数据整合培训.ppt
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酒店客户服务：熟练掌握客户数据管理技术培训课件ppt
加强团队沟通和协作能力
建立良好的沟通机制
建立有效的沟通机制，确保团队成员之间的信息传递畅通无阻。
明确分工和责任
明确团队成员的分工和责任，确保各项工作顺利进行。
加强跨部门合作
加强与其他部门的沟通和合作，共同提升酒店的服务质量和客户满 意度。
THANKS 感谢观看
预测性分析
利用统计模型预测客户行为， 如预测客户再次预订的时间。
关联性分析
发现数据之间的关联规则，如 哪些产品或服务经常一起被购
买。
工具
使用数据分析软件（如Excel 、Tableau）进行数据处理和
分析。
03
客户数据安全与隐私保护
数据安全法规和政策
数据安全法规
了解并遵守相关法律法规，如《 个人信息保护法》、《网络安全 法》等，确保客户数据的安全合 法。
客户隐私保护措施
匿名化处理
对客户数据进行匿名化处理，隐藏客户的敏感信息，如姓名、联系方式等，以 降低数据泄露风险。
权限控制
实施严格的权限控制机制，限制对客户数据的访问和使用，确保只有授权人员 才能访问相关数据。
04 客户数据在酒店客户服务中的应用
个性化服务与营销
客间、房型偏好等数据，提供 个性化的服务建议，如升级房型、推荐特色餐厅等。
数据整合
将客户数据统一整合到CRM系统中，实现数据共享和统一管理。
数据分析
通过数据分析工具对客户数据进行深入挖掘，发现潜在商机和客户价值，为酒店决策提供支持。
05
案例分析与实践
成功运用客户数据的酒店案例
案例一
万豪酒店通过收集客户入住历史、喜好和消费习惯等数据，提供个性化服务，如定制化的客房布置、 餐饮推荐等，提高了客户满意度和忠诚度。
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师需要对收集到的数据进行清洗和整理，去除无效和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
数据清洗和整理
数据分析
数据分析师需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，帮助组织更好地理解和利用数据。
数据可视化
数据分析师可以在各个行业领域中找到工作机会，如金融、电商、医疗、教育等。
随着数据驱动决策的普及，数据分析师的地位和作用越来越重要，未来的职业发展前景更加广阔。
分类与聚类
掌握常见的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）和聚类算法（如K-means、层次聚类），并能够根据业务需求选择合适的算法。
数据分析师的职业素养与道德规范
THANKS
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汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析师培训ppt课件完整版)pptx
目录
数据分析师概述数据分析基础知识数据分析工具与技术数据分析实战案例数据分析师技能提升数据分析师的职业素养与道德规范
数据分析师负责收集各种数据，包括市场调查、销售数据、用户行为数据等，为组织提供全面的数据资源。
数据收集
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详细描述
数据采集与清洗：收集历史股票数据和市场信息，清洗和整理数据，去除异常值和缺失值。
特征提取与选择：从数据中提取与股票价格相关的特征，如开盘价、收盘价、成交量等，选择对预测有用的特征。
理解参数估计、假设检验、回归分析等统计方法，以及如何根据数据做出合理的预测和推断。
推断性统计
理解概率、随机变量、期望、方差等基本概念，以及常见概率分布（如二项分布、正态分布）的应用。
数据清洗和整理
数据分析
数据分析师需要将分析结果以图表、报告等形式呈现出来，帮助组织更好地理解和利用数据。
数据可视化
数据分析师可以在各个行业领域中找到工作机会，如金融、电商、医疗、教育等。
随着数据驱动决策的普及，数据分析师的地位和作用越来越重要，未来的职业发展前景更加广阔。
分类与聚类
掌握常见的分类算法（如决策树、朴素贝叶斯、支持向量机）和聚类算法（如K-means、层次聚类），并能够根据业务需求选择合适的算法。
数据分析师的职业素养与道德规范
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2023-12-24
数据分析师培训ppt课件完整版)pptx
目录
数据分析师概述数据分析基础知识数据分析工具与技术数据分析实战案例数据分析师技能提升数据分析师的职业素养与道德规范
数据分析师负责收集各种数据，包括市场调查、销售数据、用户行为数据等，为组织提供全面的数据资源。
数据收集
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详细描述
数据采集与清洗：收集历史股票数据和市场信息，清洗和整理数据，去除异常值和缺失值。
特征提取与选择：从数据中提取与股票价格相关的特征，如开盘价、收盘价、成交量等，选择对预测有用的特征。
理解参数估计、假设检验、回归分析等统计方法，以及如何根据数据做出合理的预测和推断。
推断性统计
理解概率、随机变量、期望、方差等基本概念，以及常见概率分布（如二项分布、正态分布）的应用。
Tableau培训ppt课件
TABLEAU 培训
2019
-
1
课程提纲
• 入门介绍 • 数据源连接
– 连接数据库、excel，多个数据源，数据提取、数据过滤
• 数据字段
– 重命名、隐藏、编辑属性、类型角色、特殊值、计算字段、组
• 图表制作
– 部件、图表类型介绍、多个度量、筛选、排序、集、缺失值、参考线
• 高级分析
– 预测、趋势线、参数、表计算
2019
-
18
Confidential and proprietary. Copyright © 2012 Advanced Analytic Service. All rights reserved.
