大数据时代的数据挖掘与商务智能(一)

无所不在的数据（6）
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网络大数据
网络数据即使不是最原始的大数据源， 也是使用最广泛、认可度最高的大数据 源。网络数据是指用户浏览万维网所产 生的日志信息，是等待分析和挖掘的信 息宝库。 横跨于大量不同行业中的企业组织已经 把那些来自于网站的详细而又处于客户 层面的行为数据源整合入它们自身的企 业数据分析环境中。
产业界与学术界的关注
爆发：大数据时代预见未来 的新思维。 巴拉巴西的研究是在人类生 活数字化的大数据时代基础 上进行的，移动电话、网络 以及电子邮件使人类行为变 得更加容易量化，将我们的 社会变成了一个巨大的数据 库。 Leabharlann Baidu拉巴西揭开人类行为背后 隐藏的模式“爆发”，提出 人类日常行为模式不是随机 的，而是具有“爆发性”的 。 33
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金融业大数据十大趋势
第一、市场数据集变得越来越庞大，业务对数据的 细分粒度要求越来越高，以满足预测模型、业务预 测和交易影响评估的需求。
第二、新的监管和合规要求更强调治理和风险汇报 ，推动了全球性金融机构对更深入和透明的数据分 析需求。
第三、金融机构不断完善自身的企业风险管理框架 ，该基于主数据管理策略开发的框架可协助企业提 高风险透明度，加强风险的可审性和管理力度。
大数据时代的数据挖掘 与商务智能
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数据是宝贵的财富，其中蕴含大量有用 的（有助于管理和决策）信息和知识。 计算机和通讯技术的发展，使数据量急 剧增加，人类进入大数据时代。收集、 传输、存储、整合、分析与挖掘数据的 各项技术快速发展。
大数据时代，数据分析与数据挖掘作为 一门信息技术，其兴起主要是受数据积 累的增长和对数据分析的需求的驱动。
可靠传输
通过网络将感知的各种 信息进行实时传送。
智能处理
利用计算机技术，及时地对海量的 数据进行信息控制，真正达到了 人与物的沟通、物与物的沟通。
物联网的大数据挑战
物联网不仅仅是传感器，物联网是提供支 撑智慧地球的一个基础架构，物联网的存 在使这种基于大数据的采集以及分析变成 了一种可能，这面临着三项挑战。 物联网的边缘计算。 物联网的中间件。 物联网的运营管理平台。
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无所不在的数据（2）


低频数据：日数据 高频数据：金融市场 中的逐笔交易数据和 逐秒交易数据。 超高频数据：实时数 据
金融数据（http://www.jrj.com/）
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金融大数据的挑战与应对
在以网络化和数字化为基本特征的新经 济时代，金融产业日渐回归本质，表现 为金融数据流的产生、交换、存储、分 析以及使用。 大数据对金融业带来了剧烈的挑战冲击 ，我国金融机构需要明确大数据战略的 顶层设计，加强大数据基础设施建设， 实施稳妥的大数据安全策略，方能从容 迎接大数据时代。
“大数据”对社会发展的影响
科学研究
第四种范式
公共管理
智慧城市
工业生产与商业经营
大数据产业链与商务智能
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第四种范式
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在大数据时代，我们共同探讨数据分析与数 据挖掘的思想、方法和应用前景。 尽量向大家介绍数据分析与数据挖掘的全貌， 给一些资料性的信息。 由于数据分析与数据挖掘涉及的方法广泛， 软件、工具、公司太多，应用太广，此次以 介绍方法为主。
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大
纲
大数据的时代背景
商务智能与数据科学 基于统计的传统数据分析技术
2012-7
产业界与学术界的关注
大数据是人们获得新的认知 ，创造新的价值的源泉；大 数据还是改变市场、组织机 构，以及政府与公民关系的 方法。 大数据的核心就是预测。三 个转变。 更多：不是随机样本，而 是全体数据 更杂：不是精确性，而是 混杂性 更好：不是因果关系，而 是相关关系 2013-1
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第四、金融服务公司都希望能充分利用各种服务交 付渠道的海量客户数据，开发新的预测分析模型， 实现对客户消费行为模式进行分析，提高客户转化 率。 第五、在巴西、中国和印度等后发展中市场，经济 和业务增长机会正在超越欧洲和美国，大量投资被 投放到本地和云数据处理基础设施中。 第六、“大数据”在存储和处理框架两方面的优势 将帮助金融服务企业充分掌握业务数据的价值，降 低业务成本并发掘新的套利机会。 第七、面对“大数据”所带来的不断增加的数据量 要求，需要对传统的数据传输工具ETL（提取、转换 和加载）流程进行重新设计。
