生存分析-自学
大数据-讲座总结
大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得 信息学院计算机技术2015级14班xxx 2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科技大 学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。 该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。 大数据（BigData）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。 大数据的基本特征海量化（V olume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。 大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现流程主要包 括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得 大数据讲座学习心得 大数据讲座学习心得 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息:数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。 现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。 “大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这
教育硕士讲座_常用数据统计分析方法
2015教育硕士开题培训讲座 外语研究中的数据统 计与分析 ——方法及应用 刘国兵 河南师范大学外国语学院
提纲 ?数据的种类 ?何为研究假设 ?常用统计检验 ?应用举例 ?SPSS操作
数据种类 ?外语教学研究中涉及到的数据类型很多，不同数据类型需要不同的统计处理方法。因此，在进行数据处理之前，弄清数据所属类型是开展科学研究的前提与基础。 ?常见数据分为四类： 1. 定类数据 2. 定序数据 3. 定距数据 4. 定比数据
定类数据（Nominal Data） ?定类数据是由定类尺度计量形成的，表现为类别，不能区分顺 序。 ?定类尺度，也可称为列名尺度，在四种计量尺度（定类尺度、 定序尺度、定距尺度、定比尺度）中属于计量层次最低、最粗略的一种。它只能对事物进行平行的分类和分组，其数据表现为“类别”，但各类之间无法进行比较。 ?例如，民族有汉族、回族、哈尼族等，可以按所属民族对人口 进行分组，但每组之间的关系是平等的或并列的，没有等级之分。但从另一层面上说，就因为定类尺度各组间的关系是平等或并列的关系，所以各组或各类之间是可以改变顺序的。
定序数据（Ordinal Data） ?定序数据是由定序尺度计量形成的，表现为类别，可以进行排 序。属于品质数据。 ?定序尺度，也可以称为顺序尺度。与定类尺度相比，它较为精 确，而且是高于定类测量的测量层次。定序数据不但可以分类，还可以排序，比较大小与高低。 ?例如，利用定序尺度，教师可以将学生的外语水平分为初级、 中级与高级三类，他们依次从前到后一级比一级水平高。另外，人们的受教育程度，可以分为文盲、小学、初中、高中、大学、研究生等类型。除此之外，英语语言水平等级测试，如四级、六级、八级等都属于定序测量尺度。
观察数据分析方法简介
观察数据分析方法简介 戴晓晨 华盛顿大学公共卫生学院全球卫生系 2016年9月5日
提纲 ?背景回顾（Background Review） ?回归模型（Regression Modeling） ?倾向评分匹配（Propensity Score Matching）?工具变量分析（Instrumental Variable）
背景回顾 ?观察研究（observational study）v.s实验研究（experimental study）?一些例子？ ?自然实验（natural experiment）是那种研究？ ?前瞻研究（Prospective study）v.s回顾研究（retrospective study）*本讲座不关注实验设计，只针对几种常见数据分析方法。
背景回顾 ?什么是观察数据（observational data）？ ?研究者没有进行任何干预而客观观察到的数据 ?例子? ?原始数据（primary data）v.s二手数据（secondary data）?e.g.全国卫生服务调查，吸烟问卷调查 ?主题范围：基于（二手）观察数据的回顾性观察研究?e.g.大数据分析
