大数据分析方法ppt课件
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大数据分析PPT(共 73张)
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Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
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• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
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• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
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大数据应用案例分析PPT课件
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
通过数据可以发现网易云音乐用户群中19-30岁年龄段用户最多，占比达到48%，整体用户群偏年轻 化。
1、传播自己的音乐，让 更多的人知道 2、与粉丝有互动
歌手 有一定知名度，有粉丝基础
3、进一步提高知名度， 吸引更多粉丝
唱片 公司
商业机构，营利是最重要的目 的。
4、提高收入
音乐爱 好者
喜欢分享音乐，评论音乐
5、希望得到更多展示 （专栏）
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的 重要组成部分。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
数据分析(培训完整)ppt课件(精)
01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数 据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言，提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言，适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法，构建风险评分模 型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ，对用户行为数据进行清洗、 转换和建模，提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预 测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
埃森哲大数据分析的方法ppt课件
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
大数据分析与数据驱动决策PPT
例
电商行业的数据驱动决策
案例：阿里巴巴的智能客服
案例：京东的物流优化
案例：亚马逊的推荐系统
案例：拼多多的用户画像分 析
金融行业的数据驱动决策
风险管理：通过大数据分析识别和评估潜在的金融风险，如信贷违约、市场波动等。
投资策略：利用大数据分析市场趋势，制定更有效的投资策略和资产配置方案。
建立数据治理体系：制定数据管理 政策和流程，确保数据的合规性和 安全性。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
制定明确的数据战略：明确数据来 源、质量和标准，确保数据的准确 性和可靠性。
持续改进和优化：不断监测和评估 数据驱动决策的效果，及时调整和 优化决策过程。
Part Seven
未来展望与总结
大数据分析技术的发展趋势
客户分析：通过大数据分析客户的行为和偏好，提供个性化的金融服务和产品推荐。
欺诈检测：利用大数据分析识别和预防金融欺诈行为，保护客户资金安全。
物流行业的数据驱动决策
案例背景：随着电商的快速发展，物流行业面临巨大的挑战和机遇 数据来源：通过大数据技术，收集和分析物流运输过程中的各种数据 决策应用：利用数据驱动决策，提高物流效率，降低成本 实践效果：实现更快速、准确、智能的物流服务，提升客户满意度
医疗行业的数据驱动决策
案例：精准医疗
案例：流行病预测
案例：个性化治疗
案例：远程医疗
Part Six
数据驱动决策的挑 战与对策
数据质量与可信度问题
数据质量：数据准确性和可靠性的问题，直接影响决策的正确性。 数据来源：不同来源的数据可能存在差异和冲突，需要验证和整合。 数据处理：数据清洗、去重、归一化等处理方式，影响数据的可信度。 数据误用：滥用、误读、误导等行为，导致数据失去可信度。
电商行业的数据驱动决策
案例：阿里巴巴的智能客服
案例：京东的物流优化
案例：亚马逊的推荐系统
案例：拼多多的用户画像分 析
金融行业的数据驱动决策
风险管理：通过大数据分析识别和评估潜在的金融风险，如信贷违约、市场波动等。
投资策略：利用大数据分析市场趋势，制定更有效的投资策略和资产配置方案。
建立数据治理体系：制定数据管理 政策和流程，确保数据的合规性和 安全性。
