非结构化数据处理技术在运营管理中的运用课件(PPT 52张)
合集下载
大数据导论PPT全套完整教学课件2024新版
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等，适用 于海量数据的存储和访问，支持 高并发读写和灵活的数据模型。
云存储服务
如Amazon S3、阿里云OSS等， 提供弹性扩展、按需付费的在线 存储服务。
分布式计算技术
1 2 3
MapReduce编程模型
将大规模数据处理任务拆成若干个可以在集群 中并行执行的小任务，实现数据的分布式处理。
数据质量定义及维度
阐述数据质量的定义，从准确性、完 整性、一致性、时效性等多个维度评
价数据质量。
数据质量评价标准
数据质量提升策略
介绍业界通用的数据质量评价标准， 如信息质量评估框架（IQAF）等。
探讨数据清洗、数据整合、数据变换 等数据质量提升策略及实施方法。
未来发展趋势预测及挑战应对
大数据与人工智能融合
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和 透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策 调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了 解民意，提高应对突发事件的反应速度。
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
物理资源层、虚拟化层、平台管理层 、应用服务层
管理信息系统ppt课件
信息化程度不足
部分企业仍停留在传统管理模式，信息化应用水平较低。
数据孤岛现象严重
企业内部各部门间数据不互通，形成数据孤岛，影响决策效率。
业务流程繁琐
企业业务流程复杂，涉及多个部门和环节，导致管理效率低下。
Hale Waihona Puke MIS在企业管理中作用分析提高管理效率
通过自动化、智能化的管理手段，简化业务流程 ，提高管理效率。
实现数据共享
打通企业内部各部门间数据壁垒，实现数据共享 ，提高决策效率。
促进企业创新
通过数据分析、挖掘等技术手段，发现潜在商业 机会，推动企业创新发展。
案例分析：某集团MIS应用实践
背景介绍
某集团是一家大型综合性企业， 业务涉及多个领域，面临着管理 效率低下、数据孤岛等挑战。
MIS应用实践
该集团引入了先进的管理信息系 统，通过系统整合企业内部资源 ，实现业务流程自动化、数据共 享等目标。
VS
特点
具有系统性、动态性、交互性、开放性等 特点。系统性体现在MIS是一个完整的系 统，由多个子系统组成，各子系统之间相 互联系、相互作用；动态性体现在MIS中 的数据和信息是不断变化的，需要不断更 新和维护；交互性体现在MIS可以与用户 进行交互，根据用户需求提供个性化的信 息服务；开放性体现在MIS可以与其他系 统进行集成，实现信息的共享和交换。
系统运行和维护阶段
系统投入运行后，进行日常维 护和评价，根据用户需求进行 必要的修改和完善。
案例分析：某企业MIS开发实践
案例背景介绍
开发方法选择
某企业为提升管理效率，决定开发一套管 理信息系统（MIS），涵盖采购、生产、销 售等业务流程。
考虑到企业规模较大且业务流程复杂，决 定采用结构化开发方法进行系统开发。
《数据分析处理》课件
工具介绍
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ，如Excel、Tableau、Power BI等 ，包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理，如 数据映射、视觉编码等，以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化，确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ，初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标，选择合适的分析方法 和模型，建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，具有强大的 数据处理和分析功能，适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析，监测市场动态、评估投资风险和信用风险，制定合理的投资和 信贷策略，保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析，了解消费者 需求、市场分布和竞争态势，为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据， 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，处理缺失值、异常 值等。
