技术来解决这一问题。
这些技术的选用会影响到数据的存储效率和使用效果。
最重要的一环是数据分析。
因为大数据中所包含的价值非常高，且数据种类繁多，而分析数据就是跨越进入下一个有价值的阶段。
数据分析的关键是要将数据转换为具有意义的信息，以进行更有价值的业务决策。
数据分析技术主要包括机器学习、平衡型树、人工智能等等。
三、大数据时代下的数据分析要进行大数据分析，常用的工具包括：Hadoop、SAS、R-language、Python等。
SAS的名词解释
SAS的名词解释随着大数据时代的到来，人们对于数据分析和统计越来越重视。
在数据科学领域中，一家被广泛应用和认可的软件公司就是SAS（Statistical Analysis System）公司。
本文将对SAS和与之相关的名词进行解释，并介绍其在数据分析领域中的重要性。
一、SAS（Statistical Analysis System）公司SAS公司是全球领先的分析软件提供商。
它的软件系统（也称为SAS）广泛用于数据管理、数据挖掘、统计分析、预测建模和商业智能等领域。
SAS公司于1976年成立于美国，多年来一直致力于推动数据分析领域的创新和发展。
其产品和解决方案帮助企业从庞大的数据中获取洞察力，做出更明智的商业决策。
二、SAS语言SAS语言是SAS公司开发的一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数，被广泛应用于学术研究、医药、金融、市场营销等众多领域。
SAS语言的特点是结构化和过程导向的，即通过一系列的步骤和语句来完成数据分析任务。
它具有灵活的语法和强大的数据管理功能，使得用户能够高效地处理和分析大规模数据集。
三、SAS数据集SAS数据集是SAS系统中最常用的数据存储格式。
它可以理解为一个结构化的表格，包含多个观测值和变量。
SAS数据集可以由用户创建，也可以从外部数据源导入。
在SAS语言中，对数据进行读取、处理和分析都是通过操作数据集来完成的。
SAS数据集的优势在于高效的数据检索、数据转换和数据整合能力，使得用户能够迅速地获取所需的信息。
四、SAS图形SAS图形是SAS系统中用于数据可视化的工具。
它提供了众多的图表类型和图形选项，如散点图、柱状图、折线图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。
通过利用SAS图形，用户可以进行数据探索和发现数据之间的关联性。
此外，SAS 图形还支持自定义图形输出，使用户能够根据需要调整图表的样式、尺寸和布局。
五、SAS模型SAS模型是指在SAS系统中基于数据建立的统计分析模型。
大数据报告分析中使用的常见工具和软件介绍
大数据报告分析中使用的常见工具和软件介绍一、大数据报告分析的背景和意义二、常见的大数据分析工具介绍三、常见的数据可视化工具介绍四、常见的机器学习工具介绍五、常见的大数据处理软件介绍六、常见的数据挖掘工具介绍一、大数据报告分析的背景和意义随着互联网的发展和技术的进步，人们每天产生的数据量呈爆发式增长，这些数据所包含的信息对于企业和政府来说具有重要的价值。
然而，如何从海量的数据中快速提取有用的信息，成为了摆在人们面前的挑战。
大数据报告分析就是针对这一问题而诞生的。
大数据报告分析旨在通过对大数据进行收集、整理、清洗和分析，从中挖掘出有价值的信息和洞察，并以报告的形式反馈给用户。
这样的报告可以帮助企业和政府做出更明智的决策，优化资源配置，提高工作效率，预测市场变化，甚至改变战略方向。
二、常见的大数据分析工具介绍1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可用于处理大规模数据集。
它基于MapReduce模型，通过将任务分解为多个小任务并在集群中分布式执行，实现快速高效的数据处理。
2. Hive：Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了类似于SQL的查询语言，使得非编程人员也能方便地进行数据查询和分析。
3. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，具有内存计算的优势，能够在大规模集群中进行高效的数据处理和分析。
4. SAS：SAS是一种强大的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析功能和建模工具，广泛应用于金融、健康、教育等领域。
5. R语言：R语言是一种广泛使用的开源数据分析和统计编程语言，具有丰富的数据处理和可视化功能，被数据科学家广泛使用。
6. Python：Python是一种简单易用的编程语言，具有丰富的数据处理和分析库，如Pandas、NumPy和SciPy，被广泛用于数据科学和机器学习领域。
三、常见的数据可视化工具介绍1. Tableau：Tableau是一种流行的商业智能工具，能够将数据快速转化为交互式的可视化图表和仪表盘，帮助用户更直观地理解数据。
大数据分析方法和工具的应用
大数据分析方法和工具的应用随着互联网的不断发展，数据成为了一个越来越重要的资源。
各大企业纷纷将数据分析应用到自己的业务中，以期提高效率和竞争力。
随着数据量的不断增加和数据类型的多样化，传统的数据处理方式已经无法满足需求。
这时，大数据分析方法和工具应运而生。
一、大数据分析方法1.1 数据挖掘数据挖掘是一种自动探测大数据中潜在模式和规律的计算技术。
它可以挖掘出数据中的隐藏信息和重要趋势，从而帮助企业做出更好的决策。
1.2 机器学习机器学习是一种人工智能领域中的重要分支，它通过算法和数学模型，让计算机自主学习，并从中提取有用信息。
在大数据分析中，机器学习可以帮助企业自动分类、预测、推荐等。
1.3 数据可视化数据可视化是将数据呈现为可视化形式的技术。
在大数据分析中，数据可视化可以让人们更好地理解和解释数据，帮助企业做出更好的决策。
二、大数据分析工具2.1 HadoopHadoop是一种分布式计算系统，可以处理大规模数据。
它是大数据领域最为流行的开源分布式计算框架，适用于处理结构化和非结构化数据。
2.2 SparkSpark是一种开源的分布式计算引擎，可以处理大规模数据和机器学习任务。
它支持多种编程语言，并可以与Hadoop集成使用。
2.3 TableauTableau是一种数据可视化工具，可以将数据呈现为各种可视化形式，包括图表、仪表板等。
它可以连接多种数据源，支持大规模数据可视化和数据探索分析。
2.4 SASSAS是一种商业化的数据分析工具，主要用于统计分析和数据挖掘。
它支持多种数据源和数据操作方式，并且具备较高的安全性和稳定性。
三、大数据分析的应用3.1 金融行业在金融行业中，大数据分析可以帮助银行和保险公司识别风险，预测市场走势和客户需求。
通过数据可视化和机器学习等技术，可以快速发现异常交易、欺诈行为和信用风险等。
3.2 零售行业在零售行业中，大数据分析可以帮助企业优化供应链、改进营销策略和提高顾客满意度。
如何使用SAS进行大数据分析
如何使用SAS进行大数据分析第1章：介绍SAS软件及其优势SAS（Statistical Analysis System）是一款常用的统计分析软件，广泛应用于大数据分析领域。
其优势在于丰富的功能模块、高效的数据处理能力和强大的统计分析算法。
本章将介绍SAS软件的基本特点及其在大数据分析中的优势。
1.1 SAS软件特点SAS软件可执行数据管理、数据挖掘、统计分析和预测建模等任务。
它支持多种数据格式，如CSV、Excel和数据库等，方便用户导入、导出和管理数据。
此外，SAS软件具备友好的用户界面和丰富的函数库，使用户能够灵活地进行数据操作和分析。
1.2 SAS在大数据分析中的优势相比其他大数据分析工具，SAS具有以下优势：1）高效处理大数据量：SAS软件采用分布式计算，能够快速处理大规模的数据。
它能够自动分配任务到多台服务器上并并行处理，提高了大数据分析的效率。
2）强大的统计分析能力：SAS内置了众多的统计分析算法，可以实现从简单的描述性统计到复杂的机器学习模型的构建，满足不同层次和需求的分析需求。
3）全面的数据挖掘功能：SAS提供了数据挖掘的相关功能，如聚类分析、关联规则挖掘和文本挖掘等。