Tableau数据源
丰富的数据来源，包括 Microsoft Office
文件、逗号分隔文本文件、关系型数据库、 Hadoop等，以及Tableau提取文件，剪贴板
剪贴板数据源
快速分析，将数据复制并直接粘贴到该应用 程序中。
可以从包括 Microsoft Excel 和 Word 在内 的多种 Office 应用程序中复制和粘贴数据
2019
-
22
Confidential and proprietary. Copyright © 2012 Advanced Analytic Service. All rights reserved.
保存元数据、关联关系，重用数据源
Tableau工作簿、保存的数据源、Tableau服务 器
同一工作表支持多数据源混合 同一数据源支持表连接 定义过滤条件 提取数据到本地
2019
-
19
Confidential and proprietary. Copyright © 2012 Advanced Analytic Service. All rights reserved.
2019
-
1
课程提纲
• 入门介绍 • 数据源连接
– 连接数据库、excel，多个数据源，数据提取、数据过滤
• 数据字段
– 重命名、隐藏、编辑属性、类型角色、特殊值、计算字段、组
• 图表制作
– 部件、图表类型介绍、多个度量、筛选、排序、集、缺失值、参考线
• 高级分析
– 预测、趋势线、参数、表计算
2019
-
18
Confidential and proprietary. Copyright © 2012 Advanced Analytic Service. All rights reserved.
Tableau数据源
丰富的数据来源，包括 Microsoft Office
文件、逗号分隔文本文件、关系型数据库、 Hadoop等，以及Tableau提取文件，剪贴板
剪贴板数据源
快速分析，将数据复制并直接粘贴到该应用 程序中。
可以从包括 Microsoft Excel 和 Word 在内 的多种 Office 应用程序中复制和粘贴数据
2019
-
22
Confidential and proprietary. Copyright © 2012 Advanced Analytic Service. All rights reserved.
保存元数据、关联关系，重用数据源
Tableau工作簿、保存的数据源、Tableau服务 器
同一工作表支持多数据源混合 同一数据源支持表连接 定义过滤条件 提取数据到本地
2019
-
19
Confidential and proprietary. Copyright © 2012 Advanced Analytic Service. All rights reserved.
大数据培训课件(PPT2)精编版
。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
医药研发
运用大数据技术对海量的医药研 发数据进行分析和挖掘，加速新 药研发进程，提高研发效率和成
功率。
教育行业：个性化教育与智能辅导
个性化教育
通过大数据分析，对学生的学习历史、能力水平、兴趣爱 好等信息进行深入挖掘和分析，为教师提供更加准确、个 性化的教学方案和建议，提高教学效果。
智能辅导
利用大数据技术，对学生的学习数据进行实时监测和分析 ，发现学生的学习问题和薄弱环节，提供针对性的智能辅 导和练习建议。
聚类分析
将数据分成不同的组或簇 ，使得同一组内的数据尽 可能相似，不同组间的数 据尽可能不同。
关联规则挖掘
寻找数据项之间的有趣联 系或规则。
序列模式挖掘
发现数据序列中的频繁模 式。
机器学习算法原理及应用
监督学习
利用已知输入和输出数据进行训练，得到一 个模型，用于预测新数据的输出。
强化学习
智能体通过与环境交互，学习如何采取最佳 行动以最大化累积奖励。
行为，及时预警和防范金融欺诈行为。
医疗行业：精准医疗与健康管理
精准医疗
通过大数据分析，对患者的基因 信息、生活习惯、病史等进行深 度挖掘和分析，为医生提供更加 准确、个性化的诊疗方案，提高
治疗效果。
健康管理
利用大数据技术，对个人的健康 数据进行实时监测和分析，提供 个性化的健康管理计划和建议， 帮助人们更好地管理自己的健康
无监督学习
在没有已知输出的情况下，从输入数据中学 习数据的内在结构和特征。
深度学习
利用神经网络模型，学习数据的复杂和抽象 特征表示。
深度学习在大数据分析中的应用
图像识别
通过训练深度神经网络，实现对图像内容的 自动识别和分类。
wpsExcel培训课件ppt
05 数据管理和分析
数据排序和挑选
总结词
掌握数据排序和挑选的基本操作，提高数据处理效率。
详细描写
在Excel中，可以通过排序功能对数据进行升序或降序排列，以便快速找到特定 数据或查看数据散布情况。同时，挑选功能可以帮助用户仅显示符合特定条件 的数据，从而简化数据分析进程。
数据合并和拆分
总结词
了解数据合并和拆分的方法，满足特定数据处理需求。
使用公式和函数进行学生成绩的评定 和排名。
实例2
使用公式和函数进行销售数据的统计 和分析。
04 图表和数据可视化
图表类型和创建
柱形图
01 用于比较不同类别之间的数据
。
折线图
02 用于显示数据随时间变化的趋
势。
饼图
03 用于表示各部分在整体中所占
的比例。
散点图
04 用于展示两个变量之间的关系
。
面积图
生产管理应用
生产计划
使用excel制定生产计划，公道 安排生产任务和资源，确保生产
顺利进行。
质量控制
利用excel对生产进程中的质量 数据进行监控和分析，及时发现
并解决质量问题。
供应链管理
通过excel对供应链数据进行整 合和分析，优化供应商选择和管
理，下落采购成本。
自定义函数
自定义函数可以用来封装复杂的逻辑 ，以便在多个地方重复使用。通过创 建自定义函数，可以提高工作效率和 减少错误。
VBA宏应用基础
VBA宏
