大数据应用场景-大数据预测课件
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大数据介绍ppt
04
大数据应用场景
金融：风控、信贷评估等
风险控制
金融机构可以利用大数据分析历 史交易记录、信用记录等数据， 识别和预防潜在的欺诈行为和信 用风险。
信贷评估
通过分析借款人的消费行为、收 入状况等大数据，可以更准确地 评估其还款能力和信用等级，为 信贷审批提供依据。
电商：推荐系统、用户画像等
推荐系统
数据加密与安全存储
采用先进的加密算法和安全存储技术，确保数据在传输和存储过 程中的机密性和完整性。
访问控制与权限管理
建立严格的访问控制和权限管理机制，对数据的访问和使用进行细 粒度控制，防止未经授权的访问和泄露。
数据匿名化与去标识化
对敏感数据进行匿名化处理，去除或模糊能够识别个体身份的信息 ，保护用户隐私。
数据科学与其他学科的交叉融合
计算机科学与数据科学的融合
随着计算机科学技术的不断发展，数据科学将与计算机科学进一步融合，推动大数据技术 的创新和应用。
统计学与数据科学的结合
统计学方法在数据分析中具有重要地位，数据科学将进一步吸收和利用统计学的理论和方 法，提高数据分析的准确性和可靠性。
物理学与数据科学的交叉
02
大数据的来源与类型
来源：企业、政府、科研机构等
企业
随着互联网和移动互联网的快速 发展，企业积累了大量的用户数 据，包括消费行为、社交媒体互 动、点击流等。
政府
政府机构拥有大量的公共数据， 如人口普查、社会经济数据、地 理信息等，这些数据对于政策制 定和公共服务具有重要意义。
科研机构
科研机构在实验、观测和调查中 积累了大量的数据，如生物学、 物理学、社会科学等领域的数据 。
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视 化工具，它提供了丰富的可视化图表 类型和强大的数据分析功能，能够帮 助用户快速创建交互式数据可视化报 告。
大数据应用场景-大数据预测
大数据应用场景-大数据预测大数据应用场景-大数据预测1、引言在当今信息时代，大数据的应用越来越广泛。
大数据预测是其中的一种重要应用场景，通过对大数据的分析和挖掘，可以预测未来的趋势和结果，为决策提供了重要的依据。
本文将详细介绍大数据预测的定义、方法、应用案例以及未来发展趋势。
2、大数据预测的定义大数据预测是利用大数据技术和算法，对大规模、复杂、高维数据进行分析和挖掘，从中提取规律和趋势，预测未来的发展趋势和结果。
它结合了统计学、机器学习和等技术，具有高度的自动化和准确性。
3、大数据预测的方法3.1 数据采集和清洗在进行大数据预测之前，首先需要对数据进行采集和清洗。
数据采集可以通过各种传感器、监测设备和网络平台等方式获取，数据清洗则是对数据进行去噪、去重、填补缺失值等处理，确保数据的质量和准确性。
3.2 特征选择和降维大数据往往具有高维度和复杂性，为了提高预测的效果和效率，需要进行特征选择和降维。
特征选择是从海量的特征中选择出最相关和有代表性的特征，降维是将高维数据映射到低维空间，减少数据的复杂性和冗余，提高预测模型的性能。
3.3 模型建立和训练在进行大数据预测时，需要选择合适的模型进行建立和训练。
常用的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
通过对历史数据的学习和训练，建立出适应当前数据的预测模型，并对模型进行优化和调整，提高预测准确性和稳定性。
3.4 结果分析和评估在进行大数据预测之后，需要对预测结果进行分析和评估。
通过与实际情况的比对和验证，评估模型的性能和预测的准确性。
如果存在误差或偏差，需要对模型进行进一步的优化和调整，以提高预测的效果和可靠性。
4、大数据预测的应用案例4.1 股票市场预测利用大数据预测方法，可以对股票市场的走势和价格进行预测，帮助投资者做出理性的投资决策。
通过对大量的历史交易数据进行分析和挖掘，可以提取出影响股票价格的因素和规律，从而预测未来的股市走势。
4.2 交通流量预测交通流量的预测对城市交通管理和规划具有重要意义。
大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据应用场景-大数据预测
大数据应用场景-大数据预测大数据应用场景-大数据预测1.简介在当今数字化社会中，大数据预测已成为企业决策、市场分析和业务优化的重要工具。
大数据预测指的是利用大数据技术和算法，对大量的数据进行分析和挖掘，以预测未来的趋势、模式和结果。
通过大数据预测，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、预测销售和财务指标等，从而作出更准确的决策和规划。
2.数据收集和清洗在进行大数据预测之前，首先需要收集大量的数据，并对数据进行清洗和处理。
数据收集可以通过各种渠道获取，包括企业内部系统、社交媒体、传感器等。
收集的数据应包括多个维度的信息，如时间、地点、用户属性等。
清洗数据是为了去除噪声、填补缺失值和解决数据不一致等问题，确保数据的质量和准确性。
3.数据分析和建模在数据收集和清洗完成后，接下来需要对数据进行分析和建模。
数据分析可以采用统计学方法、机器学习、深度学习等技术，探索数据的特征、关联和规律。
建模是指利用已有的数据和算法构建预测模型，通过对未来数据的预测，识别出重要的变量和影响因素。
4.大数据预测算法大数据预测算法有很多种，常用的包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林、深度神经网络等。
这些算法可以根据数据和问题的不同，选择最合适的模型进行预测。
例如，线性回归适用于连续数值的预测，决策树适用于分类问题的预测。
5.大数据预测应用场景大数据预测在各个行业和领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：5.1 零售行业大数据预测可以帮助零售商根据历史销售数据和市场趋势，预测产品需求和销售量，从而确定进货计划、优化库存管理和定价策略。
5.2 金融行业大数据预测可以用于金融机构的风险评估和信用评级，通过对客户的历史数据和市场环境进行分析，预测借款人违约风险和股市走势，帮助机构做出相应的决策。
5.3 健康医疗行业大数据预测可以用于疾病的早期预测和诊断，通过对患者的个人信息、基因数据和病例数据进行分析，预测患者的患病风险和病情发展。