这些功能帮助用户在海量数据中发现隐藏的模式和规律，为业务决策提供支持。
第2章：SAS基础知识介绍在使用SAS进行大数据分析之前，有必要了解SAS的基础知识。
本章将介绍SAS的数据管理、语法基础和常用函数等内容。
2.1 数据管理SAS能够方便地导入和导出各种数据格式，如CSV、Excel和数据库等。
通过SAS的数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step），可以对数据进行处理和转换。
此外，SAS还提供了数据集（Dataset）的概念，可以方便地对数据进行组织和管理。
2.2 SAS语法基础SAS语言是一种基于过程的编程语言，具有丰富的语法规则。
了解SAS语法基础有助于编写高效的分析程序。
常用的SAS语法包括数据步的INPUT和OUTPUT语句、过程步的PROC语句和数据集操作函数等。
数据科学与大数据技术导论-第7章-大数据分析工具
Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59,Feb 25 2020,22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]
on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Reader来阅读这个工作簿，并可以对工作簿中的数据
进行过滤、筛选和检验。
Tableau Public适合想要在Web上分析交互式数据
（4）
的用户，它是一款免费的服务产品。用户可以将创建
Tableau Public
的视图发布在Tableau Public上，并且将其分享在网页、
博客，或者类似于Facebook和Twitter的社交媒体上。
布和管理Tableau Desktop制作的仪表板，同时也可以
（2）
Tableau Server
发布和管理数据源。Tableau Server基于浏览器的分析
技术，当仪表板做好并且发布到Server后，其他同事
通过浏览器或平板电脑就可以看到分析结果。此外，
Tableau Server也支持平板电脑的桌面应用端。
版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多的用于独立的和大型的项目开发。
Python不仅支持命令式编程和函数式编程，
而且支持面向对象的程序设计。
Python的语法简洁清晰，拥有支持几乎所有
领域应用开发的扩展库。它可以把多种语言程序
融合到一起，并且实现无缝拼接，更好的发挥不
同语言和工具的优势，满足不同应用领域的需求。
SAS软件在医学数据分析中的应用
SAS软件在医学研究中有广泛的应用，如流行 病学研究、临床研究和医疗数据分析等，为 研究人员提供强大的数据处理和分析工具。
SAS软件在医学数据分析 中的应用
SAS软件是一种功能强大的数据分析工具，广泛应用于医学领域。本演示文稿 将介绍SAS软件的概述、特点以及在医学数据分析中的应用领域。
SAS软件概述
SAS（统计分析系统）软件是一种全面的统计分析和数据管理工具。它提供了 广泛的功能，包括数据清洗、可视化、模型建立和报表生成等。SAS软件在医 学领域中发挥着重要作用。
SAS在医学数据分析中的应用领域
临床试验数据分析
SAS软件用于分析临床试验数据，评估药物的 疗效和安全性，帮助决策者做出科学的医疗 决策。
健康保险
SAS软件可用于分析健康保险数据，帮助保险 公司评估风险、制定保险策略和提供优质的 健康保险服务。
生物信息学
SAS软件在生物信息学中的应用广泛，如基因 组学、蛋白质组学和转录组学等领域，帮助 解析生物大数据。
SAS软件大规模的医学数据集，并提供高效的数据分析和处理功能。
2 多种统计分析方法
SAS软件支持多种统计分析方法，包括回归分析、生存分析、聚类分析等，适用于各种类 型的医学研究。
3 灵活的可视化功能
SAS软件提供丰富的可视化功能，可以将医学数据以图表、图像和地图等形式展示，帮助 研究人员更好地理解和解释数据。