VBA（Visual Basic for Applications）是一种编程语言，用 于Excel和其他Office应用程序的开发。通过编写VBA宏，可 以实现自动化任务和定制功能。
数据分析(培训完整)ppt课件
数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括 数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、 去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊 重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失 值处理、异常值处理、数据转 换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分 析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数 据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数 据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成 报告，以便于决策者理解和应 用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统 一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法 ，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别 异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理 。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准 格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体 细分，以便更好地理解客 户需求并提供定制化服务 。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和 市场趋势，预测未来的市 场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境 ，确定产品的定位和定价 策略。
销售数据分析
大数据培训专题培训课件
市场营销
金融学
生活娱乐
总统选举
17
二.大数据的应用领域——政治领域
大数据帮助奥巴马 成功实现连任
奥巴马的数据团队对数以 千万计的选民邮件进行了大数 据挖掘，精确预测出了更可能 拥护奥巴马的选民类型，并进 行了有针对性的宣传，从而帮 助奥巴马成为了美国历史上唯 一一位在竞选经费处于劣势下 实现连任的总统。
2013年世界范围内狭义的大数据产业产值只有186亿美元 ，但广义的大数据应用几乎覆盖所有产业。据麦肯锡公司预 测，开放数据仅在教育、保健等7个行业便可释放3.2万亿～
5.4万亿美元的经济价值。
16
二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
全球网民平均每月 使用流量（MB）
12000 10000
10240
8000
6000
4000
2000
1024
1 0
10 100
1998 2000 2003 2008 2014
全球网民平均每月使用流量： 1M（1998） 10M（2000） 100M（2003） 1G（2008） 10G（2014）
全球流量累计达到1EB（即10亿GB） 的时间 一年（2001） 一个月（2004） 一周（2007） 一天（2013） 一天产生的信息量可刻满1.88亿张DVD光盘
18：00，你回到了家，你的可穿戴设备告诉你，今天你在室内和室外的时间分别 都是多少，你一天内吸入了多少雾霾。
22：00，晚上睡觉的时候，你家的孩子哭闹起来。你把孩子的哭声录入一个大 数据软件中。软件能告诉你孩子为什么哭。是饿了，还是哪里不舒服，还是说 只是想撒撒娇……
质量大数据分析培训PPT课件
数据清洗工具
用于对数据进行去重、填充缺失 值、格式转换等预处理操作，例 如Pandas、OpenRefine等。
数据存储与管理技术
分布式文件系统
01
用于存储大规模的非结构化数据，例如Hadoop HDFS、
GlusterFS等。
NoSQL数据库
02
用于存储和查询大规模的半结构化或非结构化数据，例如
结合行业趋势和市场调研数据 ，预测未来产品需求，指导产 品战略规划。
生产过程监控与改进
实时监控生产过程中的关键质量指标，及时发现潜在问题，降低不良品率。 分析历史生产数据，识别质量波动规律和影响因素，优化生产流程和工艺参数。
利用大数据技术对生产设备进行故障预测和维护，提高设备利用率和生产效率。
供应链协同与优化
Hale Waihona Puke 整合供应链各环节的数据资源， 实现信息共享和协同决策，提高
供应链响应速度和灵活性。
利用大数据技术对供应商进行评 估和选择，优化供应商组合，降
低采购成本和风险。
实时监控库存和物流数据，优化 库存结构和物流路径，减少库存
积压和运输成本。
客户服务与满意度提升
分析客户反馈和投诉数据，及时发现 并解决客户问题，提高客户满意度和 忠诚度。
质量改进与优化
基于大数据分析结果，制定针对性的质量改进措施，优化生产流程 和产品设计，提高产品质量和客户满意度。
培训内容和安排
01
02
03
04
大数据基础知识
介绍大数据的概念、特点、处 理流程等基础知识。
数据分析方法
讲解常用的数据分析方法，如 描述性统计、假设检验、回归
分析等。
大数据工具应用
演示如何使用大数据分析工具 进行数据清洗、处理和分析。
用于对数据进行去重、填充缺失 值、格式转换等预处理操作，例 如Pandas、OpenRefine等。
