大数据融合及应用(PPT 49张)
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大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例(值得收藏)
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例（值得收藏）导读:本文是近年来大数据公司在不同行业和领域的一些经典案例的总结。
虽然其中一些是几年前的案例，但其背后的逻辑对未来仍有启发意义。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
01 上篇：天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
以下是这些天然大数据公司挖掘价值的典型案例。
1. 亚马逊的“信息公司”如果说世界上有哪家公司从大数据中发现了最大的价值，截至目前，答案可能是亚马逊。
亚马逊还要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
大数据及其现实应用课件PPT(共 102张)
– 异常数据的处理
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点 进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运 营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用 能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点 进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运 营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用 能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
ICT培训教材(PPT5)
电子商务对传统商业模式变革影响
• 增强客户体验：电子商务提供了更加 便捷、个性化的购物体验，如在线客 服、个性化推荐等，提高了客户满意 度。
电子商务对传统商业模式变革影响
价格透明化
电子商务使得产品价格更加透明 化，消费者可以更方便地比较不
同产品的价格和质量。
消费者行为变化
电子商务改变了消费者的购物行 为和习惯，消费者越来越倾向于
快速迭代
鼓励跨行业、跨领域的合作与创新，打破传统 思维模式，寻求新的增长点和创新机会。
数据驱动
重视数据的收集、分析和应用，以数据为基础 进行决策和优化，提高创新效率和准确性。
高校和科研机构在ICT领域成果展示
1 2
前沿技术研究 高校和科研机构在ICT领域进行前沿技术研究， 如人工智能、大数据、云计算等，取得了一系列 重要成果。
实践教学体系建设
加强实践教学体系建设，提高学生的实践能力和创新能力，培养适 应ICT领域发展需要的高素质人才。
人才激励机制
研究制定有效的人才激励机制，如薪酬福利、晋升机会、股权激励等， 以吸引和留住优秀人才，激发人才的创新活力。
06
总结回顾与展望未来
关键知识点总结回顾
1 信息化基本概念
包括信息、信息技术、信息系统等基本概念的定义和内涵。
保持数据安全和隐私保护
在数字化转型过程中，要重视数据安全和隐私保护，确保企业数据和客户信息的安 全。
工业互联网在制造业中作用和价值
实现智能化生产
工业互联网通过连接设备、传感器和控制系统，实现生产过程 的自动化和智能化，提高生产效率和产品质量。
优化供应链管理
工业互联网可以实时监测供应链各环节的运行情况，帮助企业 实现供应链的优化和协同。
大数据融合及应用PPT张
大数据融合及应用什么是大数据融合？大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。
大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据湖进行数据存储和管理。
大数据融合的应用大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。
以下是一些具体的应用案例：医疗健康方面1. 个性化医疗大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预警和控制大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防的效率。
例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。
金融领域1. 风险管理大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。
2. 交易和客户分析大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制定更好的交易策略和预测客户的行为。
能源领域1. 智能能源大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测和控制，包括电力、天然气、水资源等。