利用大数据进行审计如何处理和分析大量数据
利用大数据进行审计如何处理和分析大量数据利用大数据进行审计：如何处理和分析大量数据大数据已经成为当今社会中不可忽视的一项重要资源。
审计过程中，大量数据的处理和分析扮演着至关重要的角色。
本文将就利用大数据进行审计时如何处理和分析大量数据展开探讨，并提供一些有效的方法和工具。
一、数据的收集与整理审计涉及的数据种类繁多，包括财务报表、营销数据、客户信息等。
首先，我们需确保数据的完整性和准确性。
相关数据应通过合法途径收集，彻底排除非法获取数据的风险。
其次，对于大规模的数据，我们需要进行有效的整理与分类，以便后续分析工作。
数据整理可采用数据清洗、数据归档和数据转换等方法。
数据清洗通过识别和纠正数据中的错误、异常或重复数据，提高数据的质量。
数据归档则是将数据存档至可访问的存储空间，确保数据的安全性和可靠性。
数据转换包括将数据从源格式转换为目标格式，使数据能够被分析工具和算法所理解和利用。
二、数据分析与挖掘审计人员需要将大量的数据转化为有用的信息和见解。
数据分析与挖掘是实现这一目标的关键步骤。
1. 统计分析统计分析是处理和解释数据的重要工具。
审计过程中，通过对数据进行描述性统计、相关性分析、趋势分析等方法，可以发现数据中的模式、规律和异常情况，从而揭示出潜在的风险和问题。
2. 数据可视化数据可视化是将大量数据以图表、图形等形式直观展示的有效方式。
审计人员可以利用数据可视化工具如图表、仪表盘等，将复杂的数据转化为易于理解和分析的视觉呈现，进一步加深对数据的了解。
3. 模型构建与预测模型构建和预测是利用大数据进行审计分析的高级技术。
审计人员可以利用机器学习、人工智能等方法，构建预测模型，通过对历史数据的学习和分析，预测未来的趋势和可能的风险。
这有助于审计人员在审计工作中更早地发现异常情况，提前采取相应的措施。
三、大数据分析工具为了更高效地处理和分析大量数据，审计人员可以依靠一些专业的大数据分析工具。
1. TableauTableau是一款流行的数据可视化工具。
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用
浅谈SAS模型在保险公司内部审计中的应用随着社会的不断发展和进步，保险行业在我国的发展速度也越来越快，保险公司在发展过程中也面临着诸多的挑战和问题。
这就需要保险公司加大内部审计力度，及时发现问题并及时处理。
而SAS模型正是在这一背景下应运而生的一种内部审计工具。
本文将重点就SAS模型在保险公司内部审计中的应用进行探讨和分析。
一、SAS模型的概念及原理SAS，即"Statistical Analysis System"的缩写，中文意为"统计分析系统"。
它是一种基于统计学原理的数据分析工具，通过对数据进行统计、分析和建模等操作，为企业提供科学的数据支持，帮助企业更全面、准确的了解自身的经营状况。
在保险公司的内部审计中，SAS模型主要应用于数据挖掘、风险评估、欺诈检测等方面。
其原理主要包括数据抽样、数据分析、模式识别和预测分析等。
1. 数据挖掘保险公司拥有大量的数据资料，包括客户信息、投保信息、理赔信息等，这些数据的挖掘对于审计工作非常重要。
通过SAS模型的数据挖掘功能，可以对这些数据进行深入挖掘和分析，发现其中的规律和模式，帮助内部审计人员更好地了解企业运营状况，及时发现问题。
比如可以通过数据挖掘技术，从大量的数据中找到异常的模式，从而及时发现潜在的风险点。
2. 风险评估风险评估是保险公司内部审计的重要环节之一。
SAS模型可以通过对数据进行分析和建模，帮助审计人员更准确地评估企业的风险状况。
通过风险评估，可以及时发现可能存在的风险点，采取相应的控制措施，降低企业的风险。
比如可以通过SAS模型对客户投保信息进行分析，找到高风险客户，以便针对性地加强风险管理。
3. 欺诈检测在保险公司内部审计中，欺诈检测是一个非常重要的环节。
通过SAS模型的欺诈检测功能，可以对理赔信息、保单信息等进行深入分析，找出其中的异常模式，比如重复理赔、虚假投保等情况，有针对性地加强对欺诈的排查和控制。
学会使用SAS进行数据分析与统计
