大数据培训知识(PPT 55张)

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大数据培训课件ppt

欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括数据挖掘、知识发现和科研协作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集

大数据培训资料

大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。

大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。

本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。

1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。

它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。

- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。

- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。

1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。

- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。

- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。

- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。

- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。

二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。

2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。

- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。

- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。

- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。

大数据培训课件

03
大数据处理技术的发展也经历了多个阶段，包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
大数据的应用场景非常广泛，下面列举几个典型的应用场景
金融行业：在金融领域，大数据被广泛应用于风险控制、客户画像、精准营销等方面，帮助银行、证券和保险等金融机构更好地管理风险和提高业务效益。
医疗行业：大数据在医疗领域的应用也越来越广泛，例如通过分析医疗记录和病例，提高诊断准确率和医疗质量，同时还可以帮助医疗机构更好地管理和规划资源。
介绍如何将物联网设备产生的数据进行收集、整合和分析，以实现智能化、精细化的管理。
物联网与大数据的融合应用
讲解如何将物联网与大数据进行深度融合，实现更高效、更智能的解决方案。
大数据在物联网中的应用
区块链技术提高数据安全性
介绍如何利用区块链技术的独特优势，提高大数据的安全性和可信度。
区块链与大数据的整合应用
讲解如何将区块链技术与大数据进行结合，实现数据的安全存储、流转和交易。
大数据与区块链的融合
从政策、技术、应用场景等多角度探讨大数据产业的未来发展趋势和战略方向。
未来趋势与发展战略
阐述大数据产业面临的挑战和机遇，并分析未来可能出现的创新点和增长点。
未来挑战与机遇应用综合案例
时序分析
利用已知数据建立模型，预测未来的趋势和结果。
预测性分析
将数据分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯等。
分类分析
寻找数据之间的相关性，如购物篮分析。
关联性分析
02
01
03
04
05
实战案例分享
04
大数据安全与隐私保护
数据加密
加密是保护数据安全最基础的方法之一，通过将明文数据转换成密文数据，以防止未经授权的访问。对称加密算法和非对称加密算法是两种常用的加密算法。

大数据培训课件

大数据培训课件
路漫漫其悠远
2020/3/23
目录
• 一个案例 • 大数据究竟是什么？ • 大数据为何会火爆？ • 如何应对大数据潮流？
路漫漫其悠远
埃奇奥尼与他的Farecast
路漫漫其悠远
人们已经认同：数据也是资源
• 数据是企业最广泛的资源。– Nhomakorabea举例：饭店、工厂
• 数据是最易被人们忽视的资源
– 举例：公交卡、支付宝• 每天的关键词搜索量50亿，谷歌33亿； • 淘宝天猫2015双11营业额达912亿人民币。中国小商品城
2014全年成交额才857亿元人民币； • 互联网一天内产生的信息量可以装满1.68亿张DVD光盘。
路漫漫其悠远
原因2：数据的商业地位正在上升
• 大量案例表明，粗放式经营是个死胡同。
– 举例：中国制造为何不被尊重
路漫漫其悠远
设立机构转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑角色，而是要总领性规划企业的数据战略。支持通过数据整合颠覆公司低效的流程和业务，信息化部门的职能从软硬件日常维护转向助推商业逻辑重构。
路漫漫其悠远
主动采集有序归集
• 企业要围绕客户、产品、管理建立数据采集计划，把数据当作“战略资产”来看待，大中型企业要着手建立数据仓库或数据集市；数据采集、清洗、储存、分析纳入公司信息化部门的日常管理任务中。
– 举例：克罗格证明传统超市生财有道 – 举例：阿里真能打造物流智能骨干网吗？
路漫漫其悠远
理性面对厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验的决策”，传统企业应当从客户端、产品端、管理端寻找介入机会，切不可陷入技术端陷阱。

