决策管理-大数据分析与决策概述(PPT57页)
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大数据分析与决策概述
大数据分析与决策概述xx年xx月xx日contents •引言•大数据的核心能力•大数据在决策中的应用•大数据决策的挑战与解决方案•大数据决策的未来趋势目录01引言指利用统计分析、机器学习等技术对大规模、复杂的数据集进行挖掘和分析，以提取有价值的信息和知识的过程。
决策支持系统指利用计算机技术、人工智能等技术，为决策者提供各种信息和知识支持，以帮助决策者做出更加科学、合理的决策。
大数据分析定义与概念VS数据存储和处理大规模数据的存储和处理需要依靠云计算、分布式存储等技术，以便实现高效、可靠的数据管理。
数据产生和收集随着信息技术的发展，各行各业都在产生大量的数据，包括结构化和非结构化数据。
同时，各种传感器、监控设备等也在不断地收集和存储数据。
数据挖掘和分析通过数据挖掘、机器学习等技术，对大数据进行深入分析和挖掘，提取有价值的信息和知识。
大数据时代的来临大数据与决策的关系决策需要信息支持在复杂多变的现代社会中，正确的决策需要依靠全面、准确的信息支持。
大数据为决策提供信息大数据时代的数据规模巨大、种类繁多，可以提供更多的信息和知识，帮助决策者更好地理解和解决问题。
大数据分析提高决策科学性通过大数据分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，帮助决策者做出更加科学、合理的决策。
同时，数据分析还可以为决策者提供预测性支持，以帮助决策者应对未来的变化。
02大数据的核心能力数据采集通过各种技术和工具收集各类数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。
数据处理对收集到的数据进行预处理、清洗、转换和格式化等操作，以便后续分析。
数据采集与处理数据存储设计并建立高效的数据存储系统，以保存海量数据并满足实时访问的需求。
数据管理制定数据管理策略，包括数据备份、恢复、安全和隐私保护等。
数据存储与管理数据挖掘与分析数据挖掘利用各种算法从海量数据中提取有价值的信息和知识。
数据分析通过统计分析、机器学习等技术对数据进行分析，以发现数据背后的规律和趋势。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
22
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。
2024/1/26
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。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格 搜索等方法对模型进 行评估与优化，提高 模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模 型，为电商平台提供 个性化推荐服务，提 高用户满意度和购买 转化率。
2024/1/26
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项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声 和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高 要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更 多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以 确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的 评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要 的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户 行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的 特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响 。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
大数据分析与决策
数据质量与可信度问题是大数据分析的关键问题，需要采取合适的方法和技术来保证数据的准确性和 完整性。
