大数据分析与数据挖掘傅一航讲义.
大数据分析与挖掘培训ppt
AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对 大规模数据进行特征提 取和模式识别，提高数 据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根 据环境反馈自动调整模 型参数，提高模型泛化 能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行 融合，如文本、图像、 视频等，挖掘多模态数 据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易 行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分 析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案 和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行 预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一 种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告 等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数 据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便于后 续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算， 生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于 存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等， 用于并行处理大规模数据 。
分布式数据库
HBase、Cassandra等， 用于存储和查询大规模数 据。
数据库技术
《大数据分析与挖掘》-课程教学大纲
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：16054103课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：Big data analysis and mining课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象: 软件工程，计算机科学与技术，大数据管理考核方式：考核先修课程：数理统计与概率论，算法设计，JA V A/Python程序设计二、课程简介大数据分析与挖掘是软件工程，计算机科学与技术，大数据管理专业必修课，它集理论，技术和应用性一身，不仅是当前计算机，软件工程领域最热门高级前沿应用技术，并且涉及跨学科领域知识和概率论，数学及算法理论知识，是计算机，软件工程的重要课程模块，同时是大数据管理专业的核心理论课程。
当前在新基建和数字化革命大潮下，各行各业都在应用大数据分析与挖掘技术，并紧密结合机器学习深度学习算法，可为行业带来巨大价值。
数据分析与挖掘是当前最热的技术与职业方向，在未来几年都将获得飞速发展，前景非常广阔，是学生未来进入社会成才求职的重要核心技能，可以说学好大数据分析与挖掘原理，概念与技术，必将使得学生未来计算机专业发展和职业生涯获得高起点和巨大发展潜力与竞争力。
本课程从实战出发，学习大数据分析与挖掘理论算法与编程工具，围绕真实案例学习并掌握数据分析与挖掘的关键任务和方法。
包括主要的数据分析全流程任务：数据探索，数据预处理，数据可视化展示，数据建模，模型验证与评估，分析结果展示与应用；同时针对不同的数据分析阶段任务在讲解原理同时，介绍大量当前最新的学术界，业界研究方法，技术与模型。
课程在讲解数据分类，数据预测模型，及复杂数据分析场景时，引入了华为网络产品线产品数据部多个经典数据分析与挖掘案例，并且引入阿里数据中台架构，天池AI实训平台，及应用典型案例。
让学生学以致用，紧跟行业最领先技术水平，同时，面对我国民族企业，头部公司在大数据分析与挖掘领域取得的巨大商业成功与前沿技术成果应用产生强烈民族自豪感，为国家数字化经济与技术发展努力奋斗，勇攀知识高峰立下志向。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：数据分析与数据挖掘是当今信息时代中非常重要的课程之一。
随着大数据时代的到来，数据分析和数据挖掘的技术和方法在各个领域都得到了广泛应用。