大数据培训课件

智能交通
运用大数据技术对交通流量、路况、交通事故等多源数据进行挖掘和分析，实现交通拥堵的预测和疏导，提高交通运行效率和安全性。
环境保护
利用大数据技术对环境监测数据进行实时分析和预测，及时发现和解决环境问题，为环境保护和可持续发展提供有力支持。
THANKS
感谢观看
数据传输安全
分析数据传输过程中可能面临的安全威胁，探讨如何通过SSL/TLS等协议来确保数据传输的安全性。
密钥管理
阐述密钥管理的重要性和挑战，介绍常见的密钥管理技术（如密钥交换、密钥存储等）及其最佳实践。
数据脱敏与匿名化处理
数据脱敏技术
01
探讨数据脱敏的原理和方法，包括静态数据脱敏和动态数据脱
化规律。
社区发现
识别社交网络中的社区结构，分析社区内的交互行为和信息传播
机制。
网络传播分析
研究信息在社交网络中的传播路径、速度和影响范围，为舆情监
控和营销策略提供支持。
06
大数据安全与隐私保护
数据加密与传输安全
1 2 3
数据加密技术
介绍常见的加密算法（如AES、RSA等）及其原理，探讨如何在实际应用中选择合适的加密算法来保护数据的机密性。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术架构
分布式存储技术
Hadoop的HDFS、HBase、 Cassandra等，用于存储海量
数据。
分布式计算技术
MapReduce、Spark、Flink等，用于处理和分析大数据。
文本挖掘与情感分析

大数据BigData培训课件

11
第十一页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
• 商业组织积累了大量的交易历史信息,企业的各级管理人员希望从这些数据(shùjù)中分析出一些模式,以便从中发现商业时机,通过趋势分析,甚至预先发现一些正在涌现出来的时机.
12
第十二页，共101页。
时间序列(xùliè)分析
– 比方在金融效劳行业,分析人员可以开发针对性的分析软件,对时间序列数据进行(jìnxíng)分析, 寻找有利可图的交易模式(profitable trading pattern),经过进一步验证之后,操作人员可以使用这些交易模式进行(jìnxíng)实际的交易,获得利润
分布在不同地理位置上的传感器,对所处环境进行感知,不断生成数据.即便对这些数据进行过滤(guòlǜ),仅保存局部有效数据,长时间累积的数据量也是非常惊人的
4
第四页，共101页。
大数据(shùjù)时代
大规模数据(shùjù)主要来源2: 网站点击流数据(shùjù)
为了进行有效的市场营销和推广,用户在网上的每个点击及其时间都被记录下来;利用这些数据(shùjù),效劳提供商可以对用户存取模式进行仔细的分析,从而提供更加具有针对性的效劳
19
第十九页，共101页。
关系数据库技术(jìshù)
• 关系数据库技术经过了将近 40 年的开展, 成为一门成熟的、同时仍在不断演进的主流数据管理和分析技术.
• 关系数据管理技术的主流应用包括 (bāokuò)OLTP 应用、OLAP 应用以及数据仓库等.
• SQL 语言作为存取关系数据库系统的语言得到了标准化,经过不断扩充,其功能和表达能力不断增强.
36
第三十六页，共101页。

大数据培训课件pptx

数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保护法》等，确保大数据处理合法合规。

大数据技术及应用培训优质PPT

行。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优化交通路线、减少拥堵和提高出行效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用户需求、舆情趋势和社交网络结构，提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限，防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段，对敏感数据进行处理，保护用户隐私。
进行处理，提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，减少磁盘I/O操作，
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务，并行执行子任务，加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准，规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台，实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词：大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述：大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域，企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等，以制定更精准的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为，降低风险。在医疗健康领域，大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面，提高医疗效率和精度。在智慧城市领域，大数据技术可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面，提高城市治理水平。在物联网领域，大数据可以帮助企业更好地管理和优化物联网设备的运行状态和性能。