大数据分析讲稿ppt教案
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
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。
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。
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
萌芽期
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。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
萌芽期
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。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据分析讲稿课件
药物研发
通过大数据分析，药物研发过程可以更有效地进 行药物挑选和优化，缩短药物研发周期。
3
公共卫生管理
大数据可以帮助公共卫生部门更好地监测和预测 疾病流行趋势，及时采取有效措施。
电子商务领域
商品推举与营销
01
通过大数据分析，电子商务平台可以更好地了解用户需求和行
为，从而提供更精准的商品推举和营销活动。
提供了重要的参考信息。
案例三：微软的天气预测系统
微软的天气预测系统是利用大数据和人工智能技术进行天气预报的案例 。
微软的天气预测系统采用了多种机器学习和深度学习算法，包括时间序 列分析、回归分析、神经网络等，以预测天气状况。
微软的天气预测系统还提供了高分辨率的天气数据和可视化界面，方便 用户了解未来几天的天气情况。
02
大数据分析技术
数据发掘技术
数据发掘的定义
数据发掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，通 常用于发现隐藏在数据中 的模式和关系。
数据发掘的步骤
数据预处理、数据探索、 模型构建和评估是数据发 掘的主要步骤。
数据发掘的应用
数据发掘广泛应用于商业 智能、风险管理、医疗保 健等领域。
机器学习技术
机器学习的定义
优化并行计算和任务调度策略，提高数据处理效率。
数据存储优化
采用合适的数据存储方式，减少数据处理时间。
缺乏合适的数据科学家与技能
01
培养和引进数据科学家
通过教育和培训，培养更多的本土数据科学家人才。
02
建立完善的数据科学家职业发展路径
为数据科学家提供良好的职业发展空间。
03
加强校企合作
通过校企合作，培养更多具备实践能力的数据科学人才。
通过大数据分析，药物研发过程可以更有效地进 行药物挑选和优化，缩短药物研发周期。
3
公共卫生管理
大数据可以帮助公共卫生部门更好地监测和预测 疾病流行趋势，及时采取有效措施。
电子商务领域
商品推举与营销
01
通过大数据分析，电子商务平台可以更好地了解用户需求和行
为，从而提供更精准的商品推举和营销活动。
提供了重要的参考信息。
案例三：微软的天气预测系统
微软的天气预测系统是利用大数据和人工智能技术进行天气预报的案例 。
微软的天气预测系统采用了多种机器学习和深度学习算法，包括时间序 列分析、回归分析、神经网络等，以预测天气状况。
微软的天气预测系统还提供了高分辨率的天气数据和可视化界面，方便 用户了解未来几天的天气情况。
02
大数据分析技术
数据发掘技术
数据发掘的定义
数据发掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，通 常用于发现隐藏在数据中 的模式和关系。
数据发掘的步骤
数据预处理、数据探索、 模型构建和评估是数据发 掘的主要步骤。
数据发掘的应用
数据发掘广泛应用于商业 智能、风险管理、医疗保 健等领域。
机器学习技术
机器学习的定义
优化并行计算和任务调度策略，提高数据处理效率。
数据存储优化
采用合适的数据存储方式，减少数据处理时间。
缺乏合适的数据科学家与技能
01
培养和引进数据科学家
通过教育和培训，培养更多的本土数据科学家人才。
02
建立完善的数据科学家职业发展路径
为数据科学家提供良好的职业发展空间。
03
加强校企合作
通过校企合作，培养更多具备实践能力的数据科学人才。
(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据 库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理） 、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
24
隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、 去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全
大数据行业应用案例精品PPT课件
多样 Variety
大数据的异构和多样性
• 很多不同形式（文本、图像、视 频、机器数据）
• 无模式或者模式不明显 • 不连贯的语法或句义
价值 Value
挖掘大量的不相关信息的价值
• 对未来趋势与模式的可预测分析 • 深度复杂分析（机器学习、人工
智能、商务智能(咨询报告等）
11
高速 Velocity
实时分析和离线分析
2010年
一兆字节的存储量
仅需要0.005美分
10
2020年
1T硬盘 = 一杯咖啡的钱 = 一个图书馆的全部信息
大数据的概念
归类数据类型、有效分析组合
海量 Volume
非结构化数据的超大规模和增长
• 占总数据量的80~90% • 比结构化数据增长快10倍到50倍 • 是传统数据仓库的10倍到50倍
• 数据输入、处理与丢弃 • 互联网接入终端快速增长 • 快速计算、数据分析
大数据的热门应用领域
1
商业
沃尔玛基于每月4500万网购数据，结合网上挖掘的对产品的大众评分，开发语义搜索引擎，方
便浏览，在线购物者增加10—15%，增加销售十多亿美元。还通过对消费者购物行为分析，了解顾
客购物习惯，优化商品陈列。
2
农业
硅谷Climate公司从美国政府获得30年的气候、60年的农作物收成、14TB的土壤数据，还收集