因果推断 ?研究的根本目的：因果推断（causal inference） ?因果联系（causation）v.s相关性（correlation/association）?因果联系à相关性 ?相关性à? 因果联系（inference）（8条标准） ?Causal Inference attempts to articulate the assumptions needed to move from conclusions about association to conclusions about causation ?例子：短信干预降低艾滋病母婴传染？
【中枢教育】西北学长数据挖掘讲座
【TOP3运筹学博士学长聊聊数据挖掘相关项目申请】 主讲人：殷学长 北大数院本科 获得西北大学IEMS博士 目前正从事社交网络分析研究 内容简介： 1. 暑期科研实习的申请与后续 2. 统计背景如何申请数据挖掘相关项目 3. 推荐信老师的选择与沟通 讲座内容： 大家好，我先自我介绍一下吧，我叫殷裔安，我是北京大学数学学院概率统计系16年毕业的，然后我现在在西北大学工业工程与管理科学系读第一年的PhD，我现在的主要的研究呢还是跟一些跟网络有关和一些social science有关的一些东西。 那么在我申请PhD项目之前，其实我之前主要做过有3段科研的经历，一段是在我们统计系和一位老师做了有关于统计里面的实验设计这一方面的一个科 研项目，第二段科研是当时我在我们学校信息科学学院那边和一位信科的老师做的一个偏CS的关于社交网络的项目，第三个呢就是我在大三升大四那年暑假，在美国的宾州州立大学跟一位老师做的关于文献的引用网络的一些也是和网络 有关的科研。那么在我个人感觉来讲，特别是第三段科研，无论是成果还是最后的推荐信，其实对于我整个的申请都有着很大的帮助，所以我觉得今天我们第一想跟大家聊一聊关于暑期应该怎么去处理这个事情。 让我们先来聊一下暑期科研这件事情，暑期科研呢其实我觉得相对于我们选择一般的科研老师其实有两点是我们需要特别注意的，第一件事情是说当我们在选择现在手头比如说大家本科在做的科研的话，其实我们可能选择的方向相对会有限一些，因为可能自己熟悉或者自己愿意的老师就那么些，可是如果在暑期科研的话，他有一个好处我们有一个非常高的灵活性可以去选择，所以，虽然有一个趋势是大家可能需要发很多很多封邮件才能够找到一个合适的机会，但是这里面相对重要的是大家可能在这个阶段就要去思考自己以后到底对什么样的东西 感兴趣，而不是说我现在可能有什么样的资源满足我想要做的这一方面的东西。 那么暑期科研另外一个问题呢，可能就在于它的时间相对短，一般来说暑期科研的时间在2到3个月之内，所以大家另外考虑一个问题是我在这2到3个月之内能够有什么样的东西，能够有什么样的成果出来，当然最理想的情况是我们最后有一篇paper能够写出来，甚至是可以投出去，但是事实上的话，在2到3个月的时间内能完成，并不是每个人能完成这样的目标，那么我的建议是大家至少能有一个Technical report，或者有一个论文的初稿，同时呢大家在最后离 开以后能够和老师保持充分密切的联系，因为事实上对于每一个Faculty来讲,大家在remote work的时候，cooperative都不会很高，所以这个情况更需要大家主动的和教授在自己结束这段暑期科研以后保持联系，包括paper后续的发表，
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得是我们如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，大数据时代已经悄然到来，大数当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。年代”。据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。确实在计算机技术与互联网技术世界都称本世纪为“信息世纪”。在前几年本世纪初的时候，的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：、平板电脑等等，在街上打开手机、PDA数据本这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，……数据、视频、图片、音频数据高速产生，需高速处理。大数据意味着身有潜在的价值，但价值比较分散;其规模或复杂程度超出了常用技术按包括交易和交互数据集在内的所有数据集，管理及处理这些数据集的能力。照合理的成本和时限捕捉、遂有了“大数据”技术的应运而生。 现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。 大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。 首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”， 而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长）体量（V olume、）价值密度（Value）、（之上。