数据存储与管理技术
分布式文件系统
01
用于存储大规模的非结构化数据，例如Hadoop HDFS、
GlusterFS等。
NoSQL数据库
02
用于存储和查询大规模的半结构化或非结构化数据，例如
结合行业趋势和市场调研数据 ，预测未来产品需求，指导产 品战略规划。
生产过程监控与改进
实时监控生产过程中的关键质量指标，及时发现潜在问题，降低不良品率。 分析历史生产数据，识别质量波动规律和影响因素，优化生产流程和工艺参数。
利用大数据技术对生产设备进行故障预测和维护，提高设备利用率和生产效率。
供应链协同与优化
Hale Waihona Puke 整合供应链各环节的数据资源， 实现信息共享和协同决策，提高
供应链响应速度和灵活性。
利用大数据技术对供应商进行评 估和选择，优化供应商组合，降
低采购成本和风险。
实时监控库存和物流数据，优化 库存结构和物流路径，减少库存
积压和运输成本。
客户服务与满意度提升
分析客户反馈和投诉数据，及时发现 并解决客户问题，提高客户满意度和 忠诚度。
质量改进与优化
基于大数据分析结果，制定针对性的质量改进措施，优化生产流程 和产品设计，提高产品质量和客户满意度。
培训内容和安排
01
02
03
04
大数据基础知识
介绍大数据的概念、特点、处 理流程等基础知识。
数据分析方法
讲解常用的数据分析方法，如 描述性统计、假设检验、回归
分析等。
大数据工具应用
演示如何使用大数据分析工具 进行数据清洗、处理和分析。
《数据分析培训》PPT课件
数据可视化
R提供了许多优秀的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以生成各种类型的图表和图像，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、主成分分析等，可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词：描述性分析是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。详细描述：描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总，计算出各种统计量，如均值、中位数、众数、方差等，以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词：描述性分析是数据分析的基础，为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述：在进行探索性和预测性分析之前，需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，确保数据的质量和准确性。同时，描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义，能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求，收集相关数据。
数据收集
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节，旨在帮助企业或个人更好地理解数据，做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
R提供了许多优秀的可视化包，如ggplot2、lattice等，可以生成各种类型的图表和图像，帮助用户更好地理解数据和分析结果。
统计分析方法
R拥有丰富的统计分析方法，包括回归分析、聚类分析、主成分分析等，可以满足各种数据分析需求。
数据分析方法
04
总结词：描述性分析是对数据进行基础描述，提供数据的总体特征和分布情况。详细描述：描述性分析主要是对数据进行整理、分类和汇总，计算出各种统计量，如均值、中位数、众数、方差等，以展示数据的集中趋势和离散程度。总结词：描述性分析是数据分析的基础，为后续的探索性和预测性分析提供数据准备。详细描述：在进行探索性和预测性分析之前，需要对数据进行清洗、去重、异常值处理等操作，确保数据的质量和准确性。同时，描述性分析还可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供参考。
数据分析在现代商业和社会中具有重要意义，能够帮助企业和个人做出更科学、更准确的决策。
通过数据分析，企业可以更好地了解市场需求、优化产品和服务、提高运营效率、降低成本等。
在竞争激烈的市场环境中，数据分析能力已经成为企业核心竞争力的重要组成部分。
根据分析目的和需求，收集相关数据。
数据收集
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
《数据分析培训》ppt课件
汇报人：可编辑
2023-12-24
数据分析概述数据收集与整理数据分析工具数据分析方法数据可视化数据分析应用
contents
目录
数据分析概述
01
01
02
数据分析包括数据收集、清洗、整合、探索、建模和可视化等多个环节，旨在帮助企业或个人更好地理解数据，做出科学决策。
数据分析是指通过统计和数学方法对数据进行分析、挖掘和解释，以揭示数据背后的规律、趋势和关联性的过程。
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。
(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
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
• 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。
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04
大数据分析方法与 应用
2024/3/26