详细描述
在大数据时代，数据的来源和类型多样化，数据的质量和可信度成为大数据分析的难题。为了解决这 个问题，需要采取一系列方法和技术来保证数据的准确性和完整性，例如数据清洗、数据预处理、数 据验证等。
数据处理与分析人才短缺问题
• 成熟阶段：近年来，大数据技术不断进步，成为各行业 的关键战略资源。
大数据的发展历程与趋势
数据整合与共享：跨部门、跨行业的数据整 合与共享将更加重要。
人工智能与大数据结合：人工智能技术将进 一步优化大数据分析的效率和精度。
趋势
数据驱动决策：基于数据的决策将更加科学 和精准。
02
大数据分析技术
数据采集与预处理
大数据安全与隐私 保护
随着大数据技术的广泛应用， 数据安全和隐私保护问题将更 加突出，未来将需要更加完善 的技术和措施来保障数据的安 全和隐私。
大数据在各行业的融合与应用拓展
01
02
金融行业
医疗健康行业
大数据将在金融行业中得到更广泛的 应用，如风险控制、投资决策、客户 关系管理等方面，通过大数据分析能 够提高金融服务的智能化和个性化水 平。
数据可视化与交互式分析
数据可视化
将数据以图形或图像的形式呈现，以便更直观地理 解和分析。
交互式分析
通过用户界面或交互式工具，让用户能够轻松地查 询、探索和分析数据。
可视化分析工具
例如Tableau、PowerBI等，提供丰富的数据可视化 功能和交互式分析能力。
03
大数据在决策中的应用
商业智能与决策支持
VS
详细描述
通过对企业内部运营数据进行分析，可以 找出效率低下的环节和流程，并对其进行 优化。例如，通过分析生产数据，可以找 出生产效率低下的设备和工序，并对其进 行改进或替换。此外，大数据分析还可以 帮助企业发现新的市场机会和商业模式， 推动企业的创新发展。
详细描述
在大数据时代，数据的来源和类型多样化，数据的质量和可信度成为大数据分析的难题。为了解决这 个问题，需要采取一系列方法和技术来保证数据的准确性和完整性，例如数据清洗、数据预处理、数 据验证等。
数据处理与分析人才短缺问题
• 成熟阶段：近年来，大数据技术不断进步，成为各行业 的关键战略资源。
大数据的发展历程与趋势
数据整合与共享：跨部门、跨行业的数据整 合与共享将更加重要。
人工智能与大数据结合：人工智能技术将进 一步优化大数据分析的效率和精度。
趋势
数据驱动决策：基于数据的决策将更加科学 和精准。
02
大数据分析技术
数据采集与预处理
大数据安全与隐私 保护
随着大数据技术的广泛应用， 数据安全和隐私保护问题将更 加突出，未来将需要更加完善 的技术和措施来保障数据的安 全和隐私。
大数据在各行业的融合与应用拓展
01
02
金融行业
医疗健康行业
大数据将在金融行业中得到更广泛的 应用，如风险控制、投资决策、客户 关系管理等方面，通过大数据分析能 够提高金融服务的智能化和个性化水 平。
数据可视化与交互式分析
数据可视化
将数据以图形或图像的形式呈现，以便更直观地理 解和分析。
交互式分析
通过用户界面或交互式工具，让用户能够轻松地查 询、探索和分析数据。
可视化分析工具
例如Tableau、PowerBI等，提供丰富的数据可视化 功能和交互式分析能力。
03
大数据在决策中的应用
商业智能与决策支持
VS
详细描述
通过对企业内部运营数据进行分析，可以 找出效率低下的环节和流程，并对其进行 优化。例如，通过分析生产数据，可以找 出生产效率低下的设备和工序，并对其进 行改进或替换。此外，大数据分析还可以 帮助企业发现新的市场机会和商业模式， 推动企业的创新发展。
大数据分析与决策ppt
可视化分析
通过可视化工具将数据分析结果呈现给用户，辅助决策制定。
01
02
03
03
大数据分析在决策中的应用
1
商业决策
2
3
通过分析消费者行为、购买历史、产品反馈等信息，企业可以识别市场趋势，从而制定更精准的营销和销售策略。
识别市场趋势
大数据分析可以帮助企业优化生产、库存、物流等环节，降低成本，提高运营效率。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策
CATALOGUE
目录
引言大数据处理技术大数据分析在决策中的应用大数据分析的挑战与未来发展大数据分析的伦理问题大数据在决策中的优势与局限性
01
引言
什么是大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据通常无法通过传统的数据处理和分析工具进行处理。
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
随着信息技术的发展，数据的产生、存储和处理能力得到了极大的提升。
大数据发展背景
技术发展