通过数据分析可以找到节约能源的方法。
2. 资源利用大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。
如何应用大数据融合？大数据融合需要通过以下的步骤来实现：1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储在数据仓库或数据湖中。
2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。
智慧城市物联网解决方案PPT课件
嗅觉感受器
听觉感受器
人体中枢神经网络
人体大脑
5
“一路一网一平台”新型智慧城市理念
信号灯检 测
管线 检测
井盖 检测
车辆 识别
停车位检 测环境 监测 Nhomakorabea有线光纤网络
√移动蜂窝网络
NB-IOT网络
Lora网络
智慧环保
智慧交通
智慧停车
智慧应急
智慧照明
平安城市
智慧旅游
— 路
— 网
一平台
6
城市大脑——智慧城市综合运行管理平台
50
形成产业集群效应，带动当地新兴产业发展壮大
与中国电子携手在当地落地物联网创新中心，以智慧城市项目为驱动力，形成产业集群效应，带动当地物 联网产业链上下游众多具有千亿级规模产业的发展，并帮助城市在这些产业上取得领先优势。
应用层
平台层
网络层
感知层
芯片
传感器
ARM英特尔
高通华为海思
汉威电子霍尼韦尔
飞思卡尔华工科技
车道合并
活动
高速封路
21
智能交通诱导屏—其他交通指示标志
单行路段
禁止右转
前方限高
禁止通行
22
智能公交站牌
127路
车辆到站
9
分钟
轻轨东海路站 天滨公寓站 雀巢公司站 津滨发展站热电公司站 污水处理厂站
与生态城公交车车载GPS设备联动， 实时获取公交车位置
在路灯显示屏上实时展示公交车当前所在站点以及预计到站时间
路口的交通信号灯控制终端接收路灯 摄像头采集到的实时交通信息，生成 并执行自适应的信号灯配时方案
在路灯LED显示屏上显示绿 波带速度，按此速度行驶 即可享受一路绿灯！
大数据分析与商业智能应用的培训ppt
人工智能与大数据融合
未来企业将更加依赖数据进行决策，大数 据将成为企业核心竞争力的重要组成部分 。
人工智能技术的发展将推动大数据技术的 进一步创新和应用，实现更加智能化的数 据处理和分析。
数据安全与隐私保护
数据共享与开放
随着大数据应用的深入，数据安全和隐私 保护将成为越来越重要的问题，需要加强 相关技术和政策的研究和制定。
04
大数据在市场营销中应用
消费者行为分析与预测
数据收集
通过市场调研、社交媒体、电商平台等渠道 收集消费者数据。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘等技术，对消费者 行为进行深入分析。
数据清洗
对数据进行清洗、去重、转换等预处理操作 。
预测模型
建立预测模型，对消费者未来行为进行预测 。
个性化推荐系统设计与实现
BI系统架构与功能模块
BI系统架构
BI系统架构通常包括数据源、数据仓库、OLAP服务器、前端展示等组成部分。其中，数据源是BI系统的基础， 数据仓库用于存储和管理数据，OLAP服务器提供数据分析功能，前端展示则用于呈现分析结果。
BI功能模块
BI系统的功能模块通常包括数据集成、数据处理、数据分析、数据可视化等。其中，数据集成模块负责将不同来 源的数据整合到一起，数据处理模块对数据进行清洗、转换和加工，数据分析模块运用统计学和数据挖掘技术对 数据进行深入分析，数据可视化模块则将分析结果以图表、报告等形式呈现出来。
处理速度快
大数据处理要求在秒级时间内 给出分析结果，处理速度快。
数据类型多
大数据包括结构化、半结构化 和非结构化数据，如文本、图 片、视频等。
价值密度低
大数据价值密度的高低与数据 总量的大小成反比，即数据价 值密度随着数据总量的增大而
大数据融合及应用解决方案
次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业 •大数据，变革思维 •大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代 析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所 “样本＝总体”。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
在愚人节当天围 绕品牌的口号展
开话题
趣多多到 底做了些
什么
目录
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
第8章 大数据技术及应用
第8章 大数据技术及应用
第8章 大数据技术及应用
8.1 大数据应用概述 8.2 大数据的采集 8.3 大数据的存储与处理 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
. 8.1 大数据应用概述
. 8.1.1 大数据的概念与意义
1. 大数据的概念 大数据(Big Data)指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，是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产，如购物网站的消费记录。这 些数据只有进行处理整合才有意义。