详细介绍几种常用的数据可视化工具 ，如Excel、Tableau、Power BI等 ，包括其功能特点和使用场景。
技术原理
简要解释数据可视化的基本原理，如 数据映射、视觉编码等，以便观众更 好地理解数据可视化的技术基础。
数据图表的类型与选择
图表类型
列举常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，并简要说明其适 用场景。
01
结果评估与优化
对模型进行评估和优化，确保分析结 果的准确性和可靠性。
05
03
数据探索
通过数据可视化、描述性统计等方法 ，初步探索数据的分布、特征和规律 。
04
模型建立
根据分析目标，选择合适的分析方法 和模型，建立预测或分类模型。
数据分析的常用工具
Excel
Python
Excel是一款常用的办公软件，具有强大的 数据处理和分析功能，适合初学者和小型 数据分析项目。
总结词
通过数据分析实现风险管理
详细描述
金融机构利用数据分析，监测市场动态、评估投资风险和信用风险，制定合理的投资和 信贷策略，保障资产安全并获取更高的收益。
市场调研数据分析案例
总结词
通过数据分析洞察市场趋势
VS
描述
市场调研机构通过数据分析，了解消费者 需求、市场分布和竞争态势，为企业提供 市场进入、定位和产品开发的决策依据， 助力企业抢占市场先机。
02
数据收集与整理
数据来源与分类
数据来源
网络爬虫、数据库、API接口、调查问卷等。
数据分类
结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，处理缺失值、异常 值等。
《数据分析与管理》课件
3 数据保护和安全
采取合适的数据保护和安全措施，包括数据加密、访问控制和灾备计划，以保护数据的 机密性和完整性。
实战案例
在线零售数据分析
通过分析在线零售业务的销售 数据，探索产品趋势、用户行 为和市场机会，为业务决策提 供支持。
航空公司客户价值分析
通过对航空公司顾客数据的分 析，识别出不同类型的客户， 并为航空公司提供个性化服务 和营销策略。
未来趋势和发展方 向
数据分析和管理领域正在不 断发展，如人工智能、大数 据和可视化技术等，为我们 提供更多机遇和挑战。
参考资料
数据分析与管理相关书籍、论文和网站
如《Python数据分析》、《数据挖掘导论》、Kaggle等网站，提供更多学习资源和实战项 目。
相关课程视频和PPT
掌握更多关于数据分析和管理的知识，可以通过在线课程、研讨会和学术会议等途径。
2
模型评价
评价模型的准确性、可解释性、鲁棒性和运行效率等因素，以确定模型的适用性和可 靠性。
数据管理
1 数据存储
选择适合的数据存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库和云存储等，以满足数据 的安全和访问需求。
2 数据库管理系统
数据库管理系统提供了数据的存储、查询、备份和恢复等功能，使数据管理更高效和可 靠。
3 数据采集方法
4 数据清洗和预处理
从数据源中收集数据可以通过手动输入、 自动记录或采用API接口等多种方式进行。
清洗和预处理数据可以排除噪声、填充缺 失值、处理异常值，以保证数据的质量和 可用性。
数据分析
分析方法
数据分析方法包括描述统计、 推断统计、数据挖掘和机器学 习等，根据问题和数据类型选 择合适的方法。
《数据分析与管理》PPT 课件
采取合适的数据保护和安全措施，包括数据加密、访问控制和灾备计划，以保护数据的 机密性和完整性。
实战案例
在线零售数据分析
通过分析在线零售业务的销售 数据，探索产品趋势、用户行 为和市场机会，为业务决策提 供支持。
航空公司客户价值分析
通过对航空公司顾客数据的分 析，识别出不同类型的客户， 并为航空公司提供个性化服务 和营销策略。
未来趋势和发展方 向
数据分析和管理领域正在不 断发展，如人工智能、大数 据和可视化技术等，为我们 提供更多机遇和挑战。
参考资料
数据分析与管理相关书籍、论文和网站
如《Python数据分析》、《数据挖掘导论》、Kaggle等网站，提供更多学习资源和实战项 目。
相关课程视频和PPT