同时“大数据”在：速度Velocity）、多样性（Variety）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有这四方面（4v银行数据信别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、TB级的数据信息等。息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，其具有巨“大”网购已经成为了一种风潮，例如：在如今，的商业价值，我们所缺少的只是一些数据分析等手段。顾客的浏览记录，亚马逊等一系列的购物网站。而在这些网站之中，网上也涌现了以淘宝、京东、购买记录等等都是一些巨大商业价值的信息。借鉴“塔吉特”的先例，我们可以利用“大数据”技术达到利益放大的效果。就可预测需求、供给和顾客习惯等，做到精准采购、精准投放，收集分析，年看做是大数据时代的元年。在这一年里，很多行业在从全球范围来看，很多人都
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据讲座学习心得 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。 在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。 现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT 产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。 大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。 首先，“大数据”究竟是什么它有什么用这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度（Value）、体量（Volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。 了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信
数据分析与数据建模.doc
数据分析与数据建模 ——信息资源规划（IRP）系列讲座之六 我们前面讲的信息资源规划“建立两种模型和一套标准”的工作，是分两个阶段完成的：第一阶段需求分析，第二阶段系统建模。上一讲介绍功能需求分析和建模，这一讲介绍数据需求分析和建模。 从用户视图开始的数据需求分析 我们讲过，用户视图(User View)是一些数据的集合，它反应了最终用户对数据实体的看法，包括单证、报表、账册和屏幕格式等。威廉·德雷尔(William Durell)主张基于用户视图做数据需求分析，认为所谓的“数据流”实际上就是用户视图的流动。采用这一思路进行数据需求分析，可大大简化传统的实体-关系（E-R）分析方法，有利于发挥业务分析员的知识经验。 用户视图的分析过程，就是调查研究和规范化表达用户视图的过程，包括掌握用户视图的标识、名称、流向等概要信息和用户视图的组成信息。例如，用户视图标识“D041309”是按一定的规则编码的，其名称是“材料申报单”，而其组成是： 序号数据项/元素名称数据项/元素定义 01 NY 年月 02 DWBM 单位编码 03 CLBM 材料编码 04 SL 数量 05 YTDM 用途代码 一个制造厂的人力资源、生产管理、物资采购、产品销售等职能域，一般都有几十个至几百个用户视图，一个制造厂的人力资源、生产管理、物资采购、产品销售等职能域，一般都有几十个至几百个用户视图，对它们进行如上例的分析和规范化表述，实际上是一次从未做过的、工作量较大的数据流梳理的基础工作，对全面把握信息需求有重要意义。尤其系统分析设计人员在业务人员提供所需的信息内容的基础上，按照数据结构规范化理论，对需要存储的用户视图结构做标准化的“范式”重新组织，可以直接为数据库的规划设计做好准备。
大数据讲座总结
大数据讲座总结 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】
大数据挑战及其未来研究领域讲座学习心得 信息学院计算机技术 2015级14班 xxx 2201514058 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，计算机类研究人员必须面对的一个严峻的课题。为了让师生紧跟技术发展，河北科 技大 学信息与工程学院举办了关于大数据的讲座，大家积极参加，认真听讲，受益匪浅。 该讲座主要从大数据的基本概念、主要特征、应用领域、制约因素、大数据产业发展情况及发展大数据产业的关键思考因素，来对大数据进行了深入浅出的剖析讲解。 大数据（BigData）是指通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。海量和多样化是对大数据的数据量与数据类型的界定；快速是对大数据获取、处理、分析速度的要求；价值是对大数据获取、处理、分析的意义和目的；交易数据、交互数据与传感数据是大数据的来源。