决战大数据讲义
大数据分析讲稿ppt教案
详细描述
通过大数据分析金融交易数据，及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为，为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换，如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能，提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全，包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划，以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架， 它支持高性能的实时数据 流处理，适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程，常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法，它 通过构建树状结构来对数据 进行分类，并预测未来的数 据点属于哪个类别。
大数据培训讲义PPT(共 75张)
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
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。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。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
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。
大数据处理实战课件PPT详解
流式计算
利用流式计算技术对数据流进行 实时分析和挖掘。
物联网应用
通过实时数据处理和流式计算， 实现智能物联网应用。
数据采集和清洗的技术和工具
1
数据采集
使用Web爬虫、传感器等技术采集大数
数据清洗
2
据。
清洗数据，去除重复、缺失和错误的数
据。
3
数据转换
将数据转换为可用于分析的数据格式， 如结构化数据。
大数据平台的设计和构建
1 需求分析
2 架构设计
了解用户需求，确定数据平台的功能和特性。
设计高可用性、可扩展性和安全性的大数据 平台架构。
3 数据迁移
将现有系统的数据迁移到大数据平台。
4 系统测试
进行功能测试、性能测试和安全测试。
实时数据处理和流式计算的应用
实时数据处理
处理实时产生的大数据流，如交 易数据和传感器数据。
利用大数据处理技术来改善医疗服务，实现个 性化健康管理。
智能交通
基于大数据处理的交通管理系统，提高交
集群计算
利用分布式计算技术处理大规模 数据集。
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上， 提高数据的可靠性和可扩展性。
工具与框架
使用开源工具和框架，如Hadoop， Spark，实现大数据处理。
大数据处理实战课程PPT 详解
探索大数据处理的全貌和重要性，包括大数据的来源、应用场景、挑战与解 决方案，以及数据分析的基本原理和方法。
大数据处理的应用
金融与风险评估
通过大数据分析来预测金融市场的趋势，提高 风险评估的准确性。
市场营销
通过数据分析来了解消费者需求，制定精准的 市场营销策略。
医疗与健康
《决战大数据》讲义
《决战大数据》讲义在当今数字化的时代，数据已经成为了一种极其重要的资源。
企业和组织能否有效地利用数据，直接关系到其在市场竞争中的地位和未来的发展。
这就是我们所说的“决战大数据”。
大数据是什么？简单来说，大数据就是大量的、多样化的、高速产生的数据集合。
这些数据来源广泛，包括互联网、社交媒体、传感器、交易记录等等。
它们的规模之大、增长速度之快、类型之复杂，远远超出了传统数据处理技术的能力范围。
为什么大数据如此重要？首先，大数据能够帮助企业更好地了解消费者。
通过分析消费者的行为数据、购买历史、偏好等信息，企业可以精准地把握市场需求，推出更符合消费者需求的产品和服务。
比如，电商平台通过分析用户的浏览和购买行为，能够为用户推荐个性化的商品，提高用户的购买转化率。
其次，大数据有助于优化企业的运营。
企业可以利用大数据监控生产流程、供应链管理、库存水平等，及时发现问题并进行调整，从而提高效率、降低成本。
例如，制造业企业通过对设备运行数据的监测和分析，可以提前预测设备故障，进行预防性维护，减少停机时间。
再者，大数据能够为企业的创新提供支持。
基于对大量数据的挖掘和分析，企业可以发现新的商业机会、创新业务模式。
比如，共享经济的兴起就是基于对闲置资源和用户需求数据的有效整合。
然而，要想在这场大数据的决战中取得胜利，并非易事。