掌握更多关于数据分析和管理的知识，可以通过在线课程、研讨会和学术会议等途径。
2
模型评价
评价模型的准确性、可解释性、鲁棒性和运行效率等因素，以确定模型的适用性和可 靠性。
数据管理
1 数据存储
选择适合的数据存储方案，如关系型数据库、非关系型数据库和云存储等，以满足数据 的安全和访问需求。
2 数据库管理系统
数据库管理系统提供了数据的存储、查询、备份和恢复等功能，使数据管理更高效和可 靠。
3 数据采集方法
4 数据清洗和预处理
从数据源中收集数据可以通过手动输入、 自动记录或采用API接口等多种方式进行。
清洗和预处理数据可以排除噪声、填充缺 失值、处理异常值，以保证数据的质量和 可用性。
数据分析
分析方法
数据分析方法包括描述统计、 推断统计、数据挖掘和机器学 习等，根据问题和数据类型选 择合适的方法。
《数据分析与管理》PPT 课件
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法
高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法在当今科技发展日新月异的时代，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
无论是个人生活还是商业运营，数据的应用都已经成为了日常工作的重要组成部分。
在数据的世界里，我们经常能够听到结构化数据和非结构化数据这两个概念。
结构化数据指的是可以通过行和列来组织的数据，比如数据库中的表格数据；而非结构化数据则指没有明显的结构、格式和组织方式的数据，比如文档、图片和音频等。
在日常工作中，我们需要处理各种各样的数据，因此如何高效处理结构化和非结构化数据显得尤为重要。
本文将介绍一些高效处理结构化和非结构化数据的技巧和方法，希望对你有所帮助。
一、处理结构化数据的技巧和方法结构化数据在数据库管理系统中通常以表格的形式进行存储和管理。
这种形式的数据比较容易处理，因为有明确的行和列的排列方式。
处理结构化数据的技巧和方法有很多，具体可以从数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化等方面来进行。
1.数据清洗在实际工作中，我们经常会遇到一些数据出现缺失、错误或者重复的情况。
这时我们就需要进行数据清洗工作，以确保数据的质量和一致性。
数据清洗的方法可以包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误值等。
在处理大规模数据时，可以借助一些数据清洗工具来进行批量处理，比如Pandas、SQL等。
2.数据转换有时候我们需要对数据进行转换，以便于后续的分析和应用。
在处理结构化数据时，数据转换常常包括数据的格式转换、数据的合并和拆分等。
在实际工作中，我们可以使用Python中的Pandas库来进行数据转换操作，它提供了丰富的函数和方法来满足我们的需求。
3.数据分析数据分析是处理结构化数据的一个重要环节，通过对数据进行分析，我们可以发现其中的规律和趋势。
在数据分析中，我们可以使用SQL语言、Python中的Pandas和Numpy库、R语言等工具来进行数据的统计和分析，比如计算均值、中位数、标准差等。
4.数据可视化数据可视化是将数据以图表的形式展现出来，以便于理解和传播。
数据分析与商业智能应用技巧培训ppt
建立数据验证规则，确 保数据的准确性和一致
性。
数据备份
定期备份数据，以防数 据丢失或损坏。
数据分析技能不足的挑战与解决方案
01
02
03
04
总结词
数据分析需要一定的技能和经 验，缺乏这些技能可能会导致 分析结果不准确或没有价值。
培训课程
参加数据分析培训课程，提高 自己的分析技能。
在线学习资源
利用在线学习资源，如在线课 程、教程和论坛，学习数据分
物流公司路径优化案例
总结词
通过数据分析优化物流公司的运输路径，提高运输效 率和降低运输成本。
详细描述
利用历史运输数据，分析不同路线、交通状况、中转站 点等信息，找出最优的运输路径。通过实时监测运输过 程中的数据，如车辆位置、货物状态、交通状况等，及 时调整运输计划，确保货物按时到达目的地。同时，分 析运输成本数据，找出降低运输成本的关键因素，如减 少中转站点、优化路线选择等。通过路径优化，提高运 输效率、降低运输成本，提升物流公司的整体运营效益 。
03
总结词
04
规范性分析是数据分析的高级应 用，能够为企业提供具体的优化 建议和解决方案，帮助企业实现 更好的业务发展。
详细描述