本文将详细介绍《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲，包括课程的目标、内容和教学方法等。
一、课程目标：1.1 培养学生的数据分析和数据挖掘的基本理论知识和技能；1.2 培养学生的数据处理和数据挖掘的实践能力；1.3 培养学生的数据分析和数据挖掘的问题解决能力。
二、课程内容：2.1 数据分析基础知识2.1.1 数据分析的定义和概念2.1.2 数据分析的基本流程2.1.3 数据分析的常用方法和技术2.2 数据挖掘算法2.2.1 数据挖掘的概念和目标2.2.2 常见的数据挖掘算法2.2.3 数据挖掘算法的应用领域2.3 数据预处理2.3.1 数据清洗的方法和技术2.3.2 数据集成和转换的方法和技术2.3.3 数据规约的方法和技术三、教学方法：3.1 理论讲授3.1.1 通过课堂讲解，向学生介绍数据分析和数据挖掘的基本概念和方法；3.1.2 通过案例分析，展示数据分析和数据挖掘在实际问题中的应用。
3.2 实践操作3.2.1 提供真实数据集，让学生进行数据分析和挖掘的实践操作；3.2.2 引导学生使用数据分析和挖掘工具，进行实际案例的分析和挖掘。
3.3 小组讨论3.3.1 组织学生进行小组讨论，探讨数据分析和数据挖掘的问题和方法；3.3.2 鼓励学生分享自己的经验和见解，促进学生之间的互动和合作。
四、评估方式：4.1 课堂作业4.1.1 布置数据分析和数据挖掘的相关作业，要求学生运用所学知识解决实际问题；4.1.2 对学生的作业进行批改和评估，及时反馈学生的学习情况。
4.2 项目实践4.2.1 要求学生参与数据分析和数据挖掘的项目实践，锻炼他们的实际操作能力；4.2.2 对学生的项目实践进行评估，评估学生在实际项目中的表现和能力。
傅一航老师介绍
讲师简介：傅一航老师傅一航，华为系大数据专家。
傅一航，男，计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。
在华为工作十年，五篇国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰等国家做项目，对大数据有深入的研究。
傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。
旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。
将大数据应用于运营决策，帮助企业提升运营决策能力；应用于市场营销，通过大数据营销，解决营销中的用户群细分，产品定位，精准营销，精准促销等实际问题，提升营销效果，节省营销费用，以及市场预测、用户行为预测等。
傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域。
傅老师的课程最大特色：业务问题+分实战性强！实现“析思路+分析方法/分析模型+分析工具+结果应用”融为一体。
即，结合清晰的业务场景（明确目的），分解为具体的数据问题（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），实现分析结果到业务策略的落地。
获得国家专利：1925642:对集群用户进行处理的方法和集群用户处理系统101114999A:数据发送控制方法及数据传输设备101119183A:重传控制方法及传输设备101483847A:实现策略控制的方法、装置及系统101605359B:一种切换过程中转发数据的方法、无线实体和基站论文：1.基于统计的无词典分词方法2.文本的自动分类3.基于Internet的智能信息检索技术研究培训课题:应用类：《大数据分析与数据挖掘综合能力提升实战》《“数”说营销----大数据营销实战与沙盘》《数据挖掘与模型优化实战培训》《大数据与商业智能实战培训》《大数据分析与挖掘之SPSS工具入门与提高》《大数据分析与挖掘之Modeler工具入门与提高培训》理论/认知/策略类：《大数据产业现状及应用创新》《大数据战略与商业变革》《大数据时代的精准营销》技术类：《Hadoop大数据解决方案开发技术基础培训》《大数据分析与挖掘技术实战之Python开发》服务客户:傅老师曾提供过培训咨询服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业，包括华为、富士康、平安集团、中国银行、招商银行、光大银行、中信银行、交通银行、广电银通、西部航空、海南航空、中国移动、中国联通、中国电信、西部航空、安能物流、广州地铁、富维江森、东风日产、神南矿业、公交集团、广州税务、良品铺子等单位和公司。
Hadoop大数据分析平台培训-傅一航
NN
DN
握手：版本检查，名称节点检查 注册：节点检查，身份验证
数据块上报：块与DN的映射关系 周期心跳：资源/负责/接受命令 – 存储目录 • dfs.data.dir – 心跳周期(s) • dfs.heartbeat.interval