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
制定明确的数据战略：明确数据来 源、质量和标准，确保数据的准确 性和可靠性。
持续改进和优化：不断监测和评估 数据驱动决策的效果，及时调整和 优化决策过程。
Part Seven
未来展望与总结
大数据分析技术的发展趋势
客户分析：通过大数据分析客户的行为和偏好，提供个性化的金融服务和产品推荐。
欺诈检测：利用大数据分析识别和预防金融欺诈行为，保护客户资金安全。
物流行业的数据驱动决策
案例背景：随着电商的快速发展，物流行业面临巨大的挑战和机遇 数据来源：通过大数据技术，收集和分析物流运输过程中的各种数据 决策应用：利用数据驱动决策，提高物流效率，降低成本 实践效果：实现更快速、准确、智能的物流服务，提升客户满意度
医疗行业的数据驱动决策
案例：精准医疗
案例：流行病预测
案例：个性化治疗
案例：远程医疗
Part Six
数据驱动决策的挑 战与对策
数据质量与可信度问题
数据质量：数据准确性和可靠性的问题，直接影响决策的正确性。 数据来源：不同来源的数据可能存在差异和冲突，需要验证和整合。 数据处理：数据清洗、去重、归一化等处理方式，影响数据的可信度。 数据误用：滥用、误读、误导等行为，导致数据失去可信度。
大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
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）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
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）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
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
《大数据分析》课件
《大数据分析》PPT课件
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我 们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场 景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、 关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策， 从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通 常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等， 这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它 们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我 们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场 景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、 关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策， 从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通 常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等， 这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它 们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例
互联网大数据分析之《用户画像分析》ppt课件
抽样框
• 在抽样之前，总体应划分成抽样单位，抽样单位互不重 叠且能合成总体，总体中的每个个体只属于一个单位。 抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。
抽样过程
定义总体（母体）
确定抽样框
确定抽样方法
抽样与数据收集
实施抽样计划
决定样本量
回顾抽样过程
抽样方法
简单随机抽样
simple random sampling
1. 对应分析 2. 聚类分析
用户画像方法 ——“对应分析”实例演示
对应分析数据格式整理
加权个案
对应分析过程
对应分析——定义行范围（用户类别）
对应分析——定义列范围（用户特征）
对应分析结果图
减少用户特征
用户画像方法 ——“聚类分析”实例演示
人群划分
矮
胖
胖
高
矮
瘦
瘦
高
聚类分析
摘自：魏武辉的BLOG
数据整理
数据整理
数据检查
• 极端值处理；心理学研究把超过 2个标准差之外的值剔除。
缺失值处理
• 没有观测到 • 有明显错误
数据分组 • 例如：年龄分段、选择处理等
数据检查——用户选择
用户年龄取值范围：9岁—41岁