大数据之“大”，不仅在于其规模容量之大，更多的意义在于人类可以处理、分析并使用的数据在大量增加，通过这些数据的处理、整合和分析，可以发现新规律、获取新知识、创造新价值。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的增值。大数据是继云计算、物联网之后IT产业又一次具有划时代意义的技术变革，将对经济社会发展和个人生活方式产生巨大影响。 大数据的基本特征海量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。大数据首先是数据量大。随着更多互联网多媒体应用的出现，数据的类型不断增加，诸如图片、声音和视频等非结构化数据占到了很大比重。大数据技术的应用使得企业能够及时把握市场动态，迅速对产业、市场、经济、消费者需求等各方面情况做出较为准确的判断，并快速制定出有针对性的生产、运营、营销策略，不断提高企业的竞争力。大数据真正的价值体现在从海量且多样的内容中提取用户行为、用户数据、特征并转化为数据资源，并进一步加以挖掘和分析，增强用户信息获取的便利性。 大数据技术的快速发展催生了大数据的产业化，伴随着社会信息化、企业信息化、平安城市、智慧城市、社交网络、电子商务等不断发展，以及云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术广泛应用而不断产生的交易数据、交互数据与传感数据，大数据产业生态链的构建初步形成。按照数据价值实现 流程主要包 括生产聚集层、组织与管理层、分析与发现层、应用与服务层。大数据的行业应用会促使大数据产业链形成一个循环过程，包括对大数据的组织与管理、分析与发现、应用服务，产业链的最终用户也可以是产业链的上游大数据资源拥有者。随着每次数据产生到数据价值实现的循环过程，数据规模不断扩大、数据复杂度不断加深、数据创造的价值不断加大，同时，也加速大数据技术创新与产业升级。美国将大数据从商业行为正式上升到国家战略层面。我国“十二五”规划已将大数据作为建设重点，各级政府也着手建立大数据库，进入了大数据管理时代。目前，我国已成为全球IT巨头布局大数据战略的重要集聚地。随着网速的大幅提升，数据也将迎来爆发式增长，快速获取、处理、分析海
大数据讲座学习心得
大数据讲座学习心得 大数据时代已经悄然到来，如何应对大数据时代带来的挑战与机遇，是我们当代大学生特别是我们计算机类专业的大学生的一个必须面对的严峻课题。大数据时代是我们的一个黄金时代，对我们的意义可以说就像是另一个“80年代”。在讲座中秦永彬博士由一个电视剧《大太监》中情节来深入浅出的简单介绍了“大数据”的基本概念，并由“塔吉特”与“犯罪预测”两个案例让我们深切的体会到了“大数据”的对现今这样一个信息时代的不可替代的巨大作用。 在前几年本世纪初的时候，世界都称本世纪为“信息世纪”。确实在计算机技术与互联网技术的飞速发展过后，我们面临了一个每天都可以“信息爆炸”的时代。打开电视，打开电脑，甚至是在街上打开手机、PDA、平板电脑等等，你都可以接收到来自互联网从世界各地上传的各类信息：数据、视频、图片、音频……这样各类大量的数据累积之后达到了引起量变的临界值，数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。遂有了“大数据”技术的应运而生。 现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。“大数据”通过对海量数据有针对性的分析，赋予了互联网“智商”，这使得互联网的作用，从简单的数据交流和信息传递，上升到基于海量数据的分析，一句话“他开始思考了”。简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。这是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革，对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。 大数据时代是信息化社会发展必然趋势，我们只有紧紧跟随时代发展的潮流，在技术上、制度上、价值观念上做出迅速调整并牢牢跟进，才能在接下来新一轮的竞争中摆脱受制于人的弱势境地，才能把握发展的方向。 首先，“大数据”究竟是什么？它有什么用？这是当下每个人初接触“大数据”都会有的疑问，而这些疑问在秦博士的讲座中我们都了解到了。“大数据”的“大”不仅是单单纯纯指数量上的“大”，而是在诸多方面上阐释了“大”的含义，是体现在数据信息是海量信息，且在动态变化和不断增长之上。同时“大数据”在：速度（Velocity）、多样性（Variety）、价值密度（Value）、体量（Volume）这四方面（4v）都有体现。其实“大数据”归根结底还是数据，其是一种泛化的数据描述形式，有别于以往对于数据信息的表达，大数据更多地倾向于表达网络用户信息、新闻信息、银行数据信息、社交媒体上的数据信息、购物网站上的用户数据信息、规模超过TB级的数据信息等。 了解了“大数据”的“大”之后我们也该了解它所具有的巨大价值。就目前来说“大数据”的来源主要还是互联网，来自互联网上的大多数不被重视信息都是具有巨大开发价值的，