数据校验和机制 （Checksum）
DN同时保存块数据和校 验和数据，校验和位数 ： io.bytes.per.checksu m 如果读取数据时发现校 验和错误，则会重新从 另一个副本读取，并且 NN会指示重新复制并恢 复副本。
从 节 点
TaskTracker DataNode
TaskTracker DataNode
从 节 点
• HBase是Google BitTable的一个 开源实现。 • 每张表的记录数可以多达几十亿 行，上百万列 • 提供对结构化、半结构、非结构 化大数据处理 • 提供实时读写和随机访问能力， 可做实时数据处理，时延在毫秒 级。但不适合更新和删除。
YB
ZB EB
MB
PB
GB
TB
1TB=103GB 1PB=106GB= 2^50字节 1EB =109GB = 2^60字节 1ZB =1012GB = 2^70字节
大数据的4V特征 大容量Volume 多样性Variety 速度Velocity
价值Value
SaaS软件即服务 （如Google Docs）
基于HDFS上的分布式的非结 构化的NoSQL数据库。 2006年底由PowerSet的Chad Walters和Jim Kellerman发起
这些公司都在使用HBase。 Facebook、Intel、Twitter、 Adobe、Yahoo（960个节点） 阿里巴巴、、淘宝（10个 集群，每天增量5TB）
大数据分析与数据挖掘培训教程
大数据分析与数据挖掘培训教程大数据分析与数据挖掘正成为当今社会中不可忽视的重要技能。
在这个信息爆炸的时代，大量的数据被储存，每天不断地产生和积累。
然而，与此同时，这些数据也成为了一个无形的负担，如果不善于利用它们，我们可能会错失许多机会。
因此，学习大数据分析与数据挖掘已经成为我们时代的必要技能。
1. 什么是大数据分析与数据挖掘大数据分析与数据挖掘是利用现代计算机技术和数学统计方法，对大规模数据进行分析和挖掘的过程。
通过这个过程，我们可以从数据中发现有用的信息、模式和趋势。
它可以帮助我们了解用户行为、市场趋势、商业机会等重要信息，从而为企业决策、产品创新和市场营销提供有力的支持。
2. 为什么学习大数据分析与数据挖掘随着互联网的普及和智能设备的广泛应用，大数据正逐渐成为各个行业的核心竞争力。
掌握大数据分析与数据挖掘的技能，可以使人在职场上具备更多的竞争优势。
无论是商务领域、金融领域还是医疗领域，都需要专业人士能够从数据中提取有价值的信息，并进行相应的决策和应对。
此外，学习大数据分析与数据挖掘还可以帮助我们更好地理解当今社会和世界的运行规律。
通过分析庞大的数据集，我们可以洞察社会趋势、人群行为和用户需求。
这些知识对于个人的成长和职业发展都具有重要意义。
3. 如何学习大数据分析与数据挖掘（1）系统学习理论知识：学习大数据分析与数据挖掘的第一步是掌握相关的理论知识。
我们需要了解数据收集与清洗的方法、数据挖掘技术和机器学习算法等。
可以通过参加培训课程、阅读专业书籍和学术论文等途径来积累这方面的知识。
（2）实践项目经验：理论知识只是学习的起点，实践是提高技能的关键。
通过参与实际的数据分析和挖掘项目，可以提高我们的实际操作能力，并巩固所学的理论知识。
可以找到一些开源的数据集，进行数据清洗和分析实验，或者参与一些真实企业的数据挖掘项目。
（3）与行业专家交流：大数据领域发展迅速，新技术和方法层出不穷。
与行业专家的交流可以帮助我们及时了解到最新的发展动态，并学习到实际应用中的经验和技巧。
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：数据分析与数据挖掘是当今信息时代中非常重要的课程之一。
通过对大量数据进行分析和挖掘，可以帮助我们发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为决策提供有力的支持。
本文将详细阐述《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲，并从五个大点进行阐述。
正文内容：1. 数据分析与数据挖掘的基础知识1.1 数据分析与数据挖掘的概念数据分析是指通过对数据进行收集、整理、加工和分析，从中提取有价值的信息和知识。
而数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，并将其应用于实际问题的过程。
1.2 数据分析与数据挖掘的应用领域数据分析与数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融风险评估、医疗诊断、社交网络分析等。
2. 数据分析与数据挖掘的方法与技术2.1 数据预处理数据预处理是数据分析与数据挖掘的第一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。