各国政府和企业都在大力推动大数据的发展，制定了一系列政策和规划。
法规政策
社会对数据的需求越来越高，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
社会需求
大数据的应用领域
数据存储与管理
数据转换
将原始数据进行标准化、归一化、去噪等处理，使其符合分析要求。
数据清洗
去除重复、无效、错误或格式不正确的数据。
数据分组与标签
对数据进行分组和标签化，便于后续分析和挖掘。
数据预处理
数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等。
数据挖掘
通过可视化工具将数据分析结果呈现给用户，辅助决策制定。
01
02
03
03
大数据分析在决策中的应用
1
商业决策
2
3
通过分析消费者行为、购买历史、产品反馈等信息，企业可以识别市场趋势，从而制定更精准的营销和销售策略。
识别市场趋势
大数据分析可以帮助企业优化生产、库存、物流等环节，降低成本，提高运营效率。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策
CATALOGUE
目录
引言大数据处理技术大数据分析在决策中的应用大数据分析的挑战与未来发展大数据分析的伦理问题大数据在决策中的优势与局限性
01
引言
什么是大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据通常无法通过传统的数据处理和分析工具进行处理。
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
随着信息技术的发展，数据的产生、存储和处理能力得到了极大的提升。
大数据发展背景
技术发展
各国政府和企业都在大力推动大数据的发展，制定了一系列政策和规划。
法规政策
社会对数据的需求越来越高，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
社会需求
大数据的应用领域
数据存储与管理
数据转换
将原始数据进行标准化、归一化、去噪等处理，使其符合分析要求。
数据清洗
去除重复、无效、错误或格式不正确的数据。
数据分组与标签
对数据进行分组和标签化，便于后续分析和挖掘。
数据预处理
数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等。
数据挖掘
大数据思维与决策PPT
妈妈把螃蟹整齐的放到了锅里，随着水不断的加热，螃蟹在锅里拼命的挣扎，看了我也有些于心不忍。不一会儿，大螃蟹的
全身都变成了橘黄色。妈妈说可以出锅了。我高兴地抓了一只，迫不可待的放到碗里，打开蟹盖吃了起来，味道鲜美极了！ 我今天可真有口福！终于吃到了正宗的阳澄湖大螃蟹！吃螃蟹作文500字-满分作文网
金秋十月，便是吃蟹的好时期。吃蟹，是我们一家人的共同爱好。 爸爸吃蟹时，总喜欢把半个蟹再分成两半，先吃较肥的一半。蘸上酱油，一小口一小口地吃，再配上些饭，他便不由自主地闭上了 眼，细细品尝着这般美味。吃小的蟹脚时，他会用牙齿咬住底下的部分，从下到上将肉剔出；而当吃到那两个大蟹脚时，爸爸则会 先将其分开，目不转睛地用筷子头将肉捅出，然后张大嘴接住肉，慢慢嚼了下去。 妈妈的吃法与爸爸极为相似：拿住半个蟹，用筷子夹
妈妈把绳子剪开，准备清洗。我小心的碰触了一下它们，他们个个八足立起，威风凛凛，似乎要与我决斗的样子。这时我惊奇的发 现：每只螃蟹的蟹爪上都绑着一张名片，我指着它们问妈妈：&;螃蟹怎么都带着一张名片？ 好像是它们的身作文:..份证？&;妈妈笑着说：&;这是防伪标记，是阳澄湖螃蟹的专属，你看这上面还有电话号码呢！&;我仔细一看， 还真是这样。
技术新边疆
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3
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妈妈把绳子剪开，准备清洗。我小心的碰触了一下它们，他们个个八足立起，威风凛凛，似乎要与我决斗的样子。这时我惊奇的发 现：每只螃蟹的蟹爪上都绑着一张名片，我指着它们问妈妈：&;螃蟹怎么都带着一张名片？ 好像是它们的身作文:..份证？&;妈妈笑着说：&;这是防伪标记，是阳澄湖螃蟹的专属，你看这上面还有电话号码呢！&;我仔细一看， 还真是这样。
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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。
大数据分析与决策概述
详细描述
