决战大数据讲义
大数据分析讲稿ppt教案
详细描述
通过大数据分析金融交易数据，及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为，为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换，如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能，提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全，包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划，以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架， 它支持高性能的实时数据 流处理，适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程，常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法，它 通过构建树状结构来对数据 进行分类，并预测未来的数 据点属于哪个类别。
大数据培训讲义PPT(共 75张)
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
大数据处理实战课件PPT详解
流式计算
利用流式计算技术对数据流进行 实时分析和挖掘。
物联网应用
通过实时数据处理和流式计算， 实现智能物联网应用。
数据采集和清洗的技术和工具
1
数据采集
使用Web爬虫、传感器等技术采集大数
数据清洗
2
据。
清洗数据，去除重复、缺失和错误的数
据。
3
数据转换
将数据转换为可用于分析的数据格式， 如结构化数据。
大数据平台的设计和构建
1 需求分析
2 架构设计
了解用户需求，确定数据平台的功能和特性。
设计高可用性、可扩展性和安全性的大数据 平台架构。
3 数据迁移
将现有系统的数据迁移到大数据平台。
4 系统测试
进行功能测试、性能测试和安全测试。
实时数据处理和流式计算的应用
实时数据处理
处理实时产生的大数据流，如交 易数据和传感器数据。
利用大数据处理技术来改善医疗服务，实现个 性化健康管理。
智能交通
基于大数据处理的交通管理系统，提高交
集群计算
利用分布式计算技术处理大规模 数据集。
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上， 提高数据的可靠性和可扩展性。
工具与框架
使用开源工具和框架，如Hadoop， Spark，实现大数据处理。
大数据处理实战课程PPT 详解
探索大数据处理的全貌和重要性，包括大数据的来源、应用场景、挑战与解 决方案，以及数据分析的基本原理和方法。
大数据处理的应用
金融与风险评估
通过大数据分析来预测金融市场的趋势，提高 风险评估的准确性。
市场营销
通过数据分析来了解消费者需求，制定精准的 市场营销策略。
医疗与健康
《决战大数据》讲义
《决战大数据》讲义在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源。
企业和组织能否有效地利用数据，直接关系到其在市场竞争中的地位和未来的发展。
这就是我们所说的“决战大数据”。
大数据是什么？简单来说，大数据就是大量的、多样化的、高速产生的数据集合。
这些数据来源广泛，包括互联网、社交媒体、传感器、交易记录等等。
它们的规模之大、增长速度之快、类型之复杂，远远超出了传统数据处理技术的能力范围。
为什么大数据如此重要？首先，大数据能够帮助企业更好地了解消费者。
通过分析消费者的行为数据、购买历史、偏好等信息，企业可以精准地把握市场需求，推出更符合消费者需求的产品和服务。
比如，电商平台通过分析用户的浏览和购买行为，能够为用户推荐个性化的商品，提高用户的购买转化率。
其次，大数据有助于优化企业的运营。
企业可以利用大数据监控生产流程、供应链管理、库存水平等，及时发现问题并进行调整，从而提高效率、降低成本。
例如，制造业企业通过对设备运行数据的监测和分析，可以提前预测设备故障，进行预防性维护，减少停机时间。
再者，大数据能够为企业的创新提供支持。
基于对大量数据的挖掘和分析，企业可以发现新的商业机会、创新业务模式。
比如，共享经济的兴起就是基于对闲置资源和用户需求数据的有效整合。
然而，要想在这场大数据的决战中取得胜利，并非易事。
企业面临着诸多挑战。
数据质量就是一个关键问题。
大量的数据并不意味着都是有价值的，其中可能存在着错误、缺失、重复等问题。
如果不进行有效的数据清洗和筛选，这些低质量的数据将会影响分析结果的准确性和可靠性。