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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
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企业如何保障大数据安全
数据分析培训ppt
结果应用：根据分析结果优化产品推荐算法，提高用户 满意度和购物体验。
案例二：股票市场预测分析
总结词：通过分析历史股票数据，建 立预测模型，预测未来股票价格走势
，为投资决策提供支持。
详细描述
数据收集：收集历史股票交易数据， 包括价格、成交量、财务信息等。
数据处理：清洗、整合数据，处理缺 失值和异常值。
预测性分析
总结词：预测性分析主要是利用历史数据和模 型预测未来的趋势和结果。
01
选择合适的预测模型，如线性回归、时间 序列分析等。
03
02
详细描述
04
对历史数据进行清洗和整理，以适应模型 需求。
利用所选模型对未来趋势进行预测，并评 估预测结果的准确性和可靠性。
05
06
根据预测结果制定相应的决策和措施。
营销效果评估
评估各种营销活动的实际效果，找出 效果好的活动和需要改进的地方。
金融数据分析
总结词
通过数据分析，帮助金融机构评估风险、制 定投资策略和提高业务效益。
投资策略优化
根据市场走势和数据分析，制定和优化投资 策略。
信贷风险评估
分析借款人的历史数据，评估其信用风险和 还款能力。
金融市场趋势预测
通过分析历史数据和市场信息，预测金融市 场的未来趋势。
数据分析：运用时间序列分析、机器 学习等方法，建立股票价格预测模型 。
结果应用：根据预测结果制定投资策 略，实现投资收益最大化。
案例三：客户细分与精准营销
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总结词：通过分析客户数据，将客户划分为不同的细分市 场，针对不同细分市场制定精准的营销策略。
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数据分析的重要性
案例二：股票市场预测分析
总结词：通过分析历史股票数据，建 立预测模型，预测未来股票价格走势
，为投资决策提供支持。
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数据收集：收集历史股票交易数据， 包括价格、成交量、财务信息等。
数据处理：清洗、整合数据，处理缺 失值和异常值。
预测性分析
总结词：预测性分析主要是利用历史数据和模 型预测未来的趋势和结果。
01
选择合适的预测模型，如线性回归、时间 序列分析等。
03
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详细描述
04
对历史数据进行清洗和整理，以适应模型 需求。
利用所选模型对未来趋势进行预测，并评 估预测结果的准确性和可靠性。
05
06
根据预测结果制定相应的决策和措施。
营销效果评估
评估各种营销活动的实际效果，找出 效果好的活动和需要改进的地方。
金融数据分析
总结词
通过数据分析，帮助金融机构评估风险、制 定投资策略和提高业务效益。
投资策略优化
根据市场走势和数据分析，制定和优化投资 策略。
信贷风险评估
分析借款人的历史数据，评估其信用风险和 还款能力。
金融市场趋势预测
通过分析历史数据和市场信息，预测金融市 场的未来趋势。
数据分析：运用时间序列分析、机器 学习等方法，建立股票价格预测模型 。
结果应用：根据预测结果制定投资策 略，实现投资收益最大化。
案例三：客户细分与精准营销
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总结词：通过分析客户数据，将客户划分为不同的细分市 场，针对不同细分市场制定精准的营销策略。
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数据分析的重要性
数据分析师培训PPT课件完整版)pptx
数据分析师的核心能力
数据处理能力
统计分析能力
数据分析师需要具备强大的数据处理能力 ，能够从海量数据中提取有用的信息，并 进行数据清洗、预处理和可视化。
数据分析师需要熟练掌握各种统计分析方 法，如描述性统计、回归分析、聚类分析 等，以从数据中挖掘出有用的信息。
商业理解能力
沟通能力
数据分析师需要具备对商业的理解和洞察 力，能够将数据与商业实践相结合，为企 业提供实用的决策建议。
01
02
03
数据清洗
处理缺失值、异常值、重 复值
数据转换
数据类型转换、数据标准 化、数据归一化
数据整合
合并数据、数据关联、数 据去重
数据可视化与报表制作
数据可视化
图表类型、可视化工具、可视化技巧
报表制作
报表设计、报表工具、报表发布
数据分析报告的撰写
报告结构、报告内容、报告呈现方式
03
数据分析工具与技术
理和分析。
数据分析方法
掌握R中常用的数据分析 方法，如描述性统计、 回归分析、聚类分析等
。
数据可视化Байду номын сангаас
学习使用R的内置函数和 包，如ggplot2、plotly 等，创建各种图表和图
形。
04
数据分析方法与模型
描述性分析
总结与概括
对数据进行简单的统计和 描述，如平均值、中位数 、众数等。
数据可视化
通过图表、图像等方式直 观展示数据特征和分布情 况。
数据分析师是指专门从事数据分析与数据挖掘工作的专业人员，他们通过对数 据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供数据支持和决策建议。
数据分析师的职责
数据分析师的主要职责包括收集和整理数据，进行数据清洗和预处理，运用统 计分析、机器学习等方法进行数据挖掘和分析，最终为企业提供数据支持和决 策建议。
数据分析中的数据清洗与整合技巧培训课件
THANKS.