大数据技术与应用培训课件ppt

数据查询与分析
数据查询
是指通过特定的查询语句或查询工具，从存储的数据中获取需要的信息。在大数据环境下，数据查询需要考虑查询性能和查询效率，以满足快速响应和大规模数据查询的需求。
数据分析
是指利用统计分析、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘数据的潜在价值和意义。数据分析是大数据处理的核心环节，能够为决策提供科学依据和预测支持。
数据质量与准确性
01
02
03
数据清洗
对数据进行预处理，去除异常值、缺失值和重复数据，提高数据质量。
数据验证
通过数据校验规则，确保数据的准确性和完整性。
数据溯源
建立数据溯源机制，追踪数据来源和变化过程，提高数据可信度。
数据处理性能优化
分布式处理
采用分布式计算框架，将数据分散到多个节点进行处理，提高处理效率。
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互联网各个角落的数据。数据采集需要考虑到数据源的分布性、数据格式的多样性以及数据采集的实时性等问题。
数据存储
是指将收集到的数据存储在特定的存储介质中，以便后续的处理和分析。在大数据环境下，数据存储需要考虑存储空间的利用率、数据的可扩展性和存储的安全可靠性等问题。
交通大数据
交通流量监测
通过大数据技术对城市道路、公共交通等交通工具的流量数据进行实时监测和分析，了解交通拥堵状况和出行需求。
路径规划
基于大数据分析的路径规划算法，为用户提供更快捷、高效的出行路线。
公共交通优化
通过对公共交通客流数据进行分析，优化公交线路、班次等资源配置，提高公共交通服务水平。
数据可视化
• 数据可视化是指将处理和分析后的数据以图形、表格、图表等形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。数据可视化能够直观地展现数据的分布、趋势和关联性，有助于发现数据中的规律和特征，为决策提供直观的依据。

大数据技术与应用培训课件ppt

创建定制的报告，以便快速了解数据的关键指标和趋势。
03
大数据应用场景
电商行业应用
总结词
提升营销效果、个性化推荐、市场趋势预测
详细描述
大数据技术可以帮助电商企业分析用户行为、购买习惯和兴趣偏好，提升营销效果和个性化推荐。同时，通过分析市场数据，预测市场趋势，帮助企业做出更明智的决策。
金融行业应用
大数据技术与应用培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-25
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望
01
大数据概述
大数据的定义与特点
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。其特点包括数据量大、处理速度快、价值密度低等。
02
大数据处理技术
数据采集与存储
数据采集
从各种数据源（如数据库、API、社交媒体等）获取原始数据的过程。
数据存储
选择合适的存储解决方案（如关系型数据库、NoSQL 数据库、对象存储服务等）以安全、可靠地存储大数据。
数据清洗与整合
01
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，确保数据质量。
02
数据整合
交通行业应用
要点一
总结词
智能交通管理、交通安全预警、出行路线规划
要点二
详细描述
大数据技术可以帮助交通行业实现智能交通管理，通过实时分析交通流量和路况信息，优化交通信号灯的控制和道路规划。同时，大数据技术还可以用于交通安全预警，通过分析历史交通事故数据和实时路况信息，预测和预警潜在的安全风险。此外，大数据技术还可以帮助出行者规划最优的出行路线，提高出行效率和减少交通拥堵。

大数据基础知识培训PPT课件

数据驱动决策
大数据将为企业和政府提供更加精准、科学的决策支持。
数据治理法规完善
随着大数据应用的深入，数据治理法规将不断完善，保障数据安全和隐私。
企业如何应对大数据挑战
制定大数据战略
构建大数据平台
明确企业大数据发展目标、路径和重点任务。
建立统一的大数据平台，整合企业内部和外部数据资源。
培养大数据人才
数据清洗与预处理
数据清洗定义
01
对数据进行检查、纠正和删除重复等处理，以提高数据质量的
过程。
数据预处理步骤
02
包括数据抽取、转换、加载（ETL）等，为后续分析提供干净、
整齐的数据。
数据清洗技术
03
如Python的Pandas库、SQL的数据清洗函数等，可高效地进行
数据清洗操作。
数据安全与隐私保护
金融行业应用案例
风险控制
利用大数据分析技术评估借款人信用等级、还款能力等，降低信贷风险。
欺诈检测
通过分析交易数据、用户行为等，发现异常模式和可疑行为，预防金融欺诈。
客户关系管理
整合客户多渠道交易和行为数据，提供个性化服务和营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
制造业应用案例
智能制造
通过收集和分析生产线上的各种数据，实现自动化、智能化生产，提高生产效率和产品质量。
Hadoop生态系统
详细阐述Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN 等，及其在大数据处理中的应用。
3
Spark批处理框架
讲解Spark的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在批处理领域的应用案例。
流处理技术
流处理基本概念
介绍流处理的定义、应用场景及挑战。