2.2 数据挖掘算法数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等，每种算法都有其适用的场景和特点。
2.3 模型评估与选择在数据分析与数据挖掘的过程中，需要对模型进行评估与选择，以确保模型的准确性和可靠性。
3. 数据分析与数据挖掘的实践案例3.1 金融风险评估通过对金融数据进行分析和挖掘，可以帮助银行和金融机构评估风险，并制定相应的风险管理策略。
3.2 市场营销通过对市场数据进行分析和挖掘，可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，制定更有效的营销策略。
3.3 医疗诊断通过对医疗数据进行分析和挖掘，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的选择。
4. 数据分析与数据挖掘的工具与软件4.1 数据分析工具常用的数据分析工具包括Excel、SPSS、R、Python等，它们提供了丰富的数据处理和分析功能。
4.2 数据挖掘软件常用的数据挖掘软件包括Weka、RapidMiner、KNIME等，它们提供了各种数据挖掘算法和模型的实现。
5. 数据分析与数据挖掘的未来发展趋势5.1 大数据时代随着互联网和物联网的快速发展，数据量呈指数级增长，数据分析与数据挖掘将面临更大的挑战和机遇。
大数据分析与挖掘教学大纲
大数据分析与挖掘教学大纲一、课程简介1.1课程名称：大数据分析与挖掘1.2学时数：36学时1.3课程类型：专业选修课1.4先修课程：数据结构、计算机网络、数据库技术等1.5授课教材：《大数据分析与挖掘》（第三版）二、课程目标2.1理论目标：（1）了解大数据分析与挖掘的基本概念和原理；（2）掌握大数据分析与挖掘的基本方法和技术；（3）了解大数据分析与挖掘在实际应用中的特点和挑战。
2.2技能目标：（1）能够使用常见的大数据分析工具和软件进行数据挖掘；（2）能够分析大数据中的模式和趋势，并做出合理的预测和决策；（3）能够根据实际问题，设计并实施大数据分析和挖掘流程。
三、教学内容3.1数据挖掘概述（1）数据挖掘的定义与关键任务；（2）数据挖掘的过程与方法。
3.2数据预处理（1）数据清洗的概念与方法；（2）数据集成与变换的技术；（3）数据规约与选择的策略。
3.3数据挖掘模型与算法（1）分类与回归算法；（2）聚类算法；（3）关联规则挖掘算法；（4）时序模式挖掘算法。
3.4大数据分析与挖掘工具（1）Hadoop平台的基本原理与使用；（2）Spark平台的基本原理与使用；（3）Python和R语言在大数据分析与挖掘中的应用。
3.5大数据分析与挖掘的应用（1）电子商务领域的用户行为分析；（2）社交媒体数据的情感分析；（3）金融领域的风险预测与仿真；（4）医疗领域的疾病诊断与预测。
四、教学方法4.1理论课程采用传统讲授和案例分析相结合的方式进行。
4.2实验课程设置针对性的实际数据集进行分析和挖掘。
五、教学评价5.1平时成绩占总评成绩的40%，主要包括作业和小组项目。
5.2期末考试占总评成绩的60%。
六、参考资料6.1教材：《大数据分析与挖掘》（第三版），张三等著，清华大学出版社。
6.2参考书：《数据挖掘：方法与应用》，李四著，机械工业出版社。
6.3最新的相关学术论文和研究报告。
以上为大数据分析与挖掘教学大纲的初步设计，具体的教学内容和评价方法还需要根据实际情况进行调整和完善。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲.doc
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：课程学时： 48课程学分：3开课单位：计算机科学与技术学院授课对象：计算机科学与技术专业，计算机大类专业开课学期：先修课程：二、课程目标数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，涵盖了数据库、机器学习、统计学、模式识别、人工智能以及高性能计算等技术。
开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，掌握常用的数据挖掘算法，了解数据挖掘的最新发展、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘技术在不同学科中的应用。
课程具体目标如下：课程目标1：能够设计并实现大数据平台下的数据挖掘系统。