某知名电商企业通过收集和分析用户数据，包括浏览历 史、购买记录、搜索记录等，使用大数据分析工具进行 数据挖掘和模式识别，将用户划分为不同的群体，并为 每个群体制定个性化的推荐策略。根据用户的购买记录 和浏览历史，推荐用户可能感兴趣的商品，提高用户购 买意愿和忠诚度。同时，根据用户反馈和数据分析结果 ，不断优化推荐算法和营销策略，提高销售额和客户满 意度。
政府利用大数据进行城市管理的案例
总结词
通过大数据分析，政府可以更全面地了解城市运行状 况和发展趋势，为政策制定提供科学依据，提高城市 管理水平和效率。
详细描述
某城市政府通过收集和分析交通、气象、环境、社会 治安等数据，使用大数据分析工具进行数据挖掘和模 式识别，预测城市发展趋势和问题。根据数据分析结 果，政府可以制定更加科学合理的城市规划和管理政 策，例如优化交通布局、改善环境质量、加强社会治 安管理等。同时，通过实时监测城市运行状况，政府 可以及时发现和解决问题，提高城市管理水平和效率 。
金融行业利用大数据进行风险控制的案例
总结词
通过大数据分析，金融机构可以更准确地评估信用风险 和欺诈风险，提高风险控制能力和客户满意度。
详细描述
某银行通过收集和分析客户征信、交易、账户等数据， 使用大数据分析工具进行数据挖掘和模式识别，评估客 户信用风险和欺诈风险。根据数据分析结果，银行可以 制定更加科学合理的信贷政策和风险控制策略，例如针 对不同风险的客户采取不同的信贷额度、利率和审批标 准。同时，通过监测客户交易行为和账户变动情况，银 行可以及时发现和预防欺诈行为和不良贷款，提高风险 控制能力和客户满意度。
决策分析的常用方法
1 2
线性规划法
用于求解线性约束条件下的目标函数最优解。
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。
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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。
决策管理概论ppt(36张)
7
（三）集体决策和个人决策
——从决策的主体看可划分为集体决策和个人 决策
1.集体决策（优点：更多信息、方案和认同， 更好地沟通和决策，缺点：从众现象和责任不 明） 2.个人决策
8
（四）初始决策和追踪决策
——按决策的起点划分
1.初始决策：零起点决策
a.决策是面向尚未发生的事件 b.决策追求“一次成功率”
决策离不开信息。信息的数量和质量直接影 响决策水平。收集数据、处理数据、产生信息 的成本应低于信息所带来的效益
a.有明确的决策目标。 b.若干可行的备选方案 c.方案可进行评价和比较 d.决策结果合理或满意 e.决策的主体是管理者 f.决策是一个分析判断过程
4
（四）决策的特点 a.目标性 b.可行性 c.选择性 d.满意性 e.过程性 f.动态性
22
决策分枝 决策点
状态点 状态分枝
例1：
开工
天气好0.2 5
2 天气不好0.8-0
1
不开工
天气好0.2
10 -1
3
天气不好0.8 0.5
23
d.分析步骤 ①划分经营单位； ②计算业务（市场）增长率和相对竞争
地位（市场占有率） ； ③计算各经营单位的相对规模； ④绘制组合图； ⑤确定各经营单位的活动方向及组合。
决策
★ 决策的定义、原则与依据 ★ 决策的类型 ★ 决策的过程 ★ 决策的方法
1
一、决策的定义、原则与依据
• （一）决策的定义
• “从两个以上的备选方案中选择一个的过程” ——杨洪兰
• “所谓决策，是指组织或个人为了实现某种 目标而对未来一定时期内有关活动的方向、 内容及方式的选择或调整过程” ——周三多等
（已知确定状态的发生） 2.风险型决策：已知各种自然状态及其发生概率 3.不确定型决策：不稳定条件下进行的决策
（三）集体决策和个人决策
——从决策的主体看可划分为集体决策和个人 决策
1.集体决策（优点：更多信息、方案和认同， 更好地沟通和决策，缺点：从众现象和责任不 明） 2.个人决策
8
（四）初始决策和追踪决策
——按决策的起点划分
1.初始决策：零起点决策
a.决策是面向尚未发生的事件 b.决策追求“一次成功率”
决策离不开信息。信息的数量和质量直接影 响决策水平。收集数据、处理数据、产生信息 的成本应低于信息所带来的效益
a.有明确的决策目标。 b.若干可行的备选方案 c.方案可进行评价和比较 d.决策结果合理或满意 e.决策的主体是管理者 f.决策是一个分析判断过程
4
（四）决策的特点 a.目标性 b.可行性 c.选择性 d.满意性 e.过程性 f.动态性
22
决策分枝 决策点
状态点 状态分枝
例1：
开工
天气好0.2 5
2 天气不好0.8-0