数据安全也是不容忽视的。
随着数据的价值不断提升，数据泄露的风险也日益增大。
企业必须采取严格的安全措施，保护用户的隐私和数据的安全。
此外，人才短缺也是制约企业大数据发展的一个因素。
大数据分析需要具备专业知识和技能的人才，包括数据科学家、数据分析师、数据工程师等。
而目前，这类人才在市场上供不应求。
那么，企业应该如何应对这些挑战，在决战大数据中胜出呢？首先，要建立完善的数据管理体系。
《决战大数据》讲义
《决战大数据》讲义第一章：大数据概述1.1 大数据的定义大数据指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内快速增长的、复杂的大规模数据集。
它具有四个主要特征：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.2 大数据的来源与应用场景大数据的来源包括社交媒体、物联网、电子商务、金融交易、医疗记录等。
应用场景包括推荐系统、金融风控、智能城市、智慧医疗等。
第二章：大数据技术架构2.1 数据采集与存储数据采集包括日志收集、数据挖掘、网络爬虫等。
数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据处理与分析数据处理技术包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。
2.3 数据可视化与展示数据可视化是将数据以图形、表格等形式展示出来，以便于用户理解和分析。
常见数据可视化工具包括Tableau、Power BI、ECharts等。
第三章：大数据应用案例解析3.1 电商推荐系统电商推荐系统通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐，从而提高销售额和用户满意度。
3.2 金融风控金融风控系统通过分析用户信用数据，预测用户违约风险，从而帮助金融机构降低信贷风险。
3.3 智能城市智能城市通过整合城市各类数据，实现城市资源的优化配置，提高城市治理水平和居民生活质量。
3.4 智慧医疗智慧医疗系统通过分析患者医疗数据，为医生提供诊断参考，为患者提供个性化治疗方案。
第四章：大数据安全与隐私保护4.1 大数据安全大数据安全主要包括数据加密、访问控制、安全审计等方面，旨在保护数据不被非法获取、篡改和泄露。
4.2 隐私保护隐私保护技术包括数据脱敏、差分隐私、同态加密等，旨在确保个人隐私在大数据分析应用中不被泄露。
第五章：大数据的未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合人工智能技术在大数据分析中的应用将越来越广泛，助力企业挖掘更多价值。
决战大数据消费者营销
团购一经推出就吸引了一批年轻的客户关注。 团购网站的主流消费群体与定位高端的海鲜酒 楼 目标客户群体明显不一致。通过团购网站吸 引来
的吃特价的顾客大都不是经常到海鲜酒楼去 消费
Ｃ ｌ ｈ ｉ ｎ ａ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ＆ Ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
文／ 朱 明坤 餐饮Ｅ Ｒ Ｐ 管理 模 式研 究 中心执 行长
在美国的超市里 ， 啤酒与尿布被摆在一起出售， 这使两者销量双双激增 ，原因是美国女人会要求丈
夫下班后为孩子买尿布 ，男人买完尿布后就顺手买 回啤酒 ，所以产生了神奇的销售效果 ，这就是沃尔 玛商场的智能化信息分析系统挖掘出来的秘密。 这就是大数据营销的时代 ！营销作为企业开源
不要 向和尚推销梳子
某海鲜酒楼生意一直不温不火，即使全体员工 费尽周折， 业绩也仅仅处于盈亏平衡的边缘 ， 一次，
老总在参加了一场关于餐厅营销策略的培训以后 ，
顿时似乎恍然大悟 ，之后开始在团购网站做起 了团
购。
的途径被广泛运用，特别是在这样一个供大于求的
时代，好酒也怕巷子深了。一直以来 ，大数据营销 都是营销高手们的秘密武器在暗地里发挥着巨大的
销运 用的关键环 节 。
个 月下来 ，酒楼的营业额是上升了不少 ，但
利润却仍然没有增加。由于突然增加了就餐人数， 导致服务质量和菜品质量下降 ， 新顾客没有增加多
少，反而之前的老顾客却丢了不少 。 作为一种营销方式有其优势的地方 ，商家通过
团购网站推出折扣价格让顾客体验餐厅的莱品与服
作用 。
团购一经推出就吸引了大批前来的顾客，毕竟
决战大数据
决战大数据今天Turck推出了大数据生态地图3.0版本，并从分先投资者的角度对两年来大数据市场最新发展进行深入研究。