第8章 大数据技术及应用
8.3.2 大数据数据处理技术概述 大数据处理的流程主要包括四个环节：采集、导入(预
处理)、统计(分析)和挖掘。下面针对这四环节进行简单阐述。 1. 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端
(Web、App或传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这 些数据库来进行简单的查询和处理工作。
1. 互联网大数据 互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番。互 联网数据中心(Internet Data Center，IDC)预测，到2020年， 全球将总共拥有35 ZB的数据量。
第8章 大数据技术及应用
2. 政务大数据 政务大数据是政府部门在对整个社会活动进行管理的过 程中产生并使用的各类巨量数据，包括工业数据、农业数据、 工商数据、纳税数据、环保数据、海关数据、土地数据、房 地产数据、气象数据、金融数据、信用数据、电力数据、电 信数据、天然气数据、自来水数据和道路交通数据等各种数 据以及针对个人的人口、教育、收入、安全刑事案件、出入 境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据和消费数据等各种 数据。
第8章 大数据技术及应用 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
8.1 大数据应用概述 8.2 大数据的采集 8.3 大数据的存储与处理 课后习题八
第8章 大数据技术及应用
. 8.1 大数据应用概述
. 8.1.1 大数据的概念与意义
1. 大数据的概念 大数据(Big Data)指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，是需要新处理模式 才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、 高增长率和多样化的信息资产，如购物网站的消费记录。这 些数据只有进行处理整合才有意义。
第8章 大数据技术及应用
8.3.2 大数据数据处理技术概述 大数据处理的流程主要包括四个环节：采集、导入(预
处理)、统计(分析)和挖掘。下面针对这四环节进行简单阐述。 1. 采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端
(Web、App或传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这 些数据库来进行简单的查询和处理工作。
1. 互联网大数据 互联网上的数据每年增长50%，每两年便将翻一番。互 联网数据中心(Internet Data Center，IDC)预测，到2020年， 全球将总共拥有35 ZB的数据量。
第8章 大数据技术及应用
2. 政务大数据 政务大数据是政府部门在对整个社会活动进行管理的过 程中产生并使用的各类巨量数据，包括工业数据、农业数据、 工商数据、纳税数据、环保数据、海关数据、土地数据、房 地产数据、气象数据、金融数据、信用数据、电力数据、电 信数据、天然气数据、自来水数据和道路交通数据等各种数 据以及针对个人的人口、教育、收入、安全刑事案件、出入 境数据、旅游数据、医疗数据、教育数据和消费数据等各种 数据。
第8章 大数据技术及应用 课后习题八
跨境电商培训课程ppt(49张)
低风险/高利 润
C：日用快消品，非常符合当地需求， D：在国外市场热销的产品，批量运
需快速送达的产品（工具类、家居日 送更具优势，均摊成本（3C配件、
用品、母婴用品）
爆款服装、长效标品类）
低风险/低利 润
跨境电商培训课程(ppt49页)
跨境电商培训课程(ppt49页)
如何使用海外仓
Step1. 了解海外仓操作
举例：
产品信息：衬衫
• 入库 • 出库
• 淡季 • UPS 免60-90天• 当地邮政 • ……
• 关税 • 增值税 • 杂费
实重：0.2Kg/PC；售价：$25；尺寸（CM）：30*25*2； 头程：香港海运散柜，目的地：美国，数量：2000PCS； 装箱后总立方数3CBM，申报价值：$5（按20%估算），关税：5%，消费税：10%
澳洲仓：悉尼， 5500方，服务南 太平洋地区
跨境电商培训课程(ppt49页)
什么商品更适合海外仓
高风险/高利 润
A：大体积/超重等大件物品，国内 快递/空运无法运送或费用太贵（家 具、建材、灯具、大型汽配、户外用
品等）
B：国内快递/空运禁运（带锂电池 产品/液体、粉末类产品）
高风险/低利 润
在线批发海外仓
跨境电商培训课程(ppt49页)
ebay
成立于1995年9月 使用paypal交易 为企业和个人卖家提供跨境电商服务 以电商平台经营为准
跨境电商培训课程(ppt49页)
跨境电商培训课程(ppt49页)
速卖通，AliExpress
2010年4月上线 通过支付宝担保交易 B2C，C2C 成长最快的跨境平台
买家收到货的时间从 目前的7-40天缩短到 2-7天，同时降低物 流纠纷，缩短卖家回