规范性分析要求分析师不仅具备 数据分析技能，还要对业务领域 有深入的了解和认识。同时，需 要与业务部门紧密合作，确保分 析结果能够真正落地并产生实际 效益。
04
CATALOGUE
银行客户细分案例
总结词
通过客户细分识别不同群体的需求和行为特征，为银 行提供更加精准的产品和服务。
详细描述
利用银行已有的客户数据，如年龄、性别、职业、收入 、消费习惯等，进行聚类分析。通过聚类将客户划分为 不同的细分群体，如年轻白领、中老年富裕阶层、小微 企业主等。针对不同细分群体，分析其需求和行为特征 ，制定相应的产品和服务策略。例如，为年轻白领提供 便捷的线上理财和支付服务，为中老年富裕阶层提供专 业的财富管理和保险产品，为小微企业主提供贷款和金 融咨询服务。
性。
数据备份
定期备份数据，以防数 据丢失或损坏。
数据分析技能不足的挑战与解决方案
01
02
03
04
总结词
数据分析需要一定的技能和经 验，缺乏这些技能可能会导致 分析结果不准确或没有价值。
培训课程
参加数据分析培训课程，提高 自己的分析技能。
在线学习资源
利用在线学习资源，如在线课 程、教程和论坛，学习数据分
物流公司路径优化案例
总结词
通过数据分析优化物流公司的运输路径，提高运输效 率和降低运输成本。
详细描述
利用历史运输数据，分析不同路线、交通状况、中转站 点等信息，找出最优的运输路径。通过实时监测运输过 程中的数据，如车辆位置、货物状态、交通状况等，及 时调整运输计划，确保货物按时到达目的地。同时，分 析运输成本数据，找出降低运输成本的关键因素，如减 少中转站点、优化路线选择等。通过路径优化，提高运 输效率、降低运输成本，提升物流公司的整体运营效益 。
03
总结词
04
规范性分析是数据分析的高级应 用，能够为企业提供具体的优化 建议和解决方案，帮助企业实现 更好的业务发展。
详细描述
规范性分析要求分析师不仅具备 数据分析技能，还要对业务领域 有深入的了解和认识。同时，需 要与业务部门紧密合作，确保分 析结果能够真正落地并产生实际 效益。
04
CATALOGUE
银行客户细分案例
总结词
通过客户细分识别不同群体的需求和行为特征，为银 行提供更加精准的产品和服务。
详细描述
利用银行已有的客户数据，如年龄、性别、职业、收入 、消费习惯等，进行聚类分析。通过聚类将客户划分为 不同的细分群体，如年轻白领、中老年富裕阶层、小微 企业主等。针对不同细分群体，分析其需求和行为特征 ，制定相应的产品和服务策略。例如，为年轻白领提供 便捷的线上理财和支付服务，为中老年富裕阶层提供专 业的财富管理和保险产品，为小微企业主提供贷款和金 融咨询服务。
数据管理基础课件
最佳实践的概念与类型
• 最佳实践的概念：最佳实践是指那些经过验证的、高效的、可 复制的且具有普遍性的管理方法、方案或技术，它们能够提高 组织的管理水平和工作效率。在数据管理领域，最佳实践是指 那些能够高效地管理数据、提高数据质量、降低数据成本、增 强数据安全和合规性的实践方法。
最佳实践的概念与类型
04
数据架构与设计
数据架构的概念与原 则
01
数据架构是指对数据进行组织、 存储、管理、维护和使用的整体 结构，是数据治理的核心组成部分。
02
数据架构的原则包括标准化、规 范化、模块化、可扩展性、安全 性和可靠性等，以确保数据的质 量和可用性。
数据模型的设计与构建
数据模型是对现实世界中数据特征的抽象描述，包括概念模型、逻辑模型和物理模 型等。
MySQL 开源的关系型数据库管理系统，广泛 应用于Web应用开发。
Oracle
大型企业级数据库管理系统，功能强 大且全面。
Microsoft SQL Server
适用于Windows操作系统的关系数 据库管理系统，提供企业级数据处理 能力。
PostgreSQL
开源的对象关系型数据库管理系统， 具有高度的灵活性和可扩展性。
原则
数据治理应遵循数据完整性、准确性、一致性、安全性、合 规性和可追溯性的原则。同时，数据治理还要求明确的数据 所有权和责任，以及透明的数据处理和使用过程。
数据治理的框架与流程
框架
数据治理的框架包括组织架构、政策制度、技术工具 和人员能力四个方面。组织架构是指建立数据治理的 领导和执行团队；政策制度是指制定数据治理的规范 和流程；技术工具是指采用的数据治理技术和工具； 人员能力是指培养和提高数据治理人员的专业能力。
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
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
数据库原理及应用PPT课件
实践案例三
总结词
综合性强的案例