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大数据与北斗系统
把短信和导航结合，是中国北斗卫星导航系统的 独特发明。 北斗卫星导航系统的应用目前逐渐形成规模化、 标准化的趋势，已向民用用户全面开放，成功应 用于个人位置服务、气象应用、交通管理、运输 管理、应急救援、精密授时、精细农业等多个行 业。 近期，东南亚四国（泰国、老挝、文莱缅甸）都 于中国政府签订协议，采用我国的北斗导航系统 ，同时中国与巴基斯坦有望在近期签订北斗系统 合作协议，成为第五个使用北斗导航的国家。
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大数据（Big Data）
数据不仅在“量”上疯狂的增长着，在“源” 上也不断的丰富着。 世界上产生的数据，有近 80% 是由个人用户产 生的；据估计，到 2020 年全球将有 500 亿个设 备连入网络，地理位置、网络浏览行为、健康 数据、甚至基因信息等，都成为技术为个体服 务的有效资源，这也意味着商家对每一个用户 都将有精准的了解，真正做到与客户的“零距 离”接触。 正是这种巨大的商业利益的驱使，使得大数据 成为国际一流企业竞相投入使用的竞争利器。
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大数据现象
An Everest Sized Opportunity！
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数据存储单位及换算关系

容量单位:从K到Y
K—M—G—T—P—E—Z—Y
K Kilo 1K字节 = 1, 024字节 M Meg 1M字节= 1, 048, 576字节 G Giga 1G字节 = 1, 073, 741, 824字节 T Tera 1T字节 = 1, 099, 511, 627, 776字节 P Peta 1P 字节= 1, 125, 899, 906, 842, 624字节 E Exa 1E字节 = 1, 152, 921, 504, 606, 846, 976字节 Z Zetta 1Z字节 = 1, 180, 591, 620, 717, 411, 303, 424字节 Y Yotta 1Y字节 = 1208, 925, 819, 614, 629, 174, 706, 176字节
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无所不在的数据（4）

全球四大卫星导航系统 北斗卫星导航系统 美国的GPS 俄罗斯的格洛纳斯 欧盟的伽利略系统
到2020年，北斗卫星导航系统将拥有35颗卫星（已发射16颗）， 形成覆盖全球的卫星网络，九省示范应用，LBS。
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北斗“三步走”的发展战略
GEO（Geosynchronous Eearth Orbit）：地球静止轨道卫星 IGSO（Inclined Geosynchronous Satellite Orbit）： 倾斜轨道同步卫星 MEO（Medium Earth Orbit）：中高轨卫星
国家(省、市)统计局（http://www.stats.gov.cn ） 8
国家统计局推进“大数据”应用
2013年11月19日下午，国家统计局与百度、阿 里巴巴等11家企业签订了大数据战略合作框架 协议，共同推进大数据在政府统计中的应用。
战略合作内容，主要是共同研究探讨建立大数 据应用的统计标准，包括指标定义、口径、范 围、分类等；确定利用企业数据完善、补充政 府统计数据的内容、形式及实施步骤，包括数 据采集、处理、分析、挖掘、发布等。在此基 础上，合作双方将建立战略合作关系。
第十、“大数据”推动了对数据处理算法的需求， 提出对数据安全和访问控制的重视，并可有效降低 对现有系统的影响。
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无所不在的数据（3）
在超市中，数据通过条码扫描机获得。这样的“购 物蓝”数据库由大量的交易记录组成。 15 RFID技术与物联网应用
什么是物联网？
感知
传输
智能
全面感知
利用RFID、传感器、二维码等 能够随时随地采集物体的动态 信息。
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产业界与学术界的关注