了解由工程问题，到建模、再到数据挖掘算法设计的问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程的能力；课程目标2：掌握大数据预处理、关联规则、分类以及聚类技术，并能够在主流大数据平台上实现；课程目标3：具备较强的学习最新数据挖掘领域研究成果的能力；能够分析和评价现有研究成果的问题与不足，并能够提出自己独立见解的能力；课程目标4：能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，能够组织和协调项目组的工作，与成员进行交流与沟通。
三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与课程内容对应关系实验大纲：五、课程教学方法本课程教学将结合大班讲授、小班项目研讨、项目开发以及交流与答辩的形式。
大班讲授主要培养学生对各种核心技术的掌握。
小班项目研讨用来训练学生们沟通与交流的能力，同时提高对系统进行评价的能力。
通过指导学生实现课堂上讲授的算法，学会比较各个算法的性能差异，激发学生的研究和创新兴趣。
六、课程考核方法七、主要教材与参考书（黑体、小四、加粗、行距20磅）1.《大数据分析与挖掘》纲撰写人：石胜飞。
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲.doc
《大数据分析与挖掘》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：课程名称：大数据分析与挖掘英文名称：课程学时： 48课程学分：3开课单位：计算机科学与技术学院授课对象：计算机科学与技术专业，计算机大类专业开课学期：先修课程：二、课程目标数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，涵盖了数据库、机器学习、统计学、模式识别、人工智能以及高性能计算等技术。
开设本课程的目的，是使学生全面而深入地掌握数据挖掘的基本概念和原理，掌握常用的数据挖掘算法，了解数据挖掘的最新发展、前沿的数据挖掘研究领域、以及数据挖掘技术在不同学科中的应用。
课程具体目标如下：课程目标1：能够设计并实现大数据平台下的数据挖掘系统。
了解由工程问题，到建模、再到数据挖掘算法设计的问题求解思维模式。
具有将数据挖掘算法应用于具体工程的能力；课程目标2：掌握大数据预处理、关联规则、分类以及聚类技术，并能够在主流大数据平台上实现；课程目标3：具备较强的学习最新数据挖掘领域研究成果的能力；能够分析和评价现有研究成果的问题与不足，并能够提出自己独立见解的能力；课程目标4：能够撰写系统设计方案和阶段性技术报告，能够组织和协调项目组的工作，与成员进行交流与沟通。
三、课程目标与毕业要求对应关系四、课程目标与课程内容对应关系实验大纲：五、课程教学方法本课程教学将结合大班讲授、小班项目研讨、项目开发以及交流与答辩的形式。
大班讲授主要培养学生对各种核心技术的掌握。
小班项目研讨用来训练学生们沟通与交流的能力，同时提高对系统进行评价的能力。
通过指导学生实现课堂上讲授的算法，学会比较各个算法的性能差异，激发学生的研究和创新兴趣。
六、课程考核方法七、主要教材与参考书（黑体、小四、加粗、行距20磅）1.《大数据分析与挖掘》纲撰写人：石胜飞。
大数据分析与挖掘 第1章 数据挖掘概论
CRM Road MAP
18
客户
前台
后台
接触通路 客服中心 网络银行
电子邮件/简讯
邮件/传真 业务代表
销售自动化 营销自动化 服务自动化
查询/报表 在线实时分析
分析模块 (Analytical Models)/ Business Domain Ready Solutions
整合性客 户数据库
分析性 资料超市
2021/6/3
21
DM在大型零售企业中的应用 优化商品组合布局，正确安排商品进货与库存：从众多的商品中发现创造价值最
大的商品，据此调整商品的结构，安排商品的库存和定货；商品布局管理通过商 品摆放位置促进销售，如超级市场的厨房用品是按照女性的视线高度来摆放。如 美国妇女的视线高度是150公分左右，男性是163公分左右，而最舒适的视线角度 是视线高度以下15度左右，所以最好的货品陈列位置是在130-135公分之间。 精准制定营销策略：（1）通过对市场同类产品和销售情况、顾客情况的收集和 分类分析，明确细分市场，确定本企业差别化的产品和服务定位、目标顾客和市 场营销策略。（业绩分析）；（2）正确安排商品进货与库存，降低库存成本 DM在交叉销售中的应用：拥有汽车的新婚夫妻购买儿童专用汽车椅时通过数据 挖掘推荐购买儿童专用汽车椅颜色，以便在新婚夫妻购买汽车的时候销售给他们 合适儿童专用汽车椅。
大数据（Big Data）
数据分析：进行数据收集、整理、分析、并依据数据做出评估和预测
BIG DATA:
Big data is like teenage sex, everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it .