学会使用SAS进行数据分析与统计第一章：SAS简介与安装1.1 SAS的定义与发展历程1.2 SAS的应用领域与优势1.3 SAS的安装与配置步骤第二章：SAS基本语法与数据处理2.1 SAS数据集的创建与导入2.2 数据集的基本操作（查询、排序、合并等）2.3 数据集的转换与处理（缺失值处理、变量转换等）第三章：SAS统计分析3.1 描述性统计分析（中心趋势与离散程度测量）3.2 统计图表（直方图、散点图、箱线图等）3.3 参数检验方法（t检验、方差分析等）3.4 非参数检验方法（秩和检验、卡方检验等）3.5 回归分析（线性回归、逻辑回归等）第四章：SAS数据挖掘与建模4.1 数据挖掘的概念与方法论4.2 数据挖掘过程与流程4.3 数据探索与预处理4.4 分类与预测模型的建立4.5 模型评估与应用第五章：SAS与大数据分析5.1 大数据与SAS的关系与发展趋势5.2 大数据的存储与处理5.3 大数据分析的典型方法与应用5.4 SAS在大数据分析中的优势与应用案例第六章：SAS与业务决策支持6.1 SAS在决策支持系统中的作用6.2 基于SAS的数据驱动决策方法6.3 风险管理与预警系统的建立6.4 模拟与优化决策的实现6.5 基于SAS的智能决策系统案例分析第七章：SAS的应用案例分析7.1 金融行业中的风险控制与信用评估7.2 医疗保险领域中的疾病预测与费用预测7.3 零售行业中的用户行为分析与精准营销7.4 制造业中的质量控制与生产优化7.5 市场调研与品牌分析中的应用案例第八章：SAS的发展与前景展望8.1 SAS在数据科学领域的地位与作用8.2 SAS的发展趋势与技术创新8.3 SAS对于人才发展的需求8.4 对于SAS未来的个人职业规划建议总结：本文分析了SAS的基础语法与数据处理、统计分析、数据挖掘与建模、大数据分析、业务决策支持以及应用案例等多个方面。
SAS作为一种功能强大的数据分析与统计工具，在各行各业的实际应用中发挥着重要的作用。
大数据背景下数据科学分析工具现状及发展趋势
大数据背景下数据科学分析工具现状及发展趋势随着大数据技术的发展和普及，数据科学分析工具也得到了广泛应用。
数据科学分析工具是指用于处理、分析和可视化大数据的软件工具，常用的工具有R、Python、SAS、SPSS等。
这些工具在大数据背景下发挥着重要的作用，并且在不断发展中。
1. 开源性：开源工具如R和Python是最为流行的数据科学分析工具，在大数据背景下有着广泛的应用。
开源工具具有免费、易于学习和使用的特点，可以满足不同用户的需求，并且可以共享和改进代码。
2. 多样性：随着大数据技术的发展，数据科学分析工具的种类也越来越多。
除了R和Python，还有一些商业工具如SAS和SPSS等。
这些工具都具有各自的优势和特点，用户可以根据自己的需求选择合适的工具。
3. 高效性：在大数据背景下，数据科学分析工具需要具备高效处理和计算大量数据的能力。
一些工具支持并行计算、分布式计算和GPU加速等技术，可以提高分析速度和效率。
4. 可视化：数据科学分析工具不仅能够进行数据处理和分析，还可以通过可视化的方式将分析结果直观地展示出来。
可视化工具如Tableau和Power BI等可以帮助用户更好地理解和解释数据，并发现隐藏在数据中的关联和趋势。
1. 大数据处理能力的提升：随着大数据技术的不断发展，数据科学分析工具需要具备更高的处理能力来应对越来越大的数据规模。
未来的工具可能会采用更高效的算法和技术来实现快速的数据处理和分析。
2. 强化机器学习和深度学习能力：在大数据背景下，机器学习和深度学习在数据科学中的应用越来越广泛。
数据科学分析工具需要具备更强大的机器学习和深度学习能力，以支持更复杂的数据模型和算法。
3. 更多领域的定制化工具：随着数据科学的发展，不同领域对数据分析的需求也越来越多样化。
未来的数据科学分析工具可能会出现更多面向特定行业或领域的定制化工具，以满足用户不同领域的需求。
4. 可视化和交互性的改进：可视化工具在数据科学分析中起着重要的作用，未来的工具可能会更注重可视化和交互性的改进，以提高用户对数据分析结果的理解和使用。