希望更多小伙伴们的关注哦,请记得我们的微信号:jrxhb2014大数据创业投资的清明上河图然而在此之前，我们先来探索下:一、“大数据”的那些事1、何为大数据？大数据：是指数据规模极其巨大,以致很难通过一般软件工具加以撷取、管理、处理并整理成为有用资讯的海量数据。
目前业界公认大数据的特点有以下4个V:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
2、大数据如何使用？我们一般提到“大数据都是指的其处理和分析，因为只有过滤提取并可视化后大数据才能变得有用。
大数据思维：决策更多依据数据分析而非经验和直觉，样本也从抽样变成了全部，而我们更看重的是效率、趋势、相关度，而非精确度和因果关系。
变成拥有大数据思维的人吧，这样，你将会发现它很大的潜在价值，然后经过创造，来填补那些无数个还未曾实现过的空白吧。
二：决战大数据：百度、阿里和腾讯之争百度、阿里、腾讯三巨头的布局？潜力？生意经？1、百度：技术才是王道百度公司的大数据产品：从基于定位服务的人口迁徙“百度迁徙”到对于景区舒适度预测的“百度预测”；虽然百度表示这些项目都未能解决商业化的问题，但是这些也足矣使得百度的商业价值得以凸显。
想象力才更重要，百度数据将会以此为依据不断的颠覆传统行业。
2、阿里巴巴：交易最为重要阿里巴巴的大数据产品：战略=云端+大数据？消费者的消费数据，阿里巴巴都会记录，交易以及信用的数据将会成为阿里的第一手材料，阿里的数。
而作为支撑大数据必不可少的一部分，阿里云也帮助其解决了“双十一”高峰的问题。
然而阿里面临着的巨大挑战则是，如何从业务驱动型的公司转型成为技术驱动型的公司，通过大数据的分析也不仅仅停留一分钟交易的文胸究竟等于几个珠穆朗玛峰这种层面，如何让其扩展到交易领域则是其面临的最大挑战。
大数据专题讲义资料精要
引言概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据的应用已渗透到各个行业和领域，对于企业决策、市场推广、科学研究等方面起到了举足轻重的作用。
本文将进一步探讨大数据的相关概念、应用领域和技术工具，以及在大数据时代中面临的挑战和机遇。
正文内容一、大数据的概念与特征1.大数据的定义和范围：大数据是指规模巨大、类型繁多、增长迅速的数据集合，具有高速、多样和全球分布的特点。
2.大数据的四个特征：大容量、高速度、多样性和价值密度。
二、大数据的应用领域1.金融领域：大数据在银行、保险和证券等金融机构中的应用，如风险管理、反欺诈和个性化投资等。
2.零售与电商领域：大数据在零售业和电子商务中的应用，如市场分析、用户行为预测和定价策略优化等。
3.制造业与物流领域：大数据在制造业和物流领域中的应用，如供应链优化、生产过程监控和质量控制等。
4.医疗与健康领域：大数据在医疗健康领域中的应用，如临床决策支持、疾病预测和个性化医疗等。
5.城市管理与交通领域：大数据在城市管理和交通领域中的应用，如交通流预测、智能交通系统和城市规划优化等。
三、大数据的技术工具1.数据获取和存储技术：包括数据采集、传输和存储的技术，如传感器网络、云存储和分布式文件系统等。
2.数据处理与分析技术：包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等技术，如Hadoop、Spark和DistributedTensorFlow等。
3.数据可视化与交互技术：包括数据可视化和交互分析的技术，如Tableau、D3.js和PowerBI等。
4.大数据安全和隐私保护技术：包括大数据安全和隐私保护的技术，如加密算法、数据脱敏和访问控制等。
5.与大数据融合：大数据与的融合，如深度学习、自然语言处理和图像识别等。
四、大数据时代面临的挑战和机遇1.挑战：数据质量不稳定、数据隐私保护、技术人才缺乏和数据安全等方面的挑战。
2.机遇：数据驱动的决策、个性化营销、智能化服务和创新发展等方面的机遇。
战略大决战说课PPT课件 人教版
•
14、也许你想要的未来在别人眼里不值一提，也许你已经很努力了可还是有人不满意，也许你的理想离你的距离从来没有拉近过......但请你继续向前走，因为别人看不到你的努力，你却始终看得见自己。
•
15、所有的辉煌和伟大，一定伴随着挫折和跌倒；所有的风光背后，一定都是一串串揉和着泪水和汗水的脚印。
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16、成功的反义词不是失败，而是从未行动。有一天你总会明白，遗憾比失败更让你难以面对。
•
10、有些事想开了，你就会明白，在世上，你就是你，你痛痛你自己，你累累你自己，就算有人同情你，那又怎样，最后收拾残局的还是要靠你自己。
•
11、人生的某些障碍，你是逃不掉的。与其费尽周折绕过去，不如勇敢地攀登，或许这会铸就你人生的高点。
•