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲
《数据分析与数据挖掘》课程教学大纲引言概述：《数据分析与数据挖掘》课程是一门涉及数据处理、数据挖掘和数据分析的重要课程。
通过学习这门课程，学生将能够掌握数据分析的基本概念和方法，了解数据挖掘的原理和技术，从而能够应用这些知识解决实际问题。
本文将从课程目标、课程内容、教学方法和评估方式四个方面详细阐述《数据分析与数据挖掘》课程的教学大纲。
一、课程目标：1.1 培养学生的数据分析能力。
通过学习本课程，学生将能够掌握数据分析的基本概念和方法，包括数据采集、数据清洗、数据处理和数据可视化等方面的技术，从而能够独立进行数据分析工作。
1.2 培养学生的数据挖掘能力。
学生将学习数据挖掘的原理和技术，包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等方面的知识，从而能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
1.3 培养学生的问题解决能力。
通过实际案例的分析和解决，学生将培养问题解决的能力，包括问题分析、解决方案设计和实施等方面的能力。
二、课程内容：2.1 数据分析基础知识。
包括数据类型、数据采集和数据清洗等基本概念和方法。
2.2 数据处理和数据可视化。
学生将学习数据处理的技术，包括数据转换、数据集成和数据规约等方面的方法，同时还将学习数据可视化的原理和技术，从而能够通过可视化手段更好地理解和展示数据。
2.3 数据挖掘算法。
学生将学习数据挖掘的基本算法，包括聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等方法，同时还将学习数据挖掘的应用案例，从而能够应用数据挖掘技术解决实际问题。
三、教学方法：3.1 理论授课。
教师将通过讲解课件和案例分析等方式，向学生传授数据分析和数据挖掘的理论知识。
3.2 实践操作。
学生将通过实际操作数据分析和数据挖掘工具，进行数据处理、数据可视化和数据挖掘等实践操作，从而提升实际应用能力。
3.3 课堂讨论。
教师将引导学生进行课堂讨论，分享实际案例和解决方案，培养学生的问题解决能力。
四、评估方式：4.1 课堂作业。
学生将完成一系列的课堂作业，包括数据分析和数据挖掘的实践操作和理论题目，以检验学生对课程内容的掌握程度。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
分析与处理要求不断增加，数据处理的越及时，产生的价 值越大。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
9
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘背后的 大数据思维
在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需 要通过具体问题的专业知识建模。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比 如你要预测一个人跑100米要多久时间， 可以根据之前了解的他这样体型的人跑 100米用的多少时间做一个估计，而不会 使用牛顿定律来算。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
13
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 一般流程
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
14
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
15
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 关联规则
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
16
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