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上汽通用汽车信息系统部•上海通用汽车凭借覆盖整个业务链的、高效先进的IT业务解决方案力拔头筹，连续多年蝉联中国信息化500强之首。
•上海通用汽车还获得最佳企业信息化效益奖、最佳信息化战略奖和优秀信息化建设团队奖，年度企业信息化CIO大奖，体现了上海通用汽车中国企业信息化标杆企业的实力。
个人背景郑婕十五年数据管理及挖掘分析经验•2002~2006 银行数据仓库及挖掘•2007~Now 上汽通用信息系统部企业数据经理带领IT数据管理及高级分析团队，负责打造大数据分析挖掘平台，服务于公司各大业务部门以及上万经销商用户，支持公司数据化运营战略，提升企业大数据洞察。
目录CONTENTS 01020304SGM大数据分析应用蓝图质量智能分析整车及售后配件销量预测客户画像目录CONTENTS 01020304SGM大数据分析应用蓝图质量智能分析整车及售后配件销量预测客户画像SGM 大数据应用蓝图设计生产供应链质量市场销售售后车联网设计质量分析试验车分析•生产零配件库存优化•供应商物流报警问题分析•整车销量预测•Super ID&消费者分析•经销商零配件预测与库存优化•维修站问题解决知识库•整车生产与排产优化•能源管理与优化•索赔质量分析•出保质量分析•三包预警分析•质量投诉预警•市场营销运作分析•舆情分析•驾驶行为模式探索•辅助驾驶探索目录CONTENTS 01020304SGM大数据分析应用蓝图质量智能分析整车及售后配件销量预测客户画像案例概述挑战:•随着SGM车型平台不断增多和年产量不断扩大，现有的索赔分析系统已经不能满足业务部门的需求，质量问题发现时间晚，解决周期长，索赔成本高解决方案：•SAS保修解决方案，采用行业最佳实践，多种分析手段，多角度分析问题，加快问题解决速度获益:•IPTV (千辆车保修率）显著降低•单车保修成本降低34%•系统上线第一年节省超过2千万人民币保修数据仓库是数据金矿保修索赔数据集市每周接近70万条索赔记录了解产品使用状况的第一手资料反映汽车质量的重要数据金矿DMS 索赔数据高级分析文本分析凸显问题分析仪表盘报告库日常报告和分析SAS 保修分析解决方案SAS 保修解决方案-仪表盘集中展现保修绩效高级分析文本分析凸显问题分析仪表盘报告库日常报告和分析Warranty Business Rules & ProcessesWarranty Information Store企业级保修分析KPIs 绩效指标展示SAS 保修解决方案-仪表盘企业报告和个人分析报告库，便于共享和提高工作效率高级分析文本分析Analysis凸显问题分析仪表盘报告库日常报告和分析Warranty Business Rules & Processes企业级保修分析Warranty Information Store Warranty Information StoreWarranty Information Store Warranty Information Store企业级报表，个人分析报表SAS 保修解决方案-突显问题分析高级分析文本分析Analysis突显问题分析仪表盘报告库日常报告和分析Warranty Business Rules & ProcessesWarranty Information Store企业级保修分析自动化分析计算的阀值SAS 保修解决方案-分析和报告强大的交互式质量分析工具，提高问题发现和根因分析效率高级分析文本分析Analysis潜在问题分析仪表盘报告库日常报告和分析Warranty Business Rules & ProcessesWarranty Information Store企业级保修分析12 类现成的针对保修数据的分析工具，横向纵向，高度可交互的分析平台SAS 保修解决方案-高级分析报告可以根据需要定制各类分析，拓展分析领域高级分析文本分析Analysis潜在问题分析仪表盘报告库日常报告和分析Warranty Business Rules & ProcessesWarranty