数据清洗定义与重要性
数据清洗定义
数据清洗是对原始数据进行检查、校验、转换和整理的过程，旨在消除错误、 冗余和不一致，提高数据质量。
数据清洗重要性
在数据分析中，高质量的数据是得出准确结论的基础。数据清洗能够确保数据 的准确性、一致性和完整性，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据支持。
常见数据问题及其影响
利用Pandas库进行数据清洗操作
01
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数据导入
读取CSV、Excel、SQL等常 见格式的数据文件。
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 等问题，以及数据格式转换和
标准化。
数据筛选与排序
根据条件筛选数据，以及按照 指定字段进行排序。
数据分组与聚合
使用groupby()函数对数据进 行分组，并进行聚合运算（如
数据分析中的数据清洗 与整合技巧培训课件
汇报人： 2024-01-01
目 录
• 数据清洗概述 • 数据清洗技术与方法 • 数据整合基础概念及策略 • SQL在数据清洗和整合中应用 • Python在数据清洗和整合中应用 • 实战案例：电商网站用户行为分析项目 • 课程总结与未来展望
数据清洗概述
01
要点三
学员C
通过与其他学员的交流和分享，我发 现大家在处理数据时都遇到了类似的 问题。通过本次课程的学习，我们不 仅掌握了解决问题的方法，还建立了 深厚的友谊，这对于我们未来的学习 和工作都有很大的帮助。
下一步学习建议及资源推荐
01 02
深入学习数据清洗和整合的相关技术
建议学员们继续深入学习数据清洗和整合的相关技术，如更高级的数据 转换技巧、复杂数据源的整合方法等。可以参加更高级别的课程或者自 学相关书籍和在线资源。
大数据培训课件ppt
总结词：辅助诊断、病患监测、药物研发
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
统计培训ppt课件
GL07表：仓储 GL08表：投资 GL09表：人事 GL10表：科技
不再以报表形式 下发任务，每年
初维护一次
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统计培训课件[1]
4.社会粮油供需平衡调查
取消“产量”、“进出口” 产量和进出口直接采用其他部门数据 2015年进行农户存粮情况专项调查
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统计培训课件[1]
3rew
个体 工商 户和 粮食 经纪 人
未在工商部门注 册登记且不独立 报送统计报表的
在工商部门注册 登记并独立报送 统计报表的
视为“从生产者购 进”
视为“从企业购进”
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统计培训课件[1]
重要提示：
准确界定“从生产者购进”和“从企业购 进”，严格避免重复统计。
!