250万个地点的气候数据，向农户提供天气变化、作物、病虫害和灾害、肥料、收获、产量、市场
价格等咨询和保险服务，承诺每英亩的玉米利润增加100美元，如预测有误将将及时赔付。
3
制造业
丰田利用数据分析在试制样车前避免了80%的缺陷；GE通过对2万台喷气引擎的数据分析，能 够提前一个挖掘，帮助一汽等车企深入了解消费者需求，设计新品及资源调配
(2024年)大数据介绍pptppt课件
Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库 （如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数 据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术， 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析，帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式，为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析，以 实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02
大数据ppt课件
。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
数据清洗的主要技术包括去重技 术、异常值处理、缺失值处理等
。
数据清洗需要考虑数据清洗的质 量和效率。
数据挖掘
数据挖掘是大数据处理流程中 最为核心的部分，主要目的是 从海量数据中提取有用的信息
和知识。
数据挖掘的主要技术包括关 联分析、聚类分析、分类和
预测等。
数据挖掘需要考虑数据挖掘的 准确性和可解释性。
数据可视化
1
数据可视化是大数据处理流程中的重要环节，主 要目的是将复杂的数据以直观的方式呈现给用户 。
2
数据可视化的主要技术包括图表、地图、动画等 。
3
数据可视化需要考虑数据可视化的易用性和美观 性。Biblioteka 03大数据的应用场景
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以收集、整合和分析海量数据，从而做出更明智的商业决策。
大数据在物联网中的应用
物联网设备产生的大量数据为大数据提供了丰富的数据源，有助于更好地了解用户 需求和行为。
大数据在物联网中的应用包括智能家居、智能交通、智能医疗等领域，将提高生活 和工作的便利性和安全性。
大数据在物联网中的应用将促进各行业的数字化转型，提高生产效率和降低成本。
大数据在云计算中的发展
大数据面临的挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
数据安全风险
随着大数据的广泛应用，数据泄 露和恶意攻击的风险也随之增加
。
隐私保护挑战
如何在收集和使用大数据的同时保 护个人隐私，是一个亟待解决的问 题。
解决方案
采用加密技术、访问控制和审计机 制等手段，确保数据安全和隐私权 益。
数据质量与准确性问题
数据来源多样
数据存储
01
数据存储是大数据处理流程中的重要环节，主要解 决如何高效地存储和管理海量数据的问题。
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
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。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
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。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
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
大数据应用场景之-大数据预测
l 大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同l 大数据预测的优势体现在它把一个非常艰难的预测问题，转化为一个相对简单的描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的l 从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论，更能用于匡助企业经营决策，采集起来的资料还可以被规划，引导开辟更大的消费力量l 数据分析的根本目的就是要洞察数据暗地里的规律，企业可以基于数据分析的结果制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果l 数据分析的四个层次•描述性分析( Descriptive Analysis )•诊断性分析( Diagnostic Analysis )•预测性分析( Predictive Analysis )•处方性分析( Prescriptive Analysis )l 描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述l 比如某企业本月定单签约额比上月增加100 万，至1100 万，但是定单履约率从上月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8 下降到了0.7l 通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心l 比如经过分析，发现定单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付，而成品生成不出来的原因则是部份原材料的供应商未能按时送货，导致原材料不齐套，无法开始生产l 预测型分析对事件未来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点l 比如通过建模可以预测本月该供应商会使我们的定单履约率下降2%l 处方性分析基于对“发生了什么” 、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来匡助用户决定应该采取什么措施l 