12、有些压力总是得自己扛过去，说出来就成了充满负能量的抱怨。寻求安慰也无济于事，还徒增了别人的烦恼。
教学程序设计
一、导入新课
设想一：影片导入
影片《大决战》片断
设想二：诗歌导入 《七律·人民解放军占领南京》
七律·人民解放军占领南京 毛泽东
钟山风雨起苍黄， 百万雄师过大江。 虎踞龙盘今胜昔， 天翻地覆慨而慷。 宜将剩勇追穷寇， 不可沽名学霸王。 天若有情天亦老， 人间正道是沧桑。
二、课堂提示
求助于课本，自主学习 三种求助方式 求助于同学，合作学习
•
18、在人生的舞台上，当有人愿意在台下陪你度过无数个没有未来的夜时，你就更想展现精彩绝伦的自己。但愿每个被努力支撑的灵魂能吸引更多的人同行。
•
19、积极的人在每一次忧患中都看到一个机会，而消极的人则在每个机会中看到了某种忧患。莫找借口失败，只找理由成功。
•
20、每一个成就和长进，都蕴含着曾经受过的寂寞、洒过的汗水、流过的眼泪。许多时候不是看到希望才去坚持，而是坚持了才能看到希望。
大数据演讲(PPT 23张)
Idea!
大数据视角下分析每个人的学习
概述：
大数据时代背景 下，通过收集学习者学 习方面的信息，利用数 据挖掘分析技术构建教 育领域相关模型来探索 教育变量之间的相关关 系，从而为教育教学决 策以及学习者学习状况 提供有效支持以及反馈。
数据来源
领域 学习者知识 研究目标 数据来源
学习者掌握了哪些知 1、学习者被问答时的应答数据 识（例如概念、技能、 （包括应答时间、所犯错误等） 思维技能等） 2、学习者随堂或课下的练习数据 （包括内容、持续时间等） 3、学习者的测试结果数据 4、学习者书目阅读情况数据。 学习者不同的学习行 为与学习者的学习结 果之间的关系 1、学习者学习花费时间、课程完 成情况。 2、在课堂、学校、家中学习行为 的变化情况。 3、学习者参加各类活动数据。 （包括类型、时间、频率等） 1、半自动反馈式的调查问卷 2、学习者对课程学习的积极程度
学习者行为
学习者经历
学习者对于自己的学 习经历的满意度
研究目标
1、发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等之间 的相关关系，预测学习者未来的学习趋势。可为其以后的学习方 向做出决策。（比如高考后填报专业） 2、发现学习者的学习规律、兴趣、或者根据数据阐释学习者的学 习表现为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。 3、研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据进 而对课程教学进行实时修正。（比如发现某个课程学习者普遍出 勤率不搞、作业完成情况较差。就要分析是课程的原因还是教学 行为或者其他方面原因） 4、对比不同教学方式所取得的效果，探索和改进最佳教学内容和 最佳教学顺序 。
温家宝：故宫现在 人多吗？迁徙预测世界杯大数据部利用大数据搜索过去5 年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据， 共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数 据，再利用一个由搜索专家设计的机器 学习模型来对这些数据进行汇总和分析， 进而做出预测结果。针对本届世界杯的 16场淘汰赛的预测，准确度达到了3%。
大数据分析讲稿ppt教案 (2)
05
大数据挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
总结词
数据安全与隐私保护是大数据分析中最重要的挑战之一，需要采取有效的措施来保护数 据的安全和隐私。
详细描述
随着大数据的普及，数据安全和隐私保护问题越来越突出。为了确保数据的安全，需要 采取一系列的安全措施，如数据加密、访问控制和安全审计等。同时，为了保护用户的 隐私，需要遵循隐私法规和政策，如欧盟的通用数据保护条例（GDPR），以避免数据
分类和预测
利用已知数据进行训练，对未知数据进行分类或预测。
机器学习
监督学习
利用已知结果的数据进行训练，对未知结果 的数据进行预测。
无监督学习
对没有标签的数据进行学习，发现数据的内 在结构和关系。
强化学习
通过与环境的交互进行学习，以最大化奖励 或最小化惩罚。
数据可视化
图表
使用柱状图、折线图、饼图等基本图表展示 数据。
泄露和滥用。
数据质量与准确性
总结词
数据质量与准确性是大数据分析的关键因素，需要采取有效的数据清洗和校验措施来提高数据的质量和准确性 。
详细描述
在大数据分析中，数据质量参差不齐，需要进行数据清洗和校验。数据清洗主要包括去除重复数据、处理缺失 值和异常值等。数据校验则主要是通过数据验证规则和业务规则等来确保数据的准确性和一致性。这些措施能 够提高数据的质量和准确性，从而为后续的数据分析提供更好的基础。