数据可视化经典课件
37
数据可视化
目前整个数据可视化大致可以分为两个方向： 1、注重展示 2、注重分析
现有的数据可视化产品已涉猎的领域有：互联网、零售 快消、电商、O2O、物流、金融、医疗和教育等众多行业。
2024/11/18
38
数据可视化
图表的基本组成元素 一张图表至少包含：标题、横纵坐标轴、数据系列、数
据标签、图例等部分，每一部分都在图表中扮演特定的角色 表达特定的信息。
2024/11/18
4
数据可视化
数据可视化的目的其实就是直观地展现数据，例如让花 费数小时甚至更久才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂 的指标;通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差 异，在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比;数据可视化是 一个沟通复杂信息的强大武器。
通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有 效信息，增加信息的印象。
分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。 使用图 形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布， 通常 用于展示连续数据上数值的分布情况。
2024/11/18
14
数据可视化
散点图 散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在
直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置 由变量的数值决定。
饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比 情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼 按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量， 每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆 弧)的加和等于 100%。
2024/11/18
17
数据可视化
适合的数据：列表：一个分类数据字段、一个连续数据字段 功能：对比分类数据的数值大小 数据与图形的映射：分类数据字段映射到扇形的颜色
大数据融合及应用49张
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。 称：数据，已经渗透到当今每领域一个行业和业务职能领域，成为 的生产因素！
大数据的4V特征
Volu me
Variet y
Veloci ty
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。
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌 以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今 我们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大 分价值还是必须从数据本身来挖掘。
三、大数据时代的管理变革
▪ 数据流: 基于运行商数据
直接生成任意图形
分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分 布式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus
大数据新模式和新技术
Gartner 2011年技术成熟度曲线,大数据处于高速发展期
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大 时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自 “发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。 称：数据，已经渗透到当今每领域一个行业和业务职能领域，成为 的生产因素！
大数据的4V特征
Volu me
Variet y
Veloci ty
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。
“角色定位”——数据、技术与思维的三足鼎立
微软以1.1亿美元的价格购买了大数据公司Farecast，而两年后谷歌 以7亿美元的价格购买了给Farecast提供数据的ITA Software公司。如今 我们正处在大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大 分价值还是必须从数据本身来挖掘。
三、大数据时代的管理变革
▪ 数据流: 基于运行商数据
直接生成任意图形
分析
“数据库将演变成一个虚拟的， 基于云计算，超级可扩展的分 布式平台。” - Forrester analyst Jim Kobielus