用户年龄占比分布
16岁—34岁 占比合计： 91.83%
用户画像数据挖掘实例演示
访谈发现：1.对于广大低端用户来说，易理解、简单、方便、快 捷是他们最需要的，也是他们不用MSN的原因之一；2.用户对XX依 赖性很大，这样的用户希望XX的功能更强大，真正实现一站式在线 生活。
来源：一次XX2009 用户访谈用户画像
典型用户个体描述
女，19岁，高中，学生，理解表达能力较好，性格对陌生人内 敛对朋友外向活泼，不喜欢动脑，什么都喜欢方便的，最好只按一 下就全部搞定的。使用XX7年，现实的社交圈基本局限在同班同学， 但是网上却有很多不认识的好友，喜欢认识不同类型的人。虽然网 龄较高但是与很多女孩子一样依然是个电脑白痴女，她喜欢操作越 简单越方便越好。访谈过程中她说的最多的一句话就是“我个人比 较懒！”，最怕麻烦，MSN就是太麻烦才不用的。对于电脑游戏喜 欢互动性好，但是操作简单的，比如劲舞团、大话西游等。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
5.3 数据挖掘
第五章 大数据分析
Mahout
Mahout的主要数据目标集是大规模数据，因此Mahout能够建立运行在 Apache Hadoop平台上的可伸缩的机器学习算法，这些算法通过 Mapreduce模式实现，但并不局限于Hadoop平台。
5.3 数据挖掘
Spark MLlib
MLlib是构建在Apache Spark上 的一个可扩展的分布式机器学习 库，充分利用了 Spark 的内存计 算和适合迭代型计算的优势，将 性能大幅度提升。MLlib支持的 分类算法主要有：朴素贝叶斯、 逻辑回归、决策树和支持向量 机.MLlib支持的回归算法主要有： Lasso、线性回归、决策树和岭 回归。聚类算法属于非监督式学 习，MLlib目前支持广泛使用的 Kmeans算法。MLlib也支持基于 模型的协同过滤，其中用户和商 品通过一小组隐语义因子进行表 达，并且这些因子也用于预测缺 失元素。
第五章 大数据分析
数据来源
大数据的来源按照数据产生主体可划分为三层。最外层的 是巨量的各类机器产生的数据，次外层是人为产生的大量 数据。最内层主要是来自企业的数据。
巨量的各类机
1
器产生的数据
人为产生的大
2 量数据
3
企业的数据
5.2数据分析方法
数据分析活动步骤
数据获取及储存
1
数据信息抽取及无用信息的清洗
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
质量大数据分析培训PPT课件精品模板分享(带动画)
Excel在质量大数据 分析中的实际应用 案例
Python语言特点： 简洁、易读、高 效，适合处理大 规模数据
Python在质量大 数据分析中的优 势：可扩展性强、 数据处理能力强、 可视化效果好
Python在质量大 数据分析中的应 用案例：数据清 洗、数据挖掘、 预测模型等
Python在质量大 数据分析中的未 来发展前景：结 合人工智能技术， 实现更高效、更 精准的质量大数 据分析
政策法规的完善与支持
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据分析技术不断升 级：随着数据量的不 断增加，需要更加高 效、准确的数据分析 技术来应对挑战。
人工智能与大数据的 结合：人工智能技术 的发展将为质量大数 据分析提供更加智能 化的解决方案。
数据安全与隐私保护： 在大数据应用中，数据 安全和隐私保护将成为 越来越重要的考虑因素 。
● 这个案例展示了质量大数据分析在医疗机构中的应用和实践，通过数据分析发现存在的问题和不足，进而进行改进和 优化，最终提高患者满意度和服务质量。
质量大数据分析的 挑战与未来发展
数据量巨大，处理难度高
单击此处输入你的正文，请阐述观点
数据分析技术不够成熟，需要不断改进
单击此处输入你的正文，请阐述观点
和可视化等。
数据分析结果： 展示该案例中的 质量大数据分析 结果，包括产品 质量趋势分析、 缺陷模式识别、 关键影响因素识
别等。
改进措施：根据 质量大数据分析 结果，提出针对 性的改进措施， 包括优化生产过 程、改进产品设 计、加强质量检
测等。
效果评估：对改 进措施的实施效 果进行评估，包 括质量指标的改 善、生产成本的 降低、客户满意
质量大数据分析实 践案例
大数据预测分析介绍课件
回归分析的方法包括线性回归、多元回归、逻辑回归等。
回归分析在预测分析中应用广泛，如市场预测、销售预测、风险评估等。
时间序列分析
概念：根据历史数据预测未来趋势
应用：预测销售、库存、客流量等
特点：考虑时间因素，分析数据之间的相关性
局限性：需要大量历史数据，且数据质量直接影响预测结果
关联规则挖掘
关联规则挖掘是一种从大量数据中发现关联关系的方法。
03
预测分析可以帮助企业更好地制定策略，提高效率和降低风险。
04
预测分析的应用场景
01
市场营销：预测客户需求和购买行为，制定精准营销策略
02
风险管理：预测金融风险、自然灾害等，提前采取防范措施
03
医疗保健：预测疾病发展趋势，优化医疗资源配置
04
交通物流：预测交通流量、物流需求，优化运输路线和资源调度
大数据预测分析介绍课件
演讲人
目录
01.
大数据预测分析概述
02.
大数据预测分析方法
03.
大数据预测分析案例
04.