总结词
商业智能通过数据可视化工具呈现分析结果，便于理解和 使用。
详细描述
商业智能通常通过数据可视化工具（如仪表盘、报表、图 表等）呈现分析结果，使得分析结果更加直观易懂，方便 企业决策者快速了解业务状况，做出更好的决策。
总结词
大数据知识普及(PPT 35页)
大数据 VS 物联网
物联网是大数据的流程中的第一层
采集层
物联网网关以上就进入了大数据工作范畴。 局部域内的物联网应用解决方案等同于这个域内的大数据系统
Big Data
什么是大数据
大数据原理和构成
大数据的核心工作思路
Big Data
大数据原理和 构成
大数据系统颠覆了传统数据中心的工作逻辑
传统数据系统工作逻辑：
数据
Big Data
张辉 2013 12月 西安
大数据
什么是大数据 大数据原理和构成 大数据应用 大数据价值
Big Data 目录
什么是大数据
机器学习 可视化
数据流
AMD
数据
预测
Big Data
什么是大数据
数据库
运算节点
Big Data
什么是大数据
一个执行体系 不是一个行业，而是一种新的数据处理方法
可以完美运行内存计算数据库
2.6万
换算成10U的空间 80核心
SeaMicro SM15000
64颗处理器、每颗处理器8核 = 512核 心 4TB的内存 5PB本地存储 10U的空间 万兆以太网
大数据的软件
数据存储管理 数据处理 数据分析
大数据的核心价值
Big Data
大数据原理和 构成
Hadoop 数据库软件
44%
35 ZB
商业数据现状
Big Data
什么是大数据
Twitte r
2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2013年
5000条微博更新/天 30万条微博更新/天 250万条微博更新/天 3500万条微博更新/天 2亿条微博更新/天 4亿条微博更新/天
大数据培训课件ppt
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
大数据分析讲稿PPT
理论
THEOபைடு நூலகம்Y
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超 出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一 个应用分支。
大数据的应用领域
教育学 天文学 金融学
情报学 电子政务 生活娱乐
公共服务 传媒业 总统选举
生物医学 气候学 图书馆学
商业智能 企业管理 市场营销
强大的执行力
备用
精准的营销能力
对项目的深刻理解
丰富的产品运营经验
领先的技术优势
过硬的开发能力
点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，点击输入详细的内容文本，
云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备， 是产生大数据的平台之一。自2013年开始， 大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预 计未来两者关系将更为密切。
数据科学和数据联盟的成立：未来，数据
科学将成为一门专门的学科，被越来越多的人 所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专 业，也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
01 02 03 04
大数据（BIG DATA）
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。
对于“大数据”（Big data） 研究机构Gartner给出了这样
决战大数据讲义
车品觉 - 产品人，数据分析师，未来趋势观察家
生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育 曾先后在 HSBC, PCCW, Microsoft, eBay 等多家著名跨国公司任总监职务 2001年 加入微软MSN亚州事业部作为资深产品经理 2006年 加入敦煌网为产品总监 2011-2012年 加入阿里巴巴支付宝 现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长 国内大数据实践先行者、数据观察家
无线
用户联网请求服务器记 录用户行为数据适时传 给网站
无线数据需要解决的问题
高效准确的收集数据
1.收集数据注意系统的差异 2.收集数据注意同一系统不同版本的差异
