大数据应用场景-大数据预测课件

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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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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
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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数据分析的四个层次
• 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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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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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
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）
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
• 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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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
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数据分析的四个层次
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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
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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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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
有较好的代表性
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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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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
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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
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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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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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
大数据应用场景之-大数据预测
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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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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”。
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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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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
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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
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