大数据培训课件

总结词
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现，以便更直观地理解和分析。
详细描述
数据可视化是大数据分析的重要部分，它可以将数据以图形或图表的形式呈现，帮助用户更直观地理解和分析数据。一些流行的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI和D3.js等。
04
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战
金融服务
金融机构可以利用大数据进行风险评估、欺诈检测、投资决策等，提高金融服务质量和效率。
智慧城市
通过大数据技术，城市管理者可以更好地监测城市运行状况、预测交通拥堵、提高公共安全等。
医疗健康
医疗机构可以利用大数据进行疾病预测、个性化治疗、药物研发等，提高医疗水平和治疗
效果。
02
大数据处理技术
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据集中变量之间的关联关系。
预测与时间序列分析
使用历史数据预测未来趋势或分析时间序列数据。
分类与聚类分析
将数据分为不同的类别或聚类，以便更好地理解数据。
可视化分析
将数据分析结果以图表、图像等形式展示，以便更直观地理解数据。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
Spark平台
总结词
Spark是另一个流行的分布式计算系统，它的优势在于内存存储和快速的数据处理。
详细描述
Spark是Apache的一个开源项目，它提供了在集群中快速处理大数据的解决方案。Spark的特点是利用内存存储来提高数据处理速度，它提供了丰富的APIs用于数据操作，包括Java、Scala、Python和R等语言。
大数据的产生与发展
产生
随着互联网、物联网、移动设备等技术的快速发展，数据量呈爆炸性增长，大数据应运而生。

大数据培训课件ppt

总结词：辅助诊断、病患监测、药物研发
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。

大数据应用基础培训课件

循环论证
即便存在因果关系，因与果之间可能会存在双向影响。需要在得出结论前把这一点考虑到。是否存在循环论证？
统计学思维的通俗入门书
《看穿一切数字的统计学》《赤裸裸的统计学》《数据统治世界》
A/B测试
A/B测试是互联网产品设计人员最熟悉的网页优化方法，能够对比不同版本的设计，选取更吸引用户眼球的那一款，以便增加用户点击、回访、购买等行为，或者增加转化率注册率等。为了搞清楚哪个功能或设计更好，每个网站或移动应程序的数据科学家都离不开A/B测试工具。 A/B测试有点类似于统计学里面的随机对照实验。
回归分析中的遗漏变量偏差
在回归分析时，有时会出现变量遗漏偏差。比如，有研究认为“常打高尔夫易患心脏病、癌症和关节炎”——真的吗？其实是因为打高尔夫者年龄更大，疾病多只是因为年龄大而已。一些教育学者就常常用数据说话，声称电子游戏会加大孩子的暴力倾向，却遗漏了暴力倾向加大有着多重诱因。家庭教育、父母性格及行为习惯所起到的作用更大。
常见的统计方法
描述性统计：这是最基本的一类统计方法。方差分析（ANOVA）因子分析（factor analysis）回归（regression）：这是最常用的一种。OLS回归：适于因变量是连续值的情形。广义线性模型（generalized linear models）：主要包括逻辑回归（logistic regression）和泊松回归（poisson regression）。它们适于因变量不是连续值的情形。生存分析（survival analysis）判别分析（discriminant analysis）
A/B测试的重要性
不少互联网巨头都是A/B测试的忠实信徒，这其中就包括Google、Amazon、Bing、Netflix等。搜索引擎、有推荐系统的网站、大型门户网站往往非常倚重A/B测试。这种公司的网站设计很多时候是数据驱动的。谷歌连工具栏上的颜色选择也要A/B测试。