1
不开工
天气好0.2
10 -1
3
天气不好0.8 0.5
23
d.分析步骤 ①划分经营单位； ②计算业务（市场）增长率和相对竞争
地位（市场占有率） ； ③计算各经营单位的相对规模； ④绘制组合图； ⑤确定各经营单位的活动方向及组合。
决策
★ 决策的定义、原则与依据 ★ 决策的类型 ★ 决策的过程 ★ 决策的方法
1
一、决策的定义、原则与依据
• （一）决策的定义
• “从两个以上的备选方案中选择一个的过程” ——杨洪兰
• “所谓决策，是指组织或个人为了实现某种 目标而对未来一定时期内有关活动的方向、 内容及方式的选择或调整过程” ——周三多等
（已知确定状态的发生） 2.风险型决策：已知各种自然状态及其发生概率 3.不确定型决策：不稳定条件下进行的决策
大数据分析与决策概述ppt
全面性
大数据分析可以通过数据模型和算法对市场趋势进行预测，从而帮助企业做出更有预见性的决策。
预测性
数据质量风险
大数据中的数据质量可能存在差异，如果数据质量不佳，会影响分析结果的准确性。
数据安全风险
随着大数据的积累，数据泄露和安全风险也会逐渐增大。
技术难度和成本
大数据分析需要专业的技术和大量的存储、计算资源，成本相对较高。
运用机器学习算法建立模型对数据进行分类、预测和聚类等。
机器学习
利用图表制作工具将数据可视化，如折线图、柱状图、饼图等。
图表制作
通过数据可视化将数据呈现为有逻辑、有条理的故事，便于理解和传达。
数据故事讲述ຫໍສະໝຸດ 数据可视化结果解读
对数据分析和可视化的结果进行解读，找出隐藏在数据中的规律和趋势。
制定决策
根据解读结果，制定相应的决策和措施，实现业务目标。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策概述ppt
目录
contents
引言大数据与决策的关系大数据分析的基本流程大数据分析技术大数据在各行业的应用与决策案例大数据决策未来的发展前景与挑战
01
引言
定义大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据是继“物联网”、“云计算”、“移动互联网”之后的新一代信息技术。
云计算技术
数据可视化技术可以将复杂的数据通过图表、图像等方式呈现给用户，帮助用户更好地了解数据和做出决策。
其他技术
数据可视化技术
数据仓库技术可以将分散的数据集中起来，形成一个集中的数据存储和处理平台，帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术
文本分析技术可以对文本数据进行处理和分析，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势。
大数据分析可以通过数据模型和算法对市场趋势进行预测，从而帮助企业做出更有预见性的决策。
预测性
数据质量风险
大数据中的数据质量可能存在差异，如果数据质量不佳，会影响分析结果的准确性。
数据安全风险
随着大数据的积累，数据泄露和安全风险也会逐渐增大。
技术难度和成本
大数据分析需要专业的技术和大量的存储、计算资源，成本相对较高。
运用机器学习算法建立模型对数据进行分类、预测和聚类等。
机器学习
利用图表制作工具将数据可视化，如折线图、柱状图、饼图等。
图表制作
通过数据可视化将数据呈现为有逻辑、有条理的故事，便于理解和传达。
数据故事讲述ຫໍສະໝຸດ 数据可视化结果解读
对数据分析和可视化的结果进行解读，找出隐藏在数据中的规律和趋势。
制定决策
根据解读结果，制定相应的决策和措施，实现业务目标。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策概述ppt
目录
contents
引言大数据与决策的关系大数据分析的基本流程大数据分析技术大数据在各行业的应用与决策案例大数据决策未来的发展前景与挑战
01
引言
定义大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据是继“物联网”、“云计算”、“移动互联网”之后的新一代信息技术。
云计算技术
数据可视化技术可以将复杂的数据通过图表、图像等方式呈现给用户，帮助用户更好地了解数据和做出决策。
其他技术
数据可视化技术
数据仓库技术可以将分散的数据集中起来，形成一个集中的数据存储和处理平台，帮助企业更好地进行数据分析和决策。
数据仓库技术
文本分析技术可以对文本数据进行处理和分析，帮助企业更好地了解客户需求和市场趋势。
大数据分析概述PPT课件
比；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 1s 是临界点.