关联规则：零售业应用
几十年来，大型零售商塔吉特收集了海量的数据，记 录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。
发现女客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳 液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“ 怀孕预测”指数。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
2024年度大数据分析与数据挖掘培训教程
大数据分析与数据挖掘对行业影响
零售行业
通过大数据分析和数据挖掘，零售企业可以更好地了解消 费者需求和行为，优化库存管理，提高销售效率。
金融行业
大数据分析和数据挖掘可以帮助金融机构识别风险、预测 市场趋势、优化投资策略等，提高金融服务的智能化水平 。
医疗行业
通过大数据分析和数据挖掘，医疗机构可以更好地管理患 者信息、提高诊断准确性和效率、降低医疗成本等，推动 医疗行业的数字化转型。
如Apriori、FP-Growth等，用于发现数据 项之间的关联关系。
2024/2/2
聚类算法
如K-means、层次聚类、DBSCAN等，用 于发现数据中的群组或结构。
神经网络与深度学习
如BP神经网络、卷积神经网络等，用于处理 复杂模式识别和预测问题。
14
数据挖掘工具与平台
开源工具
商业软件
如Weka、RapidMiner、Orange等，提供 丰富的算法库和可视化界面，便于用户进 行数据挖掘实验。
监测空气、水质、噪音等环境指标数据，及时发现污染源和异常情 况，为环境保护提供决策支持。
社会治安防范
分析犯罪数据和社会治安情况，识别犯罪高发区域和时段，为警方提 供有针对性的防范措施和建议。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
2024/2/2
30
17
电商领域应用场景
用户画像
通过数据挖掘技术构建用户画像 ，实现精准营销和个性化推荐。
2024/2/2
商品关联分析
利用大数据分析发现商品之间的关 联规则，优化商品组合和陈列。
价格优化
基于历史销售数据和市场行情，通 过大数据分析制定最优价格策略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第四步：数据分析
第五步：数据呈现
4数据分析 挖掘篇
3数据分析 方法论篇
第六步：报告撰写
明确目 数据收 数据处 数据分 数据呈 的 集 理 析 现
报告 撰写
明确目的
– 明确分析目的和确定分析思路，是数据分析有效进行的先决条件，为后续过程提 供清晰的指引方向。 – 确定分析目的 • 为什么要做数据分析 • 要解决什么问题 – 确定分析思路 • 梳理分析思路，分解分析目的，搭建分析框架 • 从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标？ 问题1：中移动2014年第四季度各地市平均营业额是多少？ 问题2 ：中移动2014年财务状况有什么变化？
数据分析 概括、总结
数据
信息
作出判断 方案、预测
决策
现状 分析
原因 分析
预测 分析
现状 分析
原因 分析
预测 分析
1. 现状分析：通过经营指标的完成情况来衡量企业现阶段的整体运 营情况；各项业务的发展及变动情况。
2. 原因分析：确定运营变化的原因，并给出运营策略建议。
3. 预测分析：对企业未来发展趋势作出预测。
行为数据深度挖掘 与套餐匹配 客户价值偏好细分 区域细分与网格化 管理 集团客户当前价值 和潜在价值评估 差异化营销体系 行业应用营销策略 信息化解决方案 找准目标客户：交 叉销售与促销响应 产品打包卖：关联 规则 品牌化运营
价格策略设计 资费梳理、分析与 整改 分品牌的资费设计 资费管理体系优化 语音业务、V网资 费设计 增值业务资费设计 信息化产品资费设 计 按生命周期区分营 销目标的定价设计 按内容、流量或包 月制的定价设计 组合定价与品牌
自有、社会渠道 手机卖场 电子渠道 农村渠道开发建设 区域营销中心 集团客户渠道体系 现状诊断 集团客户渠道效益 提升策略 集团客户渠道优化 增值业务营销渠道 规划 业务与营销渠道的 关联分析及评估 分业务的渠道策略