企业
农民
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统计培训课件[1]
粮食形态发生 改变，且改变 后不属于粮食 范畴
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统计培训课件[1]
（二） 报表整合
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统计培训课件[1]
（二）报表整合
调整前 24张报表 2张调查表
调整后 10张报表 1张调查表
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统计培训课件[1]
（二）报表整合
原GL01表：粮油收购 原GL02表：粮油价格
折小合麦菜籽油
＝ 实际菜籽油 ＋ 油菜籽折油
折合花生油 ＝ 实际花生油 ＋ 花生果折油
均指带壳果实
折合葵花油 ＝ 实际葵花油 ＋ 葵花籽折油
折合芝麻油 ＝ 实际芝麻油 ＋ 芝麻折油
折合其他油 ＝ 实际其他油 ＋ 其他油料折油
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统计培训课件[1]
折率
粮油品种折率由国家粮食局统一制定
人工智能在智慧医疗中的应用与数据治理培训ppt
伦理和社会影响
人工智能在智慧医疗中的应用可能引发伦理和社会问题，需要加强 伦理和社会影响的研究和管理。
跨学科合作和创新
人工智能在智慧医疗中的应用需要跨学科合作和创新，包括医学、工 程学、计算机科学等多个领域，需要加强跨学科合作和创新。
THANKS
感谢您的观看
人工智能在智慧医疗中的应用 人工智能在医疗影像诊断中
的应用
详细描述
人工智能技术可以对病历数据进行自然语言处理和语义分 析，提取关键信息，如患者症状、病史和治疗方案等，帮 助医生快速了解患者情况，提高诊疗效率。
总结词
人工智能技术可以应用于药物研发中，通过数据分析和模 拟实验加速药物研发过程。
详细描述
Part
02
人工智能在智慧医疗中的数据 治理
数据治理在智慧医疗中的重要性
提高数据质量
通过数据治理，确保数据的准确 性、一致性和完整性，为医疗决 策提供可靠依据。
促进科研创新
高质量的数据支持医学研究，推 动科研创新和医学进步。
保障数据安全
对医疗数据进行有效的管理和保 护，防止数据泄露和滥用，保护 患者隐私。
可解释性
人工智能系统应提供易于理解的解释 ，帮助用户理解其决策依据和可能存 在的风险。
人工智能在医疗中的责任和义务
责任
明确人工智能在医疗中的责任范围，建立相应的追责机制，确保在出现问题时能 够找到责任方。
义务
规定人工智能在医疗中的使用范围和限制，确保其使用符合法律法规和伦理标准 。
Part
04
人工智能在智慧医疗中的未来 发展
的应用
01
总结词
通过深度学习技术，人工智能可以辅助医生进行医疗影像诊断，提高诊
断准确性和效率。
人工智能在智慧医疗中的应用可能引发伦理和社会问题，需要加强 伦理和社会影响的研究和管理。
跨学科合作和创新
人工智能在智慧医疗中的应用需要跨学科合作和创新，包括医学、工 程学、计算机科学等多个领域，需要加强跨学科合作和创新。
THANKS
感谢您的观看
人工智能在智慧医疗中的应用 人工智能在医疗影像诊断中
的应用
详细描述
人工智能技术可以对病历数据进行自然语言处理和语义分 析，提取关键信息，如患者症状、病史和治疗方案等，帮 助医生快速了解患者情况，提高诊疗效率。
总结词
人工智能技术可以应用于药物研发中，通过数据分析和模 拟实验加速药物研发过程。
详细描述
Part
02
人工智能在智慧医疗中的数据 治理
数据治理在智慧医疗中的重要性
提高数据质量
通过数据治理，确保数据的准确 性、一致性和完整性，为医疗决 策提供可靠依据。
促进科研创新
高质量的数据支持医学研究，推 动科研创新和医学进步。
保障数据安全
对医疗数据进行有效的管理和保 护，防止数据泄露和滥用，保护 患者隐私。
可解释性
人工智能系统应提供易于理解的解释 ，帮助用户理解其决策依据和可能存 在的风险。
人工智能在医疗中的责任和义务
责任
明确人工智能在医疗中的责任范围，建立相应的追责机制，确保在出现问题时能 够找到责任方。
义务
规定人工智能在医疗中的使用范围和限制，确保其使用符合法律法规和伦理标准 。
Part
04
人工智能在智慧医疗中的未来 发展
的应用
01
总结词
通过深度学习技术，人工智能可以辅助医生进行医疗影像诊断，提高诊
断准确性和效率。
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E
T+L
Datastage/Power Center
➢ 先抽取再统一，最后进行数据转换和装载
数据抽取
代码、数据结构、业务术语统一
清洗、转换、装载
E Datastage/ Power Center
Integration
Datastage/ Power Center
T+L
数据原 始层
数据转 换层
应用数 据层
数据整合方法论-设计方法
按业务流程设计图例
车险理赔进度分析
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