详细描述
企业资源计划系统（ERP）的数据库应用是一个综合性强的案例，它涵盖了企业的各个业务领域，如财务、人力 资源、供应链等。这个案例可以帮助学习者理解如何将数据库应用于企业的实际业务中，提高企业的运营效率。
THANKS
感谢观看
大数据处理
02
需要使用特定的技术和工具来处理大数据，包括分布式计算、
流处理、数据挖掘等技术。
大数据与数据库关系
03
大数据需要数据库来存储和管理，同时数据库技术也在不断发
展以适应大数据处理的需求。
NoSQL数据库
NoSQL定义
NoSQL是指非关系型数据库，它 们不遵循传统的关系型数据库的 规范，而是采用其他数据结构和
系统测试
对开发完成的系统进行测试， 确保各项功能正常运行。
需求分析
明确系统需求，收集和分析用 户需求，确定系统目标和功能。
系统开发
依据系统设计，编写代码实现 各项功能。
系统部署与维护
将系统部署到实际运行环境中， 并进行持续的维护和升级。
数据库应用系统的设计
数据库结构设计
根据系统需求，设计合 理的数据库表结构、字
关系型数据库的特点
关系型数据库的优点
易用性、可靠性和可用性高、可维护 性强等。
数据结构化、数据冗余小、数据独立 性强、数据共享性好等。
数据库设计
数据库设计的基本步骤
需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计、数据库实施和 维护。
数据库设计的基本原则
满足用户需求、保持数据一致性、保证数据安全性、优化数 据库性能等。
访问控制
根据用户的角色和权限，限制 其对数据库中不同数据和功能 的访问。
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。
数据库技术PPT课件
安全性
随着网络安全问题的日益突出，数据库技 术的安全性将得到更加重视，加强数据加 密、安全审计等方面的技术研究。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
数据库技术的发展趋势
大数据处理
随着大数据时代的到来，数据库技术将进 一步发展，支持大规模数据的存储、检索
和分析。
智能化
数据库技术将与人工智能技术结合，实现 数据挖掘、智能推荐等功能，提高数据处
理和分析的智能化水平。
云计算
云计算技术的发展将推动数据库技术的云 化，实现数据库服务的云端化，提供更加 灵活和可扩展的数据库服务。
数据库的作用
数据库技术是信息系统的核心组成部 分，它能够实现数据的集中存储、管 理和共享，提高数据利用率和信息系 统的效率。
数据库技术的发展历程
人工管理阶段
在早期计算机系统中，数据存储和管理主要依靠人工操作， 数据存储效率低下，容易丢失。
文件系统阶段
随着计算机技术的发展，出现了文件系统，实现了数据的 分类存储和管理，提高了数据存储和检索的效率。
非关系型数据库
总结词
非关系型数据库是指不使用关系模型来组织和存储数据的数 据库，它通常使用键值对、文档、列或图形等数据结构来存 储数据。
详细描述
非关系型数据库不需要事先定义数据结构，可以动态地添加 字段或属性。它支持高并发的读写操作，具有较好的可扩展 性。常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra和 Redis。
UPDATE语句
用于修改数据库表中的现有记录
DELETE语句
用于从数据库表中删除记录
MERGE语句
用于插入、更新或删除记录，根据条 件决定操作类型
05 数据库安全与优化
随着网络安全问题的日益突出，数据库技 术的安全性将得到更加重视，加强数据加 密、安全审计等方面的技术研究。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
数据库技术的发展趋势
大数据处理
随着大数据时代的到来，数据库技术将进 一步发展，支持大规模数据的存储、检索
和分析。
智能化
数据库技术将与人工智能技术结合，实现 数据挖掘、智能推荐等功能，提高数据处
理和分析的智能化水平。
云计算
云计算技术的发展将推动数据库技术的云 化，实现数据库服务的云端化，提供更加 灵活和可扩展的数据库服务。
数据库的作用
数据库技术是信息系统的核心组成部 分，它能够实现数据的集中存储、管 理和共享，提高数据利用率和信息系 统的效率。
数据库技术的发展历程
人工管理阶段
在早期计算机系统中，数据存储和管理主要依靠人工操作， 数据存储效率低下，容易丢失。
文件系统阶段
随着计算机技术的发展，出现了文件系统，实现了数据的 分类存储和管理，提高了数据存储和检索的效率。