• 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处 理结果就是过时和无效的.
• 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, BI技术的关键差别之一.
大数据分析与决策
社会问题解决中的大数据分析
案例：城市交通拥堵问题 案例：预测流行病爆发 案例：预测股市走势 案例：个性化推荐系统
05
如何提高大数据分析和决策的准确性
提高数据质量和准确性
数据清洗：去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的一致性和准确性。
数据预处理：对数据进行分类、编码、归一化等操作，使其符合分析要求， 提高数据质量。
人工智能与大数据的融合应用
添加标题
简介：随着人工智能技术的不 断发展，大数据分析和决策将 更加依赖于机器学习和深度学 习算法，实现更加智能化的决 策。
添加标题
融合方式：通过数据挖掘、自 然语言处理等技术，将大数据 与人工智能技术相结合，提高 数据分析和决策的效率和准确 性。
添加标题
应用场景：在金融、医疗、教 育等领域，利用人工智能技术 对大数据进行分析和预测，为 决策提供更加科学和准确的依 据。
添加标题
未来展望：随着技术的不断进 步和应用场景的不断拓展，人 工智能与大数据的融合应用将 更加广泛和深入，为各行业的 发展带来更多机遇和挑战。
大数据在各行业的广泛应用
金融行业：大数据分析用于风险 评估、客户细分和欺诈检测
交通运输：大数据优化路线规划、 提高运输效率和降低拥堵
添加标题
添加标题
添加标题
降低决策风险和不确定性
优化资源配置和运营效率
创新商业模式和竞争优势
大数据分析的挑战和机遇
挑战：数据质量参差不齐， 需要筛选和清洗
机遇：挖掘数据价值，为企 业决策提供支持
挑战：数据量庞大，处理难 度高
机遇：推动技术创新，促进 经济发展
03
大数据分析的方法和技术
大数据分析的基本流程
数据收集： 从各种来 源获取相 关数据
大数据分析与决策概述
大数据的来源
总结词
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体等。
详细描述
大数据的来源广泛，主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。这 些来源产生了大量的数据，包括结构化数据、非结构化数据和流数据等。
大数据的特征
总结词
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多样等特征。
详细描述
大数据通常具有数据量大、处理速度快、数据类型多样等特征。这些特征使得大数据的处理和分析更加复杂，需 要采用分布式计算、流处理等技术来处理和分析。
02
大数据分析技术
大数据分析与决策概述
汇报人： 2023-12-30
目录
• 大数据概念与特点 • 大数据分析技术 • 大数据在决策中的应用 • 大数据决策的挑战与解决方案 • 大数据决策案例研究
01
大数据概念与特点
大数据的定义总ຫໍສະໝຸດ 词大数据是指数据量巨大、类型多样、 处理复杂的数据集合。
详细描述
大数据通常指的是无法在一定时间范 围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合，具有数据量大、 处理速度快、数据类型多样等特点。
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8
2019/4/14
大数据的4V特征
数据体量巨大（Volume）： 资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过 1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据 如果打印出来将超过5千亿张A4纸。 有资料证明，到目前为止，人类生 产的所有印刷材料的数据仅为 200PB（不能在单个计算机上集中 存储，一般需要用到分布式/云计 算模式等）。
大数据分析与决策
姜昱汐 (大连交通大学经济管理学院经济学教研室)
一、大数据的相关概念 二、大数据分析 三、大数据应用的典型案例 四、大数据的可靠性 五、大数据与贝叶斯方法
2
2019/4/14
* 数据管理技术发展历史
数据管理技术历经人工管理、文件管理、数据库管理等时代，大数据技术的出 现使该领域进入了一个新的发展阶段
大数据正迅速成为最值得关注的IT领域之一
2011年5月，EMC World 2011大会主题 “云计算相遇大数据”，EMC 除了一直倡 导的云计算外，还抛出"大数据"（Big Data） 概念
2011年6月底，IBM、麦肯锡等众多国外机 构发布"大数据"相关研究报告，予以积极跟 进
2011 年10 月，Gartner 认为2012 年十- 4大-
数据类型多样化：
现在的数据不仅是文本形式，更多 的是图片、视频、音频、地理位置 信息等多种类型的数据，个性化、 非结构化数据占据较大比例。
处理速度快 数据处理遵循“1秒定律”，可从
各种类型的数据中快速获取高价 值的信息