企业面临着诸多挑战。
数据质量就是一个关键问题。
大量的数据并不意味着都是有价值的，其中可能存在着错误、缺失、重复等问题。
如果不进行有效的数据清洗和筛选，这些低质量的数据将会影响分析结果的准确性和可靠性。
数据安全也是不容忽视的。
随着数据的价值不断提升，数据泄露的风险也日益增大。
企业必须采取严格的安全措施，保护用户的隐私和数据的安全。
此外，人才短缺也是制约企业大数据发展的一个因素。
大数据分析需要具备专业知识和技能的人才，包括数据科学家、数据分析师、数据工程师等。
而目前，这类人才在市场上供不应求。
那么，企业应该如何应对这些挑战，在决战大数据中胜出呢？首先，要建立完善的数据管理体系。
《决战大数据》讲义
《决战大数据》讲义第一章：大数据概述1.1 大数据的定义大数据指的是传统数据处理应用软件难以捕捉、管理和处理的在一定时间范围内快速增长的、复杂的大规模数据集。
它具有四个主要特征：大量（Volume）、多样（Variety）、快速（Velocity）和价值（Value）。
1.2 大数据的来源与应用场景大数据的来源包括社交媒体、物联网、电子商务、金融交易、医疗记录等。
应用场景包括推荐系统、金融风控、智能城市、智慧医疗等。
第二章：大数据技术架构2.1 数据采集与存储数据采集包括日志收集、数据挖掘、网络爬虫等。
数据存储技术包括关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据处理与分析数据处理技术包括数据清洗、数据集成、数据转换等。
数据分析技术包括统计分析、机器学习、深度学习等。
2.3 数据可视化与展示数据可视化是将数据以图形、表格等形式展示出来，以便于用户理解和分析。
常见数据可视化工具包括Tableau、Power BI、ECharts等。
第三章：大数据应用案例解析3.1 电商推荐系统电商推荐系统通过分析用户行为数据，为用户提供个性化的商品推荐，从而提高销售额和用户满意度。
3.2 金融风控金融风控系统通过分析用户信用数据，预测用户违约风险，从而帮助金融机构降低信贷风险。
3.3 智能城市智能城市通过整合城市各类数据，实现城市资源的优化配置，提高城市治理水平和居民生活质量。
3.4 智慧医疗智慧医疗系统通过分析患者医疗数据，为医生提供诊断参考，为患者提供个性化治疗方案。
第四章：大数据安全与隐私保护4.1 大数据安全大数据安全主要包括数据加密、访问控制、安全审计等方面，旨在保护数据不被非法获取、篡改和泄露。
4.2 隐私保护隐私保护技术包括数据脱敏、差分隐私、同态加密等，旨在确保个人隐私在大数据分析应用中不被泄露。
第五章：大数据的未来发展趋势5.1 人工智能与大数据的融合人工智能技术在大数据分析中的应用将越来越广泛，助力企业挖掘更多价值。
决战大数据消费者营销
团购一经推出就吸引了一批年轻的客户关注。 团购网站的主流消费群体与定位高端的海鲜酒 楼 目标客户群体明显不一致。通过团购网站吸 引来
的吃特价的顾客大都不是经常到海鲜酒楼去 消费
Ｃ ｌ ｈ ｉ ｎ ａ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ＆ Ｃ ｏ ｍｍ ｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
文／ 朱 明坤 餐饮Ｅ Ｒ Ｐ 管理 模 式研 究 中心执 行长
在美国的超市里 ， 啤酒与尿布被摆在一起出售， 这使两者销量双双激增 ，原因是美国女人会要求丈
夫下班后为孩子买尿布 ，男人买完尿布后就顺手买 回啤酒 ，所以产生了神奇的销售效果 ，这就是沃尔 玛商场的智能化信息分析系统挖掘出来的秘密。 这就是大数据营销的时代 ！营销作为企业开源
不要 向和尚推销梳子
某海鲜酒楼生意一直不温不火，即使全体员工 费尽周折， 业绩也仅仅处于盈亏平衡的边缘 ， 一次，
老总在参加了一场关于餐厅营销策略的培训以后 ，
顿时似乎恍然大悟 ，之后开始在团购网站做起 了团
购。
的途径被广泛运用，特别是在这样一个供大于求的
时代，好酒也怕巷子深了。一直以来 ，大数据营销 都是营销高手们的秘密武器在暗地里发挥着巨大的
销运 用的关键环 节 。
个 月下来 ，酒楼的营业额是上升了不少 ，但
利润却仍然没有增加。由于突然增加了就餐人数， 导致服务质量和菜品质量下降 ， 新顾客没有增加多
少，反而之前的老顾客却丢了不少 。 作为一种营销方式有其优势的地方 ，商家通过
团购网站推出折扣价格让顾客体验餐厅的莱品与服
作用 。
团购一经推出就吸引了大批前来的顾客，毕竟
决战大数据
决战大数据今天Turck推出了大数据生态地图3.0版本，并从分先投资者的角度对两年来大数据市场最新发展进行深入研究。
希望更多小伙伴们的关注哦,请记得我们的微信号:jrxhb2014大数据创业投资的清明上河图然而在此之前，我们先来探索下:一、“大数据”的那些事1、何为大数据？大数据：是指数据规模极其巨大,以致很难通过一般软件工具加以撷取、管理、处理并整理成为有用资讯的海量数据。