Data are becoming the new raw material of business: an economic input almost on a par with capital and labor. 数据正逐渐变成商业所需的原材料之一：一 项几乎和资本或劳力一样重要的经济原料。 （Feb. 27th, 2010）
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产业界与学术界的关注
麦肯锡咨询公司“大数据”研究报告 “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity” —McKinsey Global Institute, May 2011. 高德纳（Gartner）研究与顾问咨询公司
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第八、大量历史客户支付行为数据的信用风险预测 模型正在零售与公司贷款催收中得到大量应用，通 过该技术，银行可以通过对不同客户违约和还款资 料进行分析，对催收次序进行优化。 第九、随着以平板电脑和和智能手机为代表的移动 应用和互联网工具的迅速普及，技术基础设施和网 络在对不同来源、不同标准数据进行处理、编索和 整合方面的压力不断增大。
数据管理与数据挖掘概论
数据挖掘与知识发现技术 典型应用及案例分析
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第一部分
大数据的时代背景
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大数据的时代背景
从数据谈起
大数据现象与新信息世界观 产业界与学术界的关注 “大数据”对社会发展的影响
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“大数据”的时代背景
从数据谈起
数据无所不在
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无所不在的数据（1）
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70万家企业联网“直报” 统计数据 从2012年2月18日开始， 全国70万家"三上"企业和 房地产开发经营企业将 在统一的数据采集和处 理平台上，通过互联网 直接向国家数据中心或 国家认定的省级数据中 心报送统计数据。
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产业界与学术界的关注
本书主要介绍了如何驾驭大数 据浪潮，并详细地介绍了什么 是大数据，大数据为什么重要 ，以及如何应用大数据。
2013-1
本书还从具体实用的角度，介 绍了用于分析和操作大数据的 工具、技术和方法；以及人才 和企业文化的角度，介绍了如 何使分析专家、分析团队以及 所需的分析原则更加高效，如 何通过分析创新中心使得分析 更加有创造力，以及如何改变 分析文化。 32
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产业界与学术界的关注
20世纪大萧条以来，美国作 为世界强国的开放历史，数 据技术浪潮的兴起过程，气 势磅礴，波澜壮阔。美国政 府为什么能，中国到底缺什 么？ “大数据”之“大”，并不 仅仅在于“容量之大”，更 大的意义在于：通过对海量 数据的交换、整合和分析， 发现新的知识，创造新的价 值，带来“大知识”、“大 科技”、“大利润”和“大 发展”。 30
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无所不在的数据（5）
生物信息学（人类基因组计划） 神经信息学（人类脑计划）
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生命科学的大数据时代来临
要解决当前生命科学的问题，需要从时空状态 对生老病死进行解读，这就需要大数据，这种 大数据揭示的就是大科学，这种大科学就是人 类发展史上最大的产业。 生命科学已进入大科学、大数据时代，基因资 源是源头。如何去储存这些资源，为未来研究 的使用提供基础成为一个关键问题。 为了适应更庞大数据存储、处理、分析与应用 的要求，深圳华大基因研究院还和国家超算天 津中心、深圳超算中心、广州超算中心等机构 展开战略性合作。下一步，将通过云计算的模 式来组织存储和处理相关数据。 22
2012-6
新信息世界观：物理世界、信息世界、 人类社会组成三元世界
大数据
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共生智能系统中的数据、信息与知识管理
共生智能系统： 综合集成 组织与社群：人类集体智能 ——决策与问题求解
数据、信息、 知识流转 扩展的计算机网络系统： 人工智能——数据加工 平台 共同解决现实的复杂问题 可感知的环境与物品： 周遭智能（AmI）—— 感知与执行终端