非关系型数据库
总结词
非关系型数据库是指不使用关系模型来组织和存储数据的数 据库，它通常使用键值对、文档、列或图形等数据结构来存 储数据。
详细描述
非关系型数据库不需要事先定义数据结构，可以动态地添加 字段或属性。它支持高并发的读写操作，具有较好的可扩展 性。常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra和 Redis。
UPDATE语句
用于修改数据库表中的现有记录
DELETE语句
用于从数据库表中删除记录
MERGE语句
用于插入、更新或删除记录，根据条 件决定操作类型
05 数据库安全与优化
数据分析技术PPT课件
社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
非结构化大数据分析
非结构化大数据分析随着现代信息技术的发展，“非结构化大数据”日益成为社会的必备要素，使得对这类大数据的分析变得非常重要。
本文分析和探讨了关于非结构化大数据分析方法的若干内容。
首先，介绍了非结构化大数据的概念，其次，分析了目前国内外的最新进展和成功应用案例，着重介绍了非结构化大数据分析技术的发展趋势及其应用。
最后，指出了今后非结构化大数据分析面临的挑战，并展望了未来可能的发展方向。
关键词：非结构化大数据；分析；进展；成功应用1.言近年来，社会经济发展和信息技术发达，给我们提供了大量非结构化的数据，如图像、语音、视频等。
这些大量的非结构化的数据称为“非结构化大数据“，它的发展对我们的生活和社会管理有着越来越重要的影响。
对非结构化大数据的分析和处理，不仅有助于改善传统数据分析技术，而且在未来会产生重要的积极影响。
2.结构化大数据分析的内容2.1结构化大数据的定义及其特点“非结构化大数据”是非结构化的数据和信息的总称，它指的是大量的、半结构化的、不统一的、易变的、非系统的大数据，包括文本、语音、视频、图像等。
这类数据既可以是机器可以理解的，也可以是机器不能理解的。
它具有大小不定、形式多样、分布分散和更新频繁等多种特点，通常是由众多人或终端设备产生，大部分来源于互联网、社交媒体和手机等具有普及性的信息设备。
2.2前非结构化大数据分析的技术非结构化大数据分析技术经历了从传统的自然语言处理、网络挖掘和社团发现等技术到如今的深度学习、机器学习、分布式存储和处理等技术的发展。
目前，非结构化大数据分析技术已被广泛应用于社会管理、健康医疗、环境管理、新闻舆情分析、智能安防等领域。
2.3结构化大数据分析的应用非结构化大数据分析可以帮助企业更好地理解用户行为、业务趋势，帮助企业调整商业策略，以更加准确快速的方式分析大量的非结构化数据，从而有效提升组织的运营效率和效率，提升企业的竞争力。
此外，非结构化大数据分析还可以帮助财务公司精准收取税收、政府管理机构更快地做出思维判断等。
大数据应用于企业运营PPT
某互联网地图服务上基于其位置定位数据,展示了春节期间的全国春运出行热度图
—LOGO—
业务经营分析层和战略分析层
这两个层面更多的是运营传统的战略分析、经营分析层面的 方法论,拥有大数据的企业在这两个层面的优势在于其分析的 数据可以来自大数据,并且数据更新速度快,快到可以按照小时 来更新甚至是分钟级的速度更新,传统的战略分析、经营分析 一般是按月来统计；另外一个优势在于大数据的数据来源更 多,可以对非结构化的数据进行更多的深入挖掘和洞察.但有两 方面需要注意：
业务市场传播层
这一层面要做到通过“性感”的数据分析和挖掘来辅助产品 进行传播,主要有两种实现方式：
业务市场传播层两种实现方式
（1）制作有趣的数据信息图谱.相信大家都不喜欢看产品的公 关软文,而更喜欢看好玩的有趣的内容.互联网上内容的传播更 是如此.第三方数据公司CNNIC中国互联网络信息中心2014年 的数据显示,10-29岁的网民占所有中国网民的55%,而这些用户 偏年轻、偏“屌丝”,所以这些受众更喜欢“性感”的内容.某 电商平台曾经通过统计其购买胸罩C-Cup以上的用户地区分布, 发现西安的网民相对比例最多,并发布了这个数据,暗示西安女 生身材好,引起不少“屌丝”网民传播.
大数据应用于企业运营
博志华
目录
大数据企业运营 应用金字塔模型
数据基础平台
用户唯一ID+用户图像、数据接入系统、元数 据管理系统、计算任务调度系统.
业务运营监控
业务异动智能分析、金字塔体系、路径分析、 数据体系.
用户洞察与体验优化
用户洞察、自助分析工具、产品体验分析及 优化、口碑监测.
精细化运营与营销
业务运营监控层2大关键
（1）梳理数据体系.