大数据新模式和新技术
Gartner 2011年技术成熟度曲线,大数据处于高速发展期
1 大数据应用案例 2 大数据带来的时代变革 3 认识大数据 4 大数据关键技术 5 大数据在“工业4.0”中的应用 6 大数据风险 7 结语
大数据与数据挖掘之文本挖掘(PPT 56张)
文档的向量空间模型
W权值计算方法TF-IDF
目前广泛采用TF-IDF权值计算方法来计算权重， TF-IDF的主 要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF 高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具 有很好的类别区分能力，适合用来分类。 TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件 中出现的次数。 IDF逆文档频率(Inverse Document Frequency)是全体文档数与 包含词条文档数的比值。如果包含词条的文档越少，IDF越 大，则说明词条具有很好的类别区分能力。 在完整的向量空间模型中，将TF和IDF组合在一起，形成TFIDF度量：TF-IDF（d,t）= TF(d,t)*IDF(t)
• （11）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W="是三" • （12）查词表，W不在词表中，将W最右边一个字去掉， 得到W=“是”，这时W是单字，将W加入到S2中，S2=“计 算语言学/ 课程/ 是/ ”， • 并将W从S1中去掉，此时S1="三个课时"； • ������ ������ • （21）S2=“计算语言学/ 课程/ 是/ 三/ 个/ 课时/ ”，此时 S1=""。 • （22）S1为空，输出S2作为分词结果，分词过程结束。
停用词
• • • • 指文档中出现的连词，介词，冠词等并无太大意义的词。 英文中常用的停用词有the，a, it等 中文中常见的有“是”，“的”，“地”等。 停用词消除可以减少term的个数，降低存储空间。停用词 的消除方法： • （1）查表法：建立一个停用词表，通过查表的方式去掉 停用词。 • （2）基于DF的方法：统计每个词的DF，如果超过总文档 数目的某个百分比(如80%)，则作为停用词去掉。
2024版大数据全套教学课件
•大数据概述与基础•大数据存储与管理•大数据处理与分析目录•大数据可视化与报表•大数据安全与隐私保护•大数据应用案例与实践01大数据概述与基础大数据定义及特点定义特点分布式文件系统分布式计算框架分布式数据库数据流处理大数据技术架构大数据应用领域互联网行业金融行业制造业政府及公共服务大数据发展趋势数据驱动决策人工智能与大数据融合数据安全与隐私保护数据共享与开放02大数据存储与管理介绍HDFS 的基本概念、架构和特点，以及与传统文件系统的比较。
HDFS 概述HDFS 的读写操作HDFS 的命令行操作HDFS API 编程详细讲解HDFS 的读写流程、数据块的概念、副本策略等。
介绍HDFS 的常用命令行工具及其使用方法，如hadoop fs 命令等。
介绍如何使用Java API 进行HDFS 文件的读写操作，包括创建文件、写入数据、读取数据等。
分布式文件系统HDFSNoSQL 数据库概述介绍NoSQL 数据库的基本概念、分类和特点，以及与传统关系型数据库的比较。
常见NoSQL 数据库介绍简要介绍几种常见的NoSQL 数据库，如MongoDB 、Cassandra 、Redis 等。
NoSQL 数据库的选择与使用讲解如何根据实际需求选择合适的NoSQL 数据库，并给出使用建议。
NoSQL 数据库简介030201数据仓库HiveHive概述介绍Hive的基本概念、架构和特点，以及与传统数据库的比较。
Hive的数据模型详细讲解Hive的数据模型，包括表、分区、桶等概念及其使用方法。
Hive的查询语言HiveQL介绍Hive的查询语言HiveQL的语法、特点和常用操作，如数据查询、数据插入、数据更新等。
Hive的优化与调优讲解如何对Hive进行优化和调优，提高查询效率和性能。
数据迁移与同步数据迁移概述01数据同步概述02数据迁移与同步的实践0303大数据处理与分析MapReduce编程模型MapReduce基本概念MapReduce优化技巧MapReduce编程实例Spark内存计算框架Spark基本概念Spark优化技巧Spark编程实例1 2 3数据清洗基本概念数据预处理技术数据清洗与预处理实例数据清洗与预处理数据挖掘算法及应用数据挖掘基本概念介绍数据挖掘的定义、目的、常用算法等。
大数据融合及应用
数据共享机制
建立数据共享机制，促进不同组织之间的数据交换和共享，打破 数据孤岛现象。
05
大数据未来展望
大数据技术的创新与发展
实时数据处理
随着物联网和云计算技术的发展，大数据处理将更加注重实时性， 提高数据处理速度和响应能力。
人工智能与大数据的结合
人工智能技术将进一步融入大数据分析，通过机器学习和深度学习 算法，提升数据挖掘和预测的准确性。
大数据与区块链
区块链技术的去中心化和安全性特点，可以弥补大数据在数据安全和 隐私保护方面的不足。
大数据在各行业的深化应用
金融行业