通常情况下，是在前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法l 比如，供应商 A 会导致本月定单履约率下降，可能采取的措施就是把 A 换掉，但是现在有 B 和C 两个供应商供选择，通过分析和计算得出：选用供应商 B 会比选 C 的定单履约率高1%，因此建议选择供应商 Bl 传统分析方法只能完成描述性和诊断性分析l 大数据分析方法使用大量多样化和可变数据来实现预测，在充满不确定性的环境下，能够匡助企业做出更好的决定l 大数据预测是大数据在不少领域的重要应用描述性数据分析l 描述性分析对采集到的大量数据进行初步的整理和归纳，对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括•数据的频数分析•数据的集中趋势分析•数据的离散程度分析•数据的分布•统计图形绘制数据的集中趋势分析是用来反映数据的普通水平l 平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值l 中位数：是反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序罗列，位于中央的数据值就是中位数l 众数：是指在数据中发生频率最高的数据值l 如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性l 如果数据之间的差异程度较大，特殊是有个别的极端值的情况，用中位数或者众数有较好的代表性。
- 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。
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- 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)。
通常情况下，是在前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法 比如，供应商A会导致本月订单履约率下降，可能采取的措施就是把A换掉，但是现在有B
和C两个供应商供选择，通过分析和计算得出：选用供应商B会比选C的订单履约率高1%， 因此建议选择供应商B
PPT学习交流
11 11
数据分析方法总结
传统分析方法只能完成描述性和诊断性分析 大数据分析方法使用大量多样化和可变数据来实现预测，在充满不确定性的环境下，能够
预测性分析—什么可能会发生
预测型分析对事件未来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是预估事情发 生的时间点
比如通过建模可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2%
PPT学习交流
10 10
处方性分析—该做些什么
处方性分析基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮 助用户决定应该采取什么措施
大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的 描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的
从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观 的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发 更大的消费力量
PPT学习交流
5 05
数据分析的四个层次
有较好的代表性ຫໍສະໝຸດ PPT学习交流16 16数据的离散程度分析 数据的离散程度分析主要是用来反 映数据之间的差异程度，常用的指 标有方差和标准差 方差是标准差的平方，根据不同的 数据类型有不同的计算方法
PPT学习交流
17 17
数据的分布
在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指 标来检查样本是否符合正态分布
8 08
诊断性分析—为什么会发生
通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到 数据的核心
比如经过分析，发现订单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付， 而成品生成不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货，导致原材料不 齐套，无法开始生产
PPT学习交流
9 09
大数据应用场景之-大数据预测
PPT学习交流
1 01
CONTENTS
目 录
1 大数据预测概述 2 描述性数据分析 3 诊断性数据分析 4 大预测性数据分析 5 处方式数据分析
6 数据分析示例 7 大数据预测度特征 8 大数据的其他功能应用领域
PPT学习交流
2 02
PART 01 大数据预测概述
大数据预测是大数据最核心的应用，大数据预测将传统意义 预测拓展到“现测”。
帮助企业做出更好的决定 大数据预测是大数据在很多领域的重要应用
PPT学习交流
12 12
PART 02 描述性数据分析
描述性分析做为商业数据分析的第一个层次，主要回答 『发生了什么』的问题。
PPT学习交流
13 13
描述性分析
描述性分析对采集到的大量数据进行初步的整理和归纳，对调查总体所有变量的 有关数据进行统计性描述，主要包括
• 偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度 • 而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度 如果样本的偏度接近于0，峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布
PPT学习交流
18 18
绘制统计图
绘制统计图：用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明 绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等
• 数据的频数分析 • 数据的集中趋势分析 • 数据的离散程度分析 • 数据的分布 • 统计图形绘制