大数据预测分析工具
大数据预测分析概述
预测分析的定义
预测分析是一种通过分析历史数据来预测未来事件或趋势的方法。
01
预测分析的目标是发现数据中的模式和规律，以便更好地理解和预测未来。
02
预测分析可以应用于各个领域，包括金融、医疗、零售、交通等。
05
Tableau：数据可视化工具，提供数据挖掘、预测分析等功能
06
Power BI：商业智能和分析工具，提供数据挖掘、预测分析等功能
工具选择建议
根据数据量和数据类型选择合适的工具
01
考虑工具的易用性和学习曲线
相关主题
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想做什么 能做什么 怎样做
数据分析的工作框架
工作框架
需要的结论：既想要也想得到的
需要得到 的结论
数据分析可以 解决的内容
数据资源和分析方法大量扩充 — 右半边扩张 分析对象理解和问题思考有所不足 — 左半边停滞
最重要的还是商业思维
大数据 数据资源 分析方法
商业思维 理解 Deep Understanding 洞察 Insight 前瞻 Prospect
话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
例：火车票订票信息：增开列车？疏导客流？市政服务？
思考分析结果对各种对象的可能价值
正面例子：男女性消费者对购物中心环境设计的不同偏好 反面例子：为不同地域的客户设计不同会员礼品 - 成本 反面例子：周边办公楼客流对销售影响 - 无法采取措施
步骤4：对宏观问题提出充分假设
内容：将大问题提出各种各样的小问题
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
机器学习方法：聚类、分类、神经网络、决策树等等， 参考《机器学习导论》。
补充
需要认真防范的致命错误：
1、与环境（背景）的结合 例：突发事件的影响
2、认真思考逻辑关联 例：历年节日的“同比”
3、“见所未见” 例：飞回的战斗机往往机舱损坏严重
专门提出：“相关”的欺骗性
“万物皆相关” 数据相关 ≠ 逻辑相关
大数据分析方法交流
关于分析思想、流程与工具的探讨
1
主要内容引言 数据分析的源自作框架 数据分析的实施流程 总结引言
引言
言数据必称“大” 的时代
交通大数据、旅游大数据、网购大数据
2011年开始的各种各样的“V”：
Volume、Variety、Velocity（Value、Veracity-真实性）
例子：顾客对购物中心服务的满意度的影响因素
假设1：服务人员对待客户的态度 假设2：购物中心提供的额外服务的种类 假设3：购物中心的环境 验证假设来分析真实的影响因素及其影响程度
步骤5：将对象分解为可测量数据
内容：将各项假设提到的元素定量化 以假设1：服务人员对待客户的态度为例：
数据库中数据：出勤记录、日常考核记录、投诉记录 问卷调查数据：服务效率、服务意识、用词方式、普通
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿用此前的哲学思想和逻辑方法：
谨慎思考、仔细观察 – Deep Understanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
22
等易于描述的、可变因子不超过一个的问题。
反面例子：不同业态对不同年龄段顾客的影响
1、业态和年龄段范围太广 2、“影响”未指明具体内容 导致此调查耗费资源、失去重点 可改成：餐饮区域面积占比对顾客到店数目的影响（划
定业态、指明影响内容、排除掉年龄因素）
步骤3：探讨阐述结论的价值
相同的结论对不同的对象价值不同
理论的扩展性。
工作框架
两个重要问题 产生的结论要有理论解释
反面例子：消费额和停车场大小正相关 （相关性需要结合背景）
机器学习方法解释性差、往往模型拟合数据，由于现实 世界太复杂，参数太多，因此使用效果并不好
认真思考提出问题的操作性
反面例子：不同客户的消费偏好分析、竞争力比较
我们将结合六个步骤，分别讨论完成 它们的方法和一些重点问题
陈述事实多，推理结论少 展示效果好，实践应用差
总结：大数据更多是一种新的数据观
充分认识数据的价值（潜力与局限） 正确选择分析的方法
引言
零售数据分析：我们的优势
1、拥有最精华的数据，产出结论有说服力 （大而全不一定是长处：收集成本高、筛选困难）
2、时间长涵盖面广，便于比较分析
我们需要仔细分析的是：
工作框架
充分扩展两个部分，首先代表：
理解宏观问题 给出系统假设 将假设化简至可被数据分析
其次，两项工作无法忽视：
充分研究了解对象 — 我们想要知道什么 （发现问题）
判断我们想要研究的问题是否有意义 （减少人力损耗）
工作框架
数据分析的六个阶段