大数据在金融风控、信 贷评估、投资决策等方 面发挥重要作用，提高 金融服务的智能化水平。
医疗健康
通过大数据分析，实现 个性化医疗、精准诊断 和治疗方案，提高医疗 效率和患者满意度。
交通物流
大数据优化交通流量管 理、物流配送路线和智 能仓储管理，提升交通 物流效率。
THANKS
感谢观看
智慧城市
01
02
03
城市规划与管理
通过对城市各项数据进行 分析，政府可以更好地规 划和管理城市资源，提高 城市运行效率。
公共安全监控
大数据可以帮助政府对城 市安全进行实时监控，及 时发现和处理安全事件。
交通拥堵治理
通过对交通数据进行挖掘 和分析，政府可以优化交 通路线、提高道路通行效 率，缓解交通拥堵问题。
数据整合
将多个数据集整合成一个完整 的数据集，便于后续分析和应
用。
数据存储与索引技术
数据存储
采用分布式存储系统来存储海量的数 据，提高存储效率和可扩展性。
数据压缩
采用数据压缩技术来减少存储空间占 用，提高存储效率。
建立数据共享机制，促进不同组织之间的数据交换和共享，打破 数据孤岛现象。
05
大数据未来展望
大数据技术的创新与发展
实时数据处理
随着物联网和云计算技术的发展，大数据处理将更加注重实时性， 提高数据处理速度和响应能力。
人工智能与大数据的结合
人工智能技术将进一步融入大数据分析，通过机器学习和深度学习 算法，提升数据挖掘和预测的准确性。
大数据与区块链
区块链技术的去中心化和安全性特点，可以弥补大数据在数据安全和 隐私保护方面的不足。
大数据在各行业的深化应用
金融行业
大数据在金融风控、信 贷评估、投资决策等方 面发挥重要作用，提高 金融服务的智能化水平。
医疗健康
通过大数据分析，实现 个性化医疗、精准诊断 和治疗方案，提高医疗 效率和患者满意度。
交通物流
大数据优化交通流量管 理、物流配送路线和智 能仓储管理，提升交通 物流效率。
THANKS
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智慧城市
01
02
03
城市规划与管理
通过对城市各项数据进行 分析，政府可以更好地规 划和管理城市资源，提高 城市运行效率。
公共安全监控
大数据可以帮助政府对城 市安全进行实时监控，及 时发现和处理安全事件。
交通拥堵治理
通过对交通数据进行挖掘 和分析，政府可以优化交 通路线、提高道路通行效 率，缓解交通拥堵问题。
数据整合
将多个数据集整合成一个完整 的数据集，便于后续分析和应
用。
数据存储与索引技术
数据存储
采用分布式存储系统来存储海量的数 据，提高存储效率和可扩展性。
数据压缩
采用数据压缩技术来减少存储空间占 用，提高存储效率。
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案例6 依靠大数据玩转愚人节营销
趣多多在愚人节的这次营销活动，创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500万独立用户， 品牌被提及的次数增长了270%。可以说这是一 次成功的品牌营销活动，广泛的发声，让趣多多 的用户关注度得到了一次巨大的提升，诙谐幽默 的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。
利用社交大数据 的敏锐洞察，锁 定主流消费群体
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大数据在“工业4.0”中的应用
大数据风险 结语
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案例1“无良”商家
• 一个父亲有一个高中的女儿，接到了一个促 销的广告，是关于婴儿的广告，这个父亲勃然大 怒，说商家无良，为了促销向我的高中生女儿促 销婴儿产品。但是过了一两个星期，他感到非常 内疚，因为他对于商家的这种态度是错误的，原 因是他的高中女儿确实怀孕了。为什么商家会发 现这个问题呢？商家实际上就是通过在商场的一 些数据挖掘和对比，发现这个女孩子经常在商场 里购买过类似的一些商品，在有一些类似的货架 面前驻足观看，而且这个频度很高，商家对于后 台大数据的分析，筛选出潜在的客户，发出商业 广告。
案例5 乔布斯的癌症治疗
苹果公司的传奇总裁史蒂夫-乔布斯在与癌 症斗争的过程中采用了不同的方式，成为世界 上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排 序的人。乔布斯生病后，治疗团队也调用了大 数据，对乔布斯的个人情况匹配海量的诊疗数 据，得到一个更好的治疗方案，因此他的生命 得以延长了好几年。 乔布斯开玩笑说：“我要么是第一个通 过这种方式战胜癌症的人，要么就是最后一 个因为这种方式死于癌症的人。
通过大数据分析，分析出企业经营状况 和信誉度，作出决策，这种金融模式获 得了巨大的成功！
案例5麦肯锡：如何利用大数据改进制造业
加快IT、制造与营 运的整合，让工业 4.0的愿景更快成为 现实
对产品合规性进行 监测并且追溯到具 体生产设备成为可 能
如何利用大数 据改进制造业
大数据帮助提高制造绩效的3个主要方面 分别是：更好的预测产品需求并调整产能（4 指标理解工厂绩效（45%）以及更快地为消费者提 （39%）。上述数据是根据“LNS研究与MESA国 得出的。