数据分析师和业务负责人一起梳理业务的数据体系,尤其是对 关键数据如KPI数据进行系统化的拆解和梳理.KPI数据的梳理可 以以假设该数据下跌开始进行梳理.以活跃用户为例,假设某产 品的活跃用户数下跌,一方面可以通过物理拆解的方式层层下 钻找出影响模块,即某产品的活跃用户下跌可能是因为该产品 的子模块活跃用户下跌引起,我们可以对该子模块进一步拆解 分析原因,拆解的过程也是数据体系搭建的过程；另一方面,可 以对活跃用户的相关因素进行数据化梳理,如新老用户的构成 、用户质量、推广渠道质量的变化等多种维度进行数据化梳 理；
—LOGO—
业务经营分析层和战略分析层
这两个层面更多的是运营传统的战略分析、经营分析层面的 方法论,拥有大数据的企业在这两个层面的优势在于其分析的 数据可以来自大数据,并且数据更新速度快,快到可以按照小时 来更新甚至是分钟级的速度更新,传统的战略分析、经营分析 一般是按月来统计；另外一个优势在于大数据的数据来源更 多,可以对非结构化的数据进行更多的深入挖掘和洞察.但有两 方面需要注意：
业务市场传播层
这一层面要做到通过“性感”的数据分析和挖掘来辅助产品 进行传播,主要有两种实现方式：
业务市场传播层两种实现方式
（1）制作有趣的数据信息图谱.相信大家都不喜欢看产品的公 关软文,而更喜欢看好玩的有趣的内容.互联网上内容的传播更 是如此.第三方数据公司CNNIC中国互联网络信息中心2014年 的数据显示,10-29岁的网民占所有中国网民的55%,而这些用户 偏年轻、偏“屌丝”,所以这些受众更喜欢“性感”的内容.某 电商平台曾经通过统计其购买胸罩C-Cup以上的用户地区分布, 发现西安的网民相对比例最多,并发布了这个数据,暗示西安女 生身材好,引起不少“屌丝”网民传播.
大数据应用于企业运营
博志华
目录
大数据企业运营 应用金字塔模型
数据基础平台
用户唯一ID+用户图像、数据接入系统、元数 据管理系统、计算任务调度系统.
业务运营监控
业务异动智能分析、金字塔体系、路径分析、 数据体系.
用户洞察与体验优化
用户洞察、自助分析工具、产品体验分析及 优化、口碑监测.
精细化运营与营销
业务运营监控层2大关键
（1）梳理数据体系.
数据分析师和业务负责人一起梳理业务的数据体系,尤其是对 关键数据如KPI数据进行系统化的拆解和梳理.KPI数据的梳理可 以以假设该数据下跌开始进行梳理.以活跃用户为例,假设某产 品的活跃用户数下跌,一方面可以通过物理拆解的方式层层下 钻找出影响模块,即某产品的活跃用户下跌可能是因为该产品 的子模块活跃用户下跌引起,我们可以对该子模块进一步拆解 分析原因,拆解的过程也是数据体系搭建的过程；另一方面,可 以对活跃用户的相关因素进行数据化梳理,如新老用户的构成 、用户质量、推广渠道质量的变化等多种维度进行数据化梳 理；
- 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。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
数据 管理
-数据采集管理 -数据加工处理
-生产状态监控 -运行趋势分析 -整体容量管理 -历史数据调阅
-备份计划管理
-备份操作执行 -介质归档管理 -备份周期管理
数据管理
数据使用
-运营情况分析 -业务创新支持
科技服务之一：结构化/非结构化数据的全生命周期管理与使用
4
数据管理如何实现 哪些是结构化数据
A Composite Web Application, Involving J2EE, Integration Middleware and Legacy Systems 系统名称
交易流水表 图形化前端管理系统(GTS) 理财产品销售系统（FUND） 电子支付平台（EPAY）
有 有 有 有 有 有 有
是否含有下列内容
交易代码
有 有 有 有 有 有
交易日期
有 有 有 有 有 有 有
交易时间
有 有 有 有 有 有 有
交易状态
有 有 有 有 有
分类统计
分行号 有 无 无 渠道 有 登录方式 运营商 无 业务种类 交易种类
总 外汇买卖系统（ EXCH）
总前服务 PbMainFunc
前 动态口令集中认证管理平台(OPT) 应 现金管理系统（ CaMS） 用 层 手机银行（ CEMB）
存储
网络
接 入
应用系统数据管理协议、日志输出标准化........
有效运用各类数据的基础是对其进行全程管理与控制
7
业务标识设计：为业务全程分析埋下“线索”、染 色
系统间会话 短连接： 资源共用、容 量大、连接耗 时，关注异常 波动
长连接： 资源专用、效 率高，关注超 时及挂起状态
业务流程
单系统交易
系统资源层
改造后有 有 有 有
报警日志
客户信息统一管理系统(ECIF) 信贷风险流程管理系统（CECM） 总前生产主机 市场风险管理系统(SUMMIT)
数据库服务器
有
WEB前台应用
无
数据管理如何实现 哪些是结构化数据
哪些是非结构化数据
非结构化数据：运行产生的各类日志【静态】
运行过程中产生的各类日志为非结构化特性
交易报文标准化
统一交易标识：全行统一的交易标识，在多系统中传输，便于监控 和故障诊断 报文加密策略：对中间件、应用服务器的报文加密进行统一规定
数据管理基础：结构化/非结构化数据可采集、可加工、可分析利用
9
9
数据管理如何实现 哪些是结构化数据
哪些是非结构化数据
结构化数据及其采集使用：交易流水......