PPT学习交流
14 14
数据的频数分析
利用频数分析可以发现一些统计规律 比如说，被调查者使用个人支票支付方式的最多，使用信用卡支付的最少
PPT学习交流
15 15
数据的集中趋势分析
数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平 平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包
PPT学习交流
19 19
描述性分析方法
了解业务场景
• 首先要了解和还原数据产生的业务场景，包括：数据涉及到的部门和岗位，这些部门和岗位之间的业务流 程，在不同业务流程中有哪些输入，对数据做了什么处理，又是如何输出和传递给下游部门的
探索性分析
1. 提问，理顺初步分析思路和目标
2. 收集数据
3. 选择相应分析方法
PPT学习交流
6 06
数据分析的四个层次
PPT学习交流
7 07
描述性分析—发生了什么
描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述 比如某企业本月订单签约额比上月增加100万，至1100万，但是订单履约率从上
月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7
PPT学习交流
提炼指标
• 对数据做探索性分析后，可对数据反映的事实有一个直观的感受，但是要想更准确、简洁地描述发生了什 么，还应该进行总结和提炼出相应指标，做为企业日常经营管理的KPI
数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，企业可以基于数据分析的结果 制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果
数据分析的四个层次 • 描述性分析（Descriptive Analysis） • 诊断性分析（Diagnostic Analysis） • 预测性分析（Predictive Analysis） • 处方性分析（Prescriptive Analysis）
PPT学习交流
3 03
预测是大数据的核心价值
大数据预测是大数据最核心的应用 大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也
是基于预测所做出的正确判断。
PPT学习交流
4 04
大数据预测的优势
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从“ 面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的 最大不同
括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值 中位数：是反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的
顺序排列，位于中央的数据值就是中位数 众数：是指在数据中发生频率最高的数据值
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性 如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数
和C两个供应商供选择，通过分析和计算得出：选用供应商B会比选C的订单履约率高1%， 因此建议选择供应商B
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11 11
数据分析方法总结
传统分析方法只能完成描述性和诊断性分析 大数据分析方法使用大量多样化和可变数据来实现预测，在充满不确定性的环境下，能够
预测性分析—什么可能会发生
预测型分析对事件未来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是预估事情发 生的时间点
比如通过建模可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2%
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10 10
处方性分析—该做些什么
处方性分析基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮 助用户决定应该采取什么措施
大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的 描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的
从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观 的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发 更大的消费力量
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5 05
数据分析的四个层次
有较好的代表性ຫໍສະໝຸດ PPT学习交流16 16数据的离散程度分析 数据的离散程度分析主要是用来反 映数据之间的差异程度，常用的指 标有方差和标准差 方差是标准差的平方，根据不同的 数据类型有不同的计算方法
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17 17
数据的分布
在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指 标来检查样本是否符合正态分布
8 08
诊断性分析—为什么会发生
通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到 数据的核心
比如经过分析，发现订单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付， 而成品生成不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货，导致原材料不 齐套，无法开始生产
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9 09