Information Store 企业级保修分析先进的数据挖掘和文本挖掘▪可定制客户化模型、分析任务及报表▪索赔欺诈监测▪环境影响▪索赔相关性分析▪预测故障▪定义问题代码SAS 保修解决方案-效果质量问题识别和解决的时间周期大大缩短探查质量问题解决质量问题确认问题解决60 天60到90以上60 到90天以上总共需要240 天识别问题解决问题使用SWA之前探查质量问题解决质量问题确认问题解决30 天15 到45 天15 到45 天提前150天发现和确认索赔问题识别问题解决问题使用SWA之后成本降低：单车保修成本降低34%上线不到一年时间节省超过2千万人民币SGM 面临外部环境的改变客户反馈方式转变社交媒体大数据时代来临SGM 历史客户反馈质量问题总量情况公司越来越关注社交媒体数据的利用•2016年全球每日新增数据将是今天4倍•社交媒体的兴盛是大数据时代的主因•新浪微博注册用户破5亿每日新增微博过1亿•社交媒体+移动终端正在改变人们的生活方式斯坦福大学的一份调研报告显示：•59％的公司使用社交媒体进行客户研究•其中32％的企业通过监测社交媒体来检测他们的业务活动。
（仅有14％的企业使用社交媒体来衡量企业绩效）随着社交网络的急速发展，客户对整车质量的反馈途径从原先的经销商转换到互联网Level 1细化报告提升业务Level 2总结规律问题预警Level 3体现价值综合评估利用文本挖掘技术，提升业务部门业务水平。
Warranty 重点问题IPTV/CPV 细化分析报告建立多渠道信息共通平台，对重大问题进行预警平衡各渠道权重与优先级，完善现有质量问题评价体系各渠道每月Top 10质量问题展现各渠道质量问题演变规律探索各渠道对重大问题预警可能性完善质量评估体系KPI竞品横向比较Benchmark通过网络舆情进行质量问题评分和预警SGM质量智能分析平台成果质量问题识别和解决的时间周期大大缩短目录CONTENTS 01020304SGM大数据分析应用蓝图质量智能分析整车及售后配件销量预测客户画像整车需求计划和库存优化案例概述挑战:•整车需求预测难，难以准确制定销售目标•难以合理分配整车销售目标•难以平衡供应链库存•缺乏科学库存布局和驳运优化策略解决方案：•采用SAS DDPO 预测和优化解决方案，制定科学的需求预测，合理分配销售目标，优化驳运计划获益：•预测准确率提升5－10%•驳运计划更优化，减少码头积压•整车库存周转率提高解决方案架构需求预测库存优化布局驳运优化销售目标调整业务规则和流程业务数据（服务满足率，，其他限制条件）销售历史影响因素库存数据外部数据成本数据分类/层规则客户数据提前期SAS 预测和库存优化解决方案Information Store库存优化数据集市（数据管理和集成）历史运输数据整车预测与库存优化需求预测需求预测库存优化布局配车驳运销售目标调整业务规则和流程业务数据（服务满足率，，其他限制条件）销售历史影响因素库存数据外部数据成本数据分类/层规则客户数据提前期SAS 预测和库存优化解决方案Information Store 库存优化数据集市（数据管理和集成）历史运输数据•自动模型诊断和选择•既能批量处理也可人机交互•能对日历事件和离散事件建模•自动识别季节性，趋势性，随机性•分层级的预测和调和•强大的模型库销售目标调整分解需求预测库存优化布局配车驳运销售目标调整业务规则和流程业务数据（服务满足率，，其他限制条件）销售历史影响因素库存数据外部数据成本数据分类/层规则客户数据提前期SAS 预测和库存优化解决方案Information Store库存优化数据集市（数据管理和集成）历史运输数据•多层次交叉预测和调和•根据上层目标调节下层指标•自动优化分解销售指标总销量品牌销售大区城市经销商车系配置业务规则和流程销售历史影响因素库存数据外部数据成本数据分类/层规则客户数据提前期SAS 预测和库存优化解决方案InformationStore库存优化数据集市（数据管理和集成）历史运输数据•多层次优化库存结构（总仓，区域仓库，经销商仓库）•服务水平•库存成本•模拟优化计算•批售目标分解•资源匹配优化计算驳运优化需求预测库存优化布局配车驳运销售目标调整业务规则和流程销售历史影响因素库存数据外部数据成本数据分类/层规则客户数据提前期SAS 