培养数据分析师的多屏思维
数据分类的四大维度
? 不可再生数据 ? 可再生数据
是否可再生
? 基础层（统一） ? 中间层 ? 应用层
数据所处存储层
《决战大数据》主要内容
《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅 新作。
《决战大数据》系统的介绍了“大数据实践”领域，对数据收集、数据化运营、 运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值等大数据应用进行了 说明。
《决战大数据》揭开了阿里巴巴数据应用的神秘面纱，解密了其数据运营中的 “三板斧”、“三利剑”和“化骨绵掌”等实战秘籍，对于当今绝大多数的电子商 务企业来说十分有借鉴意义。
通
使得商业理解和 部门数据进行互 通。
晒
将数据晒出来有 效的指导业务运 营。
数据化运营的外三板斧
存
把数据收集起来， 存起来。
管
管理好数据，保 护好数据。
用
高效的应用数据， 并使得产生价值。
数据应用的例子
大数据分析与决策概述ppt
大数据分析可以通过数据模型和算法对市场趋势进行预测，从而帮助企业做出更有预见性的决策。
预测性
数据质量风险
大数据中的数据质量可能存在差异，如果数据质量不佳，会影响分析结果的准确性。
数据安全风险
随着大数据的积累，数据泄露和安全风险也会逐渐增大。
技术难度和成本
大数据分析需要专业的技术和大量的存储、计算资源，成本相对较高。
运用机器学习算法建立模型对数据进行分类、预测和聚类等。
机器学习
利用图表制作工具将数据可视化，如折线图、柱状图、饼图等。
图表制作
通过数据可视化将数据呈现为有逻辑、有条理的故事，便于理解和传达。
数据故事讲述ຫໍສະໝຸດ 数据可视化结果解读
对数据分析和可视化的结果进行解读，找出隐藏在数据中的规律和趋势。
制定决策
根据解读结果，制定相应的决策和措施，实现业务目标。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策概述ppt
目录
contents
引言大数据与决策的关系大数据分析的基本流程大数据分析技术大数据在各行业的应用与决策案例大数据决策未来的发展前景与挑战
01
引言
定义大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据是继“物联网”、“云计算”、“移动互联网”之后的新一代信息技术。
云计算技术
数据可视化技术可以将复杂的数据通过图表、图像等方式呈现给用户，帮助用户更好地了解数据和做出决策。
其他技术
数据可视化技术
数据仓库技术可以将分散的数据集中起来，形成一个集中的数据存储和处理平台，帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术
文本分析技术可以对文本数据进行处理和分析，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势。
《决战大数据》读后感
《决战大数据》读后感大数据在如今的时代是一个耳熟能详的词，也就在那么很短的一个时期，大数据火爆全网，所有的公司和个人都崇尚大数据，好像谁不知道这个名词就彻底out了。
就拿我这个吃瓜群众来说吧，一直以为大数据离我们很远，对大数据的理解也就是很多很大的数据，虽然每天都能在网上看到各种相关的消息。
后来慢慢的就有些理解了，原因并不是我有多好学，而是慢慢的习惯了网上购物。
有一天我发现很有趣的现象，平常我经常在网上找各种自己需要的资料，而网页上就总会出现广告，这很正常大家也都习惯了。
但如果我今天在百度或淘宝上搜索了某件商品，那网页上的广告推荐就会是我搜索相关的这类商品。
起初我很惊讶，后来才知道这是大数据的运用。
就这样我知道了广告的投放是对大数据的分析而来。
大数据有没有被神化我不知道，但有一种很受大家认可的观点是这样的：谁拥有大数据，就相当了拥有了聚宝盆。
印象最深刻要数共享单车，自2016年底开始如同雨后春笋般的爆发开来，一不留神就发现街道边摆满了五彩的自行车，当风口来临时，每个人都想成为在风口飞翔的猪。
而就在共享的理念生根发芽时，人们并没有找到共享单车的盈利模式在哪，但有一点是所有人都坚信的，在解决最后一公里的同时，能累积大量的数据，而在未来，数据一定可以变现。
这些算是我对大数据最深的理解了吧，直到我看到了《决战大数据》这本书。
品觉老师通过这本书带我系统的了解了一遍大数据，大数据当然不是简单的一堆超大数据而已，并且数据本身并没有什么商业价值。
它的价值在于利用数据与数据之间的关系来还原人们的行为和生活场景。
大数据的概念和运用需要一位大师用一本书的篇幅才能展现出来，我的三言两语当然没有这样的能力。
但通过对这本书的理解，我有了自己对大数据的理解。