报案表
核赔表
赔案主档
报案原始表
赔案号、保单号、 报案时间、报案状 态、维度信息
通过险种码 取车险记录
获取报案， 注销状态
核赔原始表
赔案原始表
注销标志、 维度信息
赔案号、保单号、上
报时间、批复日期、 核赔标志、维度信息
赔案号、保单号、立
案时间、结案时间、 注销标志、维度信息
通过险种码 取车险记录
通过险种码 取车险记录
获取申请核赔、 已核赔状态
获取立案、结 案、撤案状态
车险理赔进度明细表
数据直接 从源到目标
数据整合方法论-设计方法
架构设计 模块设计
流程设计 模块设计
模块功能
Administrator Manager Director design
基本功能 Datastage高级功能
数据整合方法论
成熟的方法论
▪ 多年的积累，成熟的经验 ▪ 以方法论为核心指导原则
正确的数据质量评估方法 论
▪ 数据质量暴露
▪ 数据质量评估
DataStage处理过程
Insert/ Replcace
明细数 据层
对原始层表进行处理，增 加各种维信息字段，并去
掉大多数不必要的字段
明细表总表，可用于透明访问。每天增 量的数据Append进去
Insert/Append
Insert/ Replace
DataStage处理过程 增量明细数据表，可用于透明访问
数据整合方法论-设计方法
高质量的数据是指那些符合业务需求的、反应客观事实的数据。衡量数 据质量可在以下几个方面进行：
➢ 维度处理 ➢ 业务数据处理 ➢ 脏数据处理 ➢ 数据备份及日志处理 ➢ 流程处理（流程调度与控制） ➢ 历史/增量数据处理
模块复用性
➢ 公共业务数据 ➢ 公共系统参数 ➢ 公共转换过程
模块处理性能
➢ 整合工具调优 ➢ 转换过程优化 ➢ 数据库性能调优
数据整合方法论-设计方法
OA
XML
File
File
Informix
Flat File
File
数据源
数据整合方法论-设计方法
架构设计 流程设计
流程设计 模块设计
流程设计指的是关于数据处理流程的设计，通常有
2种设计思路：
➢ 分层设计
分层设计是指将数据处理的流程细分，将共性归类，形成数据处理 的几个层次
➢ 按业务流程设计
按业务流程设计是指将数据处理流程与业务流程相对应，即面向业 务流程进行设计
数据整合培训
郑 斌 高级顾问
培训时间安排
时间
培训内容
7-6 上午 7-6 下午 7-7 上午
数据整合方法论
Ascential Data Integration Solution 结合地税的实际情况讨论ETL规划 预习Datastage组件及其功能 Datastage组件及基本功能
7-7 下午 练习
Administrator Manager Director design
基本功能 Datastage高级功能
数据整合方法论-主流方法
主流方法简介
➢ 先统一再ETL
代码、数据结构、业务术语统一
Integration DB2 II
数据抽取
清洗、转换、装载
7-8 上午 7-8 下午
Datastage高级功能 练习
培训形式 讲解为主
讲解为主 讨论 看资料、答疑 讲解为主
练习为主 操作为主 练习为主
主题
数据整合方法论
主流方法简介 设计方法论 实施方法论
Ascential Data Integration Solution Datastage组件
▪ 数据质量对策
数据整合
完善的元数据管理
▪ 数据源元数据管理 ▪ 数据中心元数据管理 ▪ 应用元数据管理
统一的标准化方法论
▪ 模型标准化 ▪ 代码统一 ▪ 数据结构统一 ▪ 业务术语统一
主题
数据整合方法论
主流方法 设计方法论 实施方法论
Ascential Data Integration Solution Datastage组件
Datastage/ Power Center
主题
数据整合方法论
主流方法简介 设计方法论 实施方法论
Ascential Data Integration Solution Datastage组件
Administrator Manager Director design
基本功能 Datastage高级功能
数据整合方法论-设计方法
架构设计 架构设计
流程设计 模块设计
前端分析平台
最终用户 应用服务器
分析模型 明晰数据
OLAP
数
数据集市
据
星型模型
中
心
企业级数据仓库
临时存储区
SQL
Oracle
DB2
设计注意事项（一）
取数规则、数据转换规则
取数规则的设计要求双方技术人员参与，数据转换规则的 设计除要求双方技术人员参与，还需要业务人员参与。
这2个规则是后续设计的基础，为了避免在后续过程中因 规则改变导致重新修改结构的情况发生，这个步骤应给与足够 的重视。
脏数据处理规则
脏数据即不符合业务逻辑、不适合做业务分析的数据，因 此，在设计过程中应确定脏数据处理的原则，避免系统中存 在的脏数据给分析决策带来误导。
数据整合方法论-设计方法
分层设计图例
国结业务 系统
国结非汇款部分
国结汇款100部分
柜台业务 系统
柜台汇款部分（文本）
数据源
DW
原始数 据层
事 实 数 据
通过时间戳获得增量 的事实数据
维 表 数 据
每日更新的维表
相关信息
转换数 据层