价值密度低：
以视频为例，几小时的视频，
在不间断的监控过程中，有用
的数据可能仅仅几秒。
单个数据可能价值不大，但是
数据整体还是有高价值的（比
如一个班级大家发的微博可能
没有特别大的意义，但是全国
高校大学生发的微博就可以反
映当代大学生思想理念）
9
2019/4/14
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
大数据的定义理解
1
大数据的产生、增长
什么是大数据
2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
5
2019/4/14
“大数据”是如何产生的？
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的 程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。信息爆炸的学科如天文学 和基因学，创造出了“大数据”这个概念*。如今，这个概念几乎应用到了所有人类智力与发展的领域 中。
6
2019/4/14
大数据时代的爆炸增长
地球上至今总共的数据量：
PB EB ZB
TB
GB
在2006 年，个人用户才刚刚迈进 TB时代，全球一共新产生了约 180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
1GB = 2^30字节 1TB = 2^40字节 1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
GE公司发 明第一个网 络模型数据 库，但仅限 于GE自己 的主机
IBM E.F.Do dd提 出关系 模型
SQL
SQL语 言被发 明
关系型 数据库
ORACL E发布第 一个商 用SQL 关系数 据库， 后续快 速发展
数据仓库
数据仓库开 始涌现，关 系数据库开 始全面普及 且平台无关， 进入成熟期
2001年后，互联网迅 速发展，数据量成倍递 增，量变引起质变，开 始对数据管理技术提出 全新的要求
…
facebook 社交网络
电子商务
淘宝
…
…
微博、 Apps
移动互联
21世纪是数据信息大发展的时代，移 动互联、社交网络、电子商务等极大拓展 了互联网的边界和应用范围，各种数据正 在迅速膨胀并变大。
互联网（社交、搜索、电商）、移动 互联网（微博）、物联网（传感器，智慧 地球）、车联网、GPS、医学影像、安全 监控、金融（银行、股市、保险）、电信 （通话、短信）都在疯狂产生着数据。
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据 和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库 进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数 据，我们能了解过去发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、微博、微信及其他来 源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录、 设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、 通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等 等。可以告诉我们未来会发生什么。
GFS
谷歌发表 论文介绍 分布式计 算
Hadoop成 为Apache 顶级项目， 重点支持海 量数据分布 式管理和分 布式计算
1946 1951 1956 1961
1970 1974 1979
1991
2001 2003 2008 2011
-3-
* 大数据发展背景
全球信息化发展已步入大数据时代
IDC全球数据量预测（ 1ZB = 1百万PB = 10亿TB）
而有市场研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量 想须驾了驭解将（这大会1庞数Z大据增B的的=长数特14据征04，。亿我倍们T，B必达）到！35.2ZB
7
2019/4/14
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
150亿个设备连接到互联网
全球每秒钟发送 290万封电子邮件
每天有 2.88 万小时视频上传到Youtube
Facebook 每日评论达32亿条，每天上传 照片近3亿张，每月处理数据总量约130万 TB
2011年全球产生数据量1.8ZB，预计2020年 将增长到35ZB
Google网站 Big data关键词搜索及新闻引用量
1960年代，IT系统规模和复杂度变大，数据与应用分 离的需求开始产生，数据库技术开始萌芽并蓬勃发展， 并在1990年后逐步统一到以关系型数据库为主导
1946年，电脑诞生，数 据与应用紧密捆绑在文件 中，彼此不分
E-R 网络型
磁带+卡
第一台计 片
算机
人工管ENIAC面 理世磁盘被 发明， 进入文 件管理 时代