大数据融合及
组
人员：潘正兵、冯卫娇、闵青焱、刘 演讲人：李月月 李月月、白雪、刘超
பைடு நூலகம் 目录
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术
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大数据在“工业4.0”中的应用
大数据风险 结语
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术
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案例2 农夫山泉利用大数据卖矿泉水
数据量大
农夫山泉业务员收集的 数据每位业务员每天收 集的数据为10M左右，全 国共10000个业务员每月 产生的数据为3TB
与SAP的联合
数据如何处理 超市、金融公司与农夫山泉有 某种渠道来分享信息； 以更多的方式来监测人的位 置； 系统分析图像。视频和音频等 资料
SAP和农夫山泉开始共同开发基于“ 饮用水”这个产业形态中，运输环境 的数据场景。有了强大的数据分析 能力做支持后，农夫山泉近年以 30%-40%的年增长率
案例3 阿迪达斯的“黄金罗盘”
身陷库存泥潭
2008年之后，阿迪达斯的库存问题很严 重；
叶向阳的厦门育泰贸易有限公司与阿 迪达斯合作已有13年，旗下拥有100 多家阿迪达斯门店，也经历了这场风 波
析就像在汽车时代骑马一样。一切都改变了，我们需要的是所
“样本＝总体”。
让数据“发声” 小数据时代的随机采样，最少的数据获得最多的信息 全数据模式，样本＝总体
“更杂”——不是精确性，而是混杂性！
执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非
趣多多到 底做了些 什么
在愚人节当天围 绕品牌的口号展 开话题
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大数据应用案例 大数据带来的时代变革 认识大数据 大数据关键技术
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大数据在“工业4.0”中的应用
大数据风险 结语
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大数据带来的时代变革
—— 一场生活、工作与 维的大变革！
大数据开启了一次重大的时代转型。就想望远镜让我们能够感受宇宙， 和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发……
“发声”。
关联物，预测的关键 “是什么”，而不是“为什么” 改变，从操作方式开始 大数据，改变人类探索世界的方法
二、大数据时代的商业变革
“数据化”—— 一切皆可“量化”
大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望。信息
随处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I
据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足 的窗户。
允许不精确 大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效 纷繁的数据越多越好 混杂性，不是竭力避免，而是标准途径 新的数据库设计的诞生
“更好”——不是因果关系，而是相关关系
知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大
时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自
黄金罗盘
基于外部环境、消费者调研和 门店销售数据的收集、分析， 成为了将阿迪达斯和叶向阳们 引向正轨的“黄金罗盘”
后续工作
将收集门店的销售数据上传至阿迪达斯。 收到数据后，阿迪达斯对数据做整合、分 析，再用于指导经销商卖货
案例4 淘宝网掘金大数据金融市场
淘宝推出信用贷款服务，不依赖担
保、抵押，仅基于海量的企业经营数据，
们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，
•大数据，变革公共卫生 •大数据，变革商业
•大数据，变革思维
•大数据，开启重大的时代转型 •预测，大数据的核心 •大数据，大挑战
一、大数据时代的思维变革
“更多”——不是随机样本，而是全体数据！
当数据处理技术已经发生翻天覆地的变化时，在大数据时代
上。现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始关注信息本身了。
数据，从最不可能的地方提取出来 数据化，不是数字化 量化一切，数据化的核心 当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通成为数据 一切事物的数据化
“价值”——“取之不尽，用之不竭”的数据创
数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它