大数据应用场景之-大数据预测
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1 01
CONTENTS
目 录
1 大数据预测概述 2 描述性数据分析 3 诊断性数据分析 4 大预测性数据分析 5 处方式数据分析
6 数据分析示例 7 大数据预测度特征 8 大数据的其他功能应用领域
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2 02
PART 01 大数据预测概述
大数据预测是大数据最核心的应用，大数据预测将传统意义 预测拓展到“现测”。
帮助企业做出更好的决定 大数据预测是大数据在很多领域的重要应用
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12 12
PART 02 描述性数据分析
描述性分析做为商业数据分析的第一个层次，主要回答 『发生了什么』的问题。
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13 13
描述性分析
描述性分析对采集到的大量数据进行初步的整理和归纳，对调查总体所有变量的 有关数据进行统计性描述，主要包括
• 偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度 • 而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度 如果样本的偏度接近于0，峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布
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18 18
绘制统计图
绘制统计图：用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明 绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等
• 数据的频数分析 • 数据的集中趋势分析 • 数据的离散程度分析 • 数据的分布 • 统计图形绘制
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14 14
数据的频数分析
利用频数分析可以发现一些统计规律 比如说，被调查者使用个人支票支付方式的最多，使用信用卡支付的最少
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15 15
数据的集中趋势分析
数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平 平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包
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19 19
描述性分析方法
了解业务场景
• 首先要了解和还原数据产生的业务场景，包括：数据涉及到的部门和岗位，这些部门和岗位之间的业务流 程，在不同业务流程中有哪些输入，对数据做了什么处理，又是如何输出和传递给下游部门的
探索性分析
1. 提问，理顺初步分析思路和目标
2. 收集数据
3. 选择相应分析方法
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6 06
数据分析的四个层次
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7 07
描述性分析—发生了什么
描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述 比如某企业本月订单签约额比上月增加100万，至1100万，但是订单履约率从上
月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7
PPT学习交流
提炼指标
• 对数据做探索性分析后，可对数据反映的事实有一个直观的感受，但是要想更准确、简洁地描述发生了什 么，还应该进行总结和提炼出相应指标，做为企业日常经营管理的KPI
数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，企业可以基于数据分析的结果 制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果
数据分析的四个层次 • 描述性分析（Descriptive Analysis） • 诊断性分析（Diagnostic Analysis） • 预测性分析（Predictive Analysis） • 处方性分析（Prescriptive Analysis）
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3 03
预测是大数据的核心价值
大数据预测是大数据最核心的应用 大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也
是基于预测所做出的正确判断。
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4 04
大数据预测的优势
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从“ 面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的 最大不同
括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值 中位数：是反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的
顺序排列，位于中央的数据值就是中位数 众数：是指在数据中发生频率最高的数据值
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性 如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数