海量非结构化数据处理技术 在运营管理中的运用
大数据很有价值，但数据获取很关键
目录 1
银行数据全生命周期管理探讨
规划、设计、线上、近线、离线、下线、调阅、销毁？
结构化数据是哪些，非结构化数据是哪些，如何获取？
2
海量非结构化数据特点及使用 海量非结构化数据技术要点与实现
3
2
银行数据全生命周期管理-系统数据、业务数据 定义 控制 维护
哪些是非结构化数据
银行各类数据的产生、分布、状态、用途.......
操作
安全
账务
信息
银行单笔业务的执行，引起整体架构各层面产生各类关联性数据
安全事故
服务器
虚拟化
故障单
业务执行产生 动态与静态数据
发展 安全 规范 变更 管理 基础运行产生 技术相关数据
应用
审计
分析哪里存在数据、什么形式、特征如何、如何管理、如何使用
据
PbInsertDBLog 模块 贵金属交易系统 (GOLD) （渠道、业务种类） 核心业务系统（ECAS）
WEB页面显示
有 有
有
交
易
短信平台系统(MSG)
有 有
数据
库复制
有 有 有 有
有
数
在同一字段内 有 有 有 有 有 有
总前数据库
有 有
监控Web端后台数据库
有 有 有
总 Call-Center 系统(CCS) 前 总行大前置系统（EBIP） 平 总行中间业务平台（ EBMP） 台 层 新网络银行系统（NBANK）
•
日志的结构化程度很低
• 难以采集、归档、查询 • 非标准日志难以定期清理 • 难以保证日志的完整性 • 难以做上下文关联分析
• 日志的字段标示等非标准化
• •
跨日志关联性高，但搜索线索难以自动化 日志生成的形式多种多样（文件名不定）
数据输入 网络端口 • • • 监听所有端口 TCP/UDP syslog, SNMP, IMAP, POP3, JMS 计算机文件 • 监测运行的文件 • 批量上传文件 • 网络，应用，服 务器和设备日志 自定义脚本与APIs 文件系统 • • • • 监测系统的变化 配置 密码文件 关键性脚本与代 码
使用
历史数据调用分析使用：
系统数据监控与分析 业务数据的调用与登记 业务数据的翻新与备份
3
银行数据全生命周期管理目标
- 数据特性识别 - 使用规划设计 - 备份需求确认 - 使用周期确定 - 技术手段落实
数据规划
数据生产
- 在线生产数据监控采集 - 近线查询数据归档处理 - 离线归档数据备份分析 - 数据分析结果综合运用
设计阶段落实数据管理：
提出应用系统数据管理规范 定义应用系统数据管理协议 明确不同类型数据的管控手段
投产前明确数据管控手段：
明确各类数据的特性 确定各类数据的存在环境 系统及业务数据的采集方式 设计各类数据的备份与恢复
生产数据性能及容量管理 生产数据的备份与归档 生产数据管理备份与归档： 数据在线、近线、下线管理 备份数据有效性验证与管理
基金托管系统(FTS) 第三方存管系统(IFTS)
前置二期监控实施中 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有 有
后台监控程序 （数据分析） 有
有 有 有 有 有
有
有 有 有 有 有 有 无 有
有 有 有 有
监控后台报警 程序
无
交易渠道
错误日志
有 交易渠道 交易渠道 无 无
企业年金系统（EPAMS）
请求： 请求发起端 ，超时、成 功率
连接 网络转发、 动态分配， 后端状态
转换 快速转接、 转换，是否 有堵塞
服务 业务服务原 子交易，速 度、可靠
业务标识：可用于故障定位、容量系数、业务分析.......
8
银行数据生命周期管理：从源头控制与实施
日志标准化
日志分类：应用系统，应将交易流水日志、系统debug日志，系统 报错日志 日志分级：各类日志应设置级别控制，通过动态开关，控制日志写 出的粒度 日志格式：各类应用日志，尤其是系统报错日志，应遵守统一的格 式要求 日志传输：日志写出并传输的方式，应采用全行统一的传输方式