1、对研究对象主观的和客观的、整体的和局部的认识 2、提出希望探索的宏观的问题（自由的或是有明确的） 3、探讨分析这些问题并产生结论的价值 4、为选出的研究问题提出充分的假设。 5、将研究假设进行拆解、划分成为可定量分析的单元。 6、结合数据资源和数据分析方法产生结论，验证假设及
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
数据分析的工作框架
工作框架
需要的结论：既想要也想得到的
需要得到 的结论
数据分析可以 解决的内容
数据资源和分析方法大量扩充 — 右半边扩张 分析对象理解和问题思考有所不足 — 左半边停滞
最重要的还是商业思维
大数据 数据资源 分析方法
商业思维 理解 Deep Understanding 洞察 Insight 前瞻 Prospect
话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
例：火车票订票信息：增开列车？疏导客流？市政服务？
思考分析结果对各种对象的可能价值
正面例子：男女性消费者对购物中心环境设计的不同偏好 反面例子：为不同地域的客户设计不同会员礼品 - 成本 反面例子：周边办公楼客流对销售影响 - 无法采取措施
步骤4：对宏观问题提出充分假设
内容：将大问题提出各种各样的小问题
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
机器学习方法：聚类、分类、神经网络、决策树等等， 参考《机器学习导论》。
补充
需要认真防范的致命错误：
1、与环境（背景）的结合 例：突发事件的影响
2、认真思考逻辑关联 例：历年节日的“同比”
3、“见所未见” 例：飞回的战斗机往往机舱损坏严重
专门提出：“相关”的欺骗性
“万物皆相关” 数据相关 ≠ 逻辑相关
大数据分析方法交流
关于分析思想、流程与工具的探讨
1
主要内容引言 数据分析的源自作框架 数据分析的实施流程 总结引言
引言
言数据必称“大” 的时代
交通大数据、旅游大数据、网购大数据
2011年开始的各种各样的“V”：
Volume、Variety、Velocity（Value、Veracity-真实性）
例子：顾客对购物中心服务的满意度的影响因素
假设1：服务人员对待客户的态度 假设2：购物中心提供的额外服务的种类 假设3：购物中心的环境 验证假设来分析真实的影响因素及其影响程度
步骤5：将对象分解为可测量数据
内容：将各项假设提到的元素定量化 以假设1：服务人员对待客户的态度为例：
数据库中数据：出勤记录、日常考核记录、投诉记录 问卷调查数据：服务效率、服务意识、用词方式、普通
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿用此前的哲学思想和逻辑方法：
谨慎思考、仔细观察 – Deep Understanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
22
等易于描述的、可变因子不超过一个的问题。
反面例子：不同业态对不同年龄段顾客的影响
1、业态和年龄段范围太广 2、“影响”未指明具体内容 导致此调查耗费资源、失去重点 可改成：餐饮区域面积占比对顾客到店数目的影响（划
定业态、指明影响内容、排除掉年龄因素）
步骤3：探讨阐述结论的价值
相同的结论对不同的对象价值不同
理论的扩展性。
工作框架
两个重要问题 产生的结论要有理论解释
反面例子：消费额和停车场大小正相关 （相关性需要结合背景）
机器学习方法解释性差、往往模型拟合数据，由于现实 世界太复杂，参数太多，因此使用效果并不好
认真思考提出问题的操作性
反面例子：不同客户的消费偏好分析、竞争力比较
我们将结合六个步骤，分别讨论完成 它们的方法和一些重点问题
陈述事实多，推理结论少 展示效果好，实践应用差
总结：大数据更多是一种新的数据观
充分认识数据的价值（潜力与局限） 正确选择分析的方法
引言
零售数据分析：我们的优势
1、拥有最精华的数据，产出结论有说服力 （大而全不一定是长处：收集成本高、筛选困难）
2、时间长涵盖面广，便于比较分析
我们需要仔细分析的是：
工作框架
充分扩展两个部分，首先代表：
理解宏观问题 给出系统假设 将假设化简至可被数据分析
其次，两项工作无法忽视：
充分研究了解对象 — 我们想要知道什么 （发现问题）
判断我们想要研究的问题是否有意义 （减少人力损耗）
工作框架
数据分析的六个阶段
1、对研究对象主观的和客观的、整体的和局部的认识 2、提出希望探索的宏观的问题（自由的或是有明确的） 3、探讨分析这些问题并产生结论的价值 4、为选出的研究问题提出充分的假设。 5、将研究假设进行拆解、划分成为可定量分析的单元。 6、结合数据资源和数据分析方法产生结论，验证假设及
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？