预测和库存优化解决方案Information Store库存优化数据集市（数据管理和集成）历史运输数据•按优化布局、销售预测、目标、当前库存、运能及其他约束条件，按运筹学方法确定：运什么，运多少，何时运，运输方式，目的地汽车售后市场的特点>6年车龄≤6年车龄20102012201527%29%35%•数量庞大的的SKU而零配件的生命周期要远远超过汽车的生命周期，一辆整车按6000个左右的零配件，一个新车型会带来2500-3000个新配件品种，大多数企业需要管理超过30000个SKU计划能力薄弱配件供给不稳定供应商和经销商协作不佳信息系统功能不健全供应链可视性差•无法预知且不稳定的库存需求受季节性、周期性和区域性的影响，外加自身预测能力的欠缺，在制定库存需求计划方面，大部分汽车行业依然在使用简单粗放的方法•整体供应和配送网络的复杂性零配件的供应和配送网络涉及到从经销商和OEM 厂商发出的订单需求，到实际的配件配送过程，其中涉及到众多主体和大量的信息交互数据预测分析，在2020年，中国的汽车保有量将超过美国在整车利润空间逐渐稀薄的大趋势下，售后业务的利润已成为越来越重要的收入来源Business Rules & ProcessesSAS 系统配件预测及计划数据集市业务数据（客户满意率，最小包装量，其他限制条件）订单完成情况历史历史事件数据销售历史库存及在途数据外部数据成本数据物流层次结构配件工程数据Lead Time配件需求預測分析報表配件计划优化采购建议配件分类分析售后配件需求预测平台目录CONTENTS 01020304SGM大数据分析应用蓝图质量智能分析整车及售后配件销量预测客户画像泛互联网化对营销体系的改变，以产品为中心转换为以客户为中心4P4C4EProduct ||产品Price ||价格Place ||渠道Promotion ||促销Consumer ||消费者Cost ||成本Convenience ||便利Communication ||沟通Experience ||体验Exchange ||价值互换Everyplace ||无处不在Evangelism||布道营销本质自古有之数字革命CRM 消费者中心互联网革命实时互联Product Experience PriceExchangePlace Everyplace PromotionEvangelism标准化整车&配件MSRP 经销商渠道个性化出行体验&服务&产品双向价值&差异化定价用户全触点场景化+情景化+感情化较为统一的广宣&促销方案服务网络扁平化，营销触点逐步在线,用数据描绘客户成为可能问答社区车主评论社交媒体质量投诉车价论坛指数促销电商报价官网APP经销商生活习惯问题投诉消费习惯维修次数车主俱乐部收入购买时间维修驾驶习惯地域金融服务职业活动区域政府信息信用评级个人属性外部内部社交平台企业级大数据平台外部数据合作平台SGM 数据分析平台新闻评论From ：《Doing Data Science 》Rachel Schutt & Cathy O’Neil“数据科学家如此火热，但事实上如此面面俱到的人才难以获取，组建一个具备多种技能的数据科学团队更为可行”作者：•美国新闻集团数据科学部高级副总裁•哥伦比亚统计系教授•曾在谷歌研究院工作多年，负责设计算法原型并通过建模理解用户行为炙手可热的数据科学家数据科学家做什么•学术界•学界的数据科学家首先是个科学家，接受了其他学科的训练，同大量数据打交道，不管这些数据的结构，规模，复杂度，他都能挖掘出数据背后的意义，从而解决现实世界的问题•工业界•理解数据•数据清洗•统计学•机器学习•程序开发数据处理•构建模型•设计算法•设计运作模型效果验证实验可视化，建模•数据 决策•以准确无误的语言、图形和各方交流•促进理解数据背后的意义沟通123SGM跨领域数据科学团队打造SGM数据科学团队每个人、每个角色都需要根据自己的知识体系缺陷去补充相应的知识，每个人都拥有自己独特的知识结构，数据分析团队是大家紧密合作，取长补短，以团队化的方式去解决数据问题Thank You。