大数据分析技术讲座大纲
大数据分析技术讲座大纲 1.数据分析概论 1.1.什么是数据分析 1.1.1.什么是数据---数据的定义、分类、数据的抽样、简单随机、等距、分层抽样、 整群抽样 1.1. 2.什么是大数据---大数据的特征 1.2.数据分析能做什么（数据分析的流程） 获取数据、发现问题、挖掘原因、寻找解决方案、给出决策建议、总结效果、做出预测1.3.数据分析在企业中的角色 1.3.1.决策的支持者---战略分析简介 1.3. 2.市场的观察者---营销分析简介、4P营销组合、主成份和聚类分析做精准营销 1.3.3.运营的协助者---挖掘算法 1.3.4.收入的监督者---财务数据分析、项目投资 1.3.5.人员的管理者---HR人员评估、介绍0-1标准化评分算法 1.4.数据分析的发展方向 数据分析工程师、数据分析师、数据科学家、CPDA 1.5.数据分析师的技能要求 逻辑、业务、表达沟通、技术 1.6.数据分析常用理论介绍 分析矩阵、关联分析、决策树、回归分析、主成份、因子分析、聚类分析、方差分析2.数据分析应用 2.1.数据分析在各行业的应用简介 2.1.1.互联网行业 传统互联网：介绍打点、Cookies、DSP、SSP、DMP 移动互联网：介绍SoLoMo, LBS，SDK 2.1.2.生产行业---EOQ、EPQ 2.1. 3.零售业---超市会员信息分析、RFID 2.1.4.医药行业---方差分析
2.2.数据分析在互联网行业的案例讲解 2.2.1.航空大亨案例 介绍互联网行业的基本数据分析指标 介绍互联网行业的数据抓取方法 介绍UED和用户行为分析 介绍如何精准营销 介绍效果评估 2.3.数据分析常用软件的介绍 2.3.1.Excel---常用函数、数据透视表、条件格式、VBA 2.3.2.Tableau---功能性介绍 2.3.3.Datahoop平台---特性介绍、功能介绍 3.Tableau培训与应用 3.1.Tableau经典案例分享 3.2.行业案例分享 3.3.实操--典型应用场景 3.3.1.轻松连接数据 / 认识Tableau 数据(数据角色和类型转化）/创建分析视图3. 4.实操--典型应用场景 3.4.1.创建分析视图 /添加参考线 / 混合不同数据源 / 创建互动式仪表板 / 共享 和发布仪表板 3.5.答疑 3.6.作业 3.6.1.温习课堂上的典型应用场景操作 3.6.2.完成习题工作簿上的场景
新技术讲座体会-大数据
新技术讲座体会 大数据时代微创新对于企业发展的重要性 事实上从2009年开始，大数据这个概念就是街头巷尾热议的时尚名词，2013年这一概念依然是炙手可热的话题，有关大数据的信息更是不胜枚举。从物联网到云计算再到现今的大数据，互联网时代形成的新的商业模式、经济形态等使人们的生活方式发生了变化，也给企业的发展带来了巨大的挑战。 所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化，其特性被归纳为4个V，即Volume，Variety，Value，Velocity，分别对应：数据体量巨大;数据类型繁多;数据本身有潜在的价值，但价值比较分散;数据高速产生，需高速处理。大数据意味着包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。 简言之，大数据就是将碎片化的海量数据在一定的时间内完成筛选、分析，并整理成为有用的资讯，帮助用户完成决策。借助大数据企业的决策者可以迅速感知市场需求变化，从而促使他们作出对企业更有利的决策，使得这些企业拥有更强的创新力和竞争力。 后工业社会时代，随着新兴技术的发展与互联网底层技术的革新，数据正在呈指数级增长，所有数据的产生形式，都是数字化。如何收集、管理和分析海量数据对于企业从事的一切商业活动都显得尤为重要。 不论是传统的石油行业还是传统银行业亦或是零售业，都意识到数据的重要性。传统的石油巨头们在寻求信息化的转型，很多巨头每年在信息化建设中投入的比例往往占到公司盈利比例的1%-3%不等。据媒体报道，埃克森美孚曾在此前一次全球性招标中，一次性投入10亿美元来采购信息化服务。传统的商业银行也努力和互联网“合作共赢”，并进行模式创新，如推出POS网络商户贷款业务。民生银行正致力筹建电子商务银行。全球最大零售商沃尔玛也在其社交基因组计划中整合了用户在社交网络中的关系数据，用以更精准地推测消费者的偏好。 而小企业在大数据时代同样有机会。正如电子科技大学互联网科学中心主任周涛此前接受记者采访时所说的，大数据具备了工业革命最重要的因素，新能源是计算，新材料是数据，更聪明的头脑是先进的工业技术。要用聪明的头脑从数据中分析出更大的价值。 面对大数据，小企业要找到提供差异化服务的点，收集大量的数据信息，从数据中找到新的价值并衍生出其他营利方式。例如，一家专门提供包车和租车服务商旅运输公司，正常情况下是竞争不过传统出租车的，但如果通过获取在线叫车服务的乘客、司机的双向数据，如此可以针对不同客户的需求提供个性化的服务以此来实现超越。