现在的人们对于电视电影都不陌生，而且在观看时，我们都是站在上帝视角，我们知晓影视中所有人物的行为甚至心理活动。
但我们都明白这在现实中是不可能实现的，现实中每个人都是独立的存在，拥有很多绝密的隐私和自由的大脑，这些都是别人无法窥探的，不管跟你多亲密的人都只能看到你的某一部分。
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数据盲点
物理盲点
逻辑盲点
企业应该收集却没有收集的数据 那些应该被考虑却被忽略的数据
使用数据
数据 创新 /改善
阿里巴巴的大数据实践
假设数据是稳定的 数据化运营
判断 创新
解决问题 收集数据
运营数据 假设数据是可以获取的
数据化运营的内三板斧
混
和业务部门混熟， 积极的了解业务 运营方式。
无线
用户联网请求服务器记 录用户行为数据适时传 给网站
无线数据需要解决的问题
高效准确的收集数据
1.收集数据注意系统的差异 2.收集数据注意同一系统不同版本的差异
培养数据分析师的多屏思维
数据分类的四大维度
? 不可再生数据 ? 可再生数据
是否可再生
? 基础层（统一） ? 中间层 ? 应用层
数据所处存储层
企业价值 ---企业资源的合理分配 客户价值 ---顾客体验的提升
场景还原
数据收集的本质是还原数据发生的场景
数据价值的三大维度
活数据才是大数据
据 数 的 来 起 用 应 被 ，
活数据 发
出 题 问 决 解 从
死数据
单纯存放在数据库中，
如何把数据做活
活
行为数据
“活”做数据收集，抓住相关性
跳出既定的思维框架，从相关的行业和业务中去收集能 够为现在所用的数据，找到能够更好的佐证企业现有的 业务决策和发展的数据。
《决战大数据》主要内容
《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅 新作。
《决战大数据》系统的介绍了“大数据实践”领域，对数据收集、数据化运营、 运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值等大数据应用进行了 说明。
《决战大数据》揭开了阿里巴巴数据应用的神秘面纱，解密了其数据运营中的 “三板斧”、“三利剑”和“化骨绵掌”等实战秘籍，对于当今绝大多数的电子商 务企业来说十分有借鉴意义。
亚马逊收集用户 IP地址，判断用户附近多远有书店
“活”看数据指标，动态的使用数据
把数据激活，从静态数据变成动态数据，必须要用场景 来验证，静态数据是没有用的。
衔接
商业数据
展现多屏接入互联网
互联网
同一用户用以下不同的方式接入互联网
PC
用户ID和cookies识别
WAP
APP
用户ID和cookies识别
从数据化运营到运营数据
大数据应用
海量数据收集
创建数据模型
数据化运营
运营数据
数据化运营 : 用数据来帮助企业运营和解决问题 运营数据 : 企业主动收集数据，并且以此去创造更优质的新数据，让新数据更好地服务于企业的运营。 从用数据到养数据，从数据化运营到运营数据
识别个体
把碎片
数据是否为隐私
? 交易数据主体 ? 会员数据主体 ? 日志数据主体
? 隐私数据 ? 非隐私数据
数据的 5大价值
识别与串联价值 用户识别
BIG
描述价值 标签
DATA
用框架做决策
1、首先确定有什么问题，从解决问题的角度出发收集数据
2、把收集的数据整理好，放入一个“数据框架”（场 景）内 3、看框架与决策的关系
通
使得商业理解和 部门数据进行互 通。
晒
将数据晒出来有 效的指导业务运 营。
数据化运营的外三板斧
存
把数据收集起来， 存起来。
管
管理好数据，保 护好数据。
用
高效的应用数据， 并使得产生价值。
数据应用的例子
如何为用户打标签？
第一步 建立用户的标签
1、通过业务规则结合数据分析来建立标签 (给用户贴上一个“家有老人”的标签 ) 2、通过模型来建立标签 （给用户打上婚庆标签） 3、通过模型的组合生成新的标签 （要对模型不断地进行整合）
第二步 标签的应用
标签的使用，最核心的就是数据中间层和前台业务的对接，并且能够让运营人员非常方便的进行 商品设置。
谢谢！
决战 大数据
车品觉 - 产品人，数据分析师，未来趋势观察家
生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育 曾先后在 HSBC, PCCW, Microsoft, eBay 等多家著名跨国公司任总监职务 2001年 加入微软MSN亚州事业部作为资深产品经理 2006年 加入敦煌网为产品总监 2011-2012年 加入阿里巴巴支付宝 现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长 国内大数据实践先行者、数据观察家