客户细分及营销活 动管理平台 离网预警模型及客 户保留体系 资费管理系统 集团客户价值分级 集团客户业务分层 集团客户渠道分流 营销体系变革实施 增值业务细分与交 叉销售模型的应用 推广体系 增值业务营销管理 平台
经营分析海量数据的精准分析及深度挖掘技术
品牌经营导向 话音业务
• • •
增值业务
• • • • • •
集团客户业务
• • • • • •
• • • • •
市场分析与营销规划 客户深度挖掘与细分 品牌资费体系、产品线梳 理与规划设计 资费优惠整合收入挖掘 离网控制与挽留 渠道规划、管理与营销 话务量提升 号码资源管理
有价值客户保留 客户信誉度管理 客户导向的流程重组 接触点一致规范管理 大客户服务管理提升 主动营销服务管理提 升
客户流失预警及挽留
客户消费行 为分析
客户价值分析 交叉销售
目录
1认识数据 分析 6数据分析 报告篇
第一步：明确目的
第二步：数据收集
2数据分析 步骤篇
第三步：数据处理
5数据分析 图表篇
客户服务
• • • • • •
客户细分模型 资费预演与评估平台 营销活动管理平台 离网预警模型及客户挽留体系 分析地图及新业务营销应用 市场经营指标展示工具开发 客户区域化细分与管理 渠道效能评估
• • • • • •
增值业务目标客户细分、管理分 析模型、交叉销售模型等 增值业务深度运营平台 增值业务资费整合系统控制 经分发展建设规划 经分优化整合及专题应用开发 经分系统及应用推广
讲师：傅一航 fuyihang8@
目录
1认识数据 分析 6数据分析 报告篇
数据分析是神马？
数据分析的三大作用
2数据分析 步骤篇
在电信行业的应用
5数据分析 图表篇
数据分析与精确营销
4数据分析 挖掘篇
3数据分析 方法论篇
数据分析–- 简单地说，就是对数据进行分析。
数据分析主要指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行汇总、 整理，并概括总结和理解，找出所研究对象的内在规律，提取有用信息， 以帮助管理者进行有效的判断和决策，以便采用适当的行动。
• 收集的数据有哪 些
收集来源
• 数据库、互联网、公 开出版物、 市场调 查等 • 如通信行业的CRM、 BOSS、营销系统
• 怎样可快速获得想要 的数据？ • 市场调查？普查/随 机抽样？
收集范围
收集方法
数据收集
数据收集为数据分析提供素材和依据。 1.明确收集数据范围 收集的数据有哪些（名称、类型、时间范围） 2.确定收集来源 数据来源（数据库、互联网、公开出版物、 市场调查） 如通信行业的CRM、BOSS、营销系统 3.确定数据收集方法 怎样可快速获得想要的数据？ 市场调查？普查/随机抽样？
数据 清洗
数据 计算
数据 处理
数据 提取
数据 转换
案例一： 海尔奔风手机
案例二：
案例分析
杜蕾斯性调查报告
案例三：
– 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对数据进行分析，提取有价值 的信息，形成有效结论的过程。 – 1.数据分析方法 • 对比、交叉、回归、聚类等等 – 2.数据分析工具 • Excel • SPSS（Statistical Product and Service Solutions） • SAS（Statistical Analysis System） • ……
数据分析
描述性 数据分析
探索性 数据分析
验证性 数据分析
环境分析 与营销策略 个 人 客 户 集 团 客 户 增 值 业 务
市场/用户细分 与精确营销
Leabharlann 资费/品牌 策略
渠道分析规划 与优化策略
经分应用支撑 或执行体系
客户市场研究 竞争对手策略分析 现行营销体系审计 营销竞争策略 集团客户需求调研 与特征分析 竞争对手策略分析 开发、维系、价值 提升等策略设计 增值业务现状分析 产业链研究 增值业务产品开发 及试、商、用策略
目标客户关联分析、交叉 销售等模型设计 组合定价与产品设计 增值业务满意度提升 增值业务渠道营销设计 增值业务资费梳理整合 深度运营平台规划设计
集团客户需求调研与特征 分析 集团客户价值管理 开发、维系、价值提升策 略设计 V网资费设计 信息化产品资费设计 行业应用营销策略
系统支撑
• • • • • • • •