目前业界公认大数据的特点有以下4个V:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
2、大数据如何使用？我们一般提到“大数据都是指的其处理和分析，因为只有过滤提取并可视化后大数据才能变得有用。
大数据思维：决策更多依据数据分析而非经验和直觉，样本也从抽样变成了全部，而我们更看重的是效率、趋势、相关度，而非精确度和因果关系。
变成拥有大数据思维的人吧，这样，你将会发现它很大的潜在价值，然后经过创造，来填补那些无数个还未曾实现过的空白吧。
二：决战大数据：百度、阿里和腾讯之争百度、阿里、腾讯三巨头的布局？潜力？生意经？1、百度：技术才是王道百度公司的大数据产品：从基于定位服务的人口迁徙“百度迁徙”到对于景区舒适度预测的“百度预测”；虽然百度表示这些项目都未能解决商业化的问题，但是这些也足矣使得百度的商业价值得以凸显。
想象力才更重要，百度数据将会以此为依据不断的颠覆传统行业。
2、阿里巴巴：交易最为重要阿里巴巴的大数据产品：战略=云端+大数据？消费者的消费数据，阿里巴巴都会记录，交易以及信用的数据将会成为阿里的第一手材料，阿里的数。
而作为支撑大数据必不可少的一部分，阿里云也帮助其解决了“双十一”高峰的问题。
然而阿里面临着的巨大挑战则是，如何从业务驱动型的公司转型成为技术驱动型的公司，通过大数据的分析也不仅仅停留一分钟交易的文胸究竟等于几个珠穆朗玛峰这种层面，如何让其扩展到交易领域则是其面临的最大挑战。
大数据专题讲义资料精要
引言概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的关键词之一。
大数据的应用已渗透到各个行业和领域，对于企业决策、市场推广、科学研究等方面起到了举足轻重的作用。
本文将进一步探讨大数据的相关概念、应用领域和技术工具，以及在大数据时代中面临的挑战和机遇。
正文内容一、大数据的概念与特征1.大数据的定义和范围：大数据是指规模巨大、类型繁多、增长迅速的数据集合，具有高速、多样和全球分布的特点。
2.大数据的四个特征：大容量、高速度、多样性和价值密度。
二、大数据的应用领域1.金融领域：大数据在银行、保险和证券等金融机构中的应用，如风险管理、反欺诈和个性化投资等。
2.零售与电商领域：大数据在零售业和电子商务中的应用，如市场分析、用户行为预测和定价策略优化等。
3.制造业与物流领域：大数据在制造业和物流领域中的应用，如供应链优化、生产过程监控和质量控制等。
4.医疗与健康领域：大数据在医疗健康领域中的应用，如临床决策支持、疾病预测和个性化医疗等。
5.城市管理与交通领域：大数据在城市管理和交通领域中的应用，如交通流预测、智能交通系统和城市规划优化等。
三、大数据的技术工具1.数据获取和存储技术：包括数据采集、传输和存储的技术，如传感器网络、云存储和分布式文件系统等。
2.数据处理与分析技术：包括数据清洗、数据挖掘和机器学习等技术，如Hadoop、Spark和DistributedTensorFlow等。
3.数据可视化与交互技术：包括数据可视化和交互分析的技术，如Tableau、D3.js和PowerBI等。
4.大数据安全和隐私保护技术：包括大数据安全和隐私保护的技术，如加密算法、数据脱敏和访问控制等。
5.与大数据融合：大数据与的融合，如深度学习、自然语言处理和图像识别等。
四、大数据时代面临的挑战和机遇1.挑战：数据质量不稳定、数据隐私保护、技术人才缺乏和数据安全等方面的挑战。
2.机遇：数据驱动的决策、个性化营销、智能化服务和创新发展等方面的机遇。
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数据盲点
物理盲点
逻辑盲点
企业应该收集却没有收集的数据 那些应该被考虑却被忽略的数据
使用数据
数据 创新 /改善
阿里巴巴的大数据实践
假设数据是稳定的 数据化运营
判断 创新
解决问题 收集数据
运营数据 假设数据是可以获取的
数据化运营的内三板斧
混
和业务部门混熟， 积极的了解业务 运营方式。
无线
用户联网请求服务器记 录用户行为数据适时传 给网站
无线数据需要解决的问题
高效准确的收集数据
1.收集数据注意系统的差异 2.收集数据注意同一系统不同版本的差异
培养数据分析师的多屏思维
数据分类的四大维度
? 不可再生数据 ? 可再生数据
是否可再生
? 基础层（统一） ? 中间层 ? 应用层
数据所处存储层
企业价值 ---企业资源的合理分配 客户价值 ---顾客体验的提升
场景还原
数据收集的本质是还原数据发生的场景
数据价值的三大维度
活数据才是大数据
据 数 的 来 起 用 应 被 ，
活数据 发
出 题 问 决 解 从
死数据
单纯存放在数据库中，
如何把数据做活
活
行为数据
“活”做数据收集，抓住相关性
跳出既定的思维框架，从相关的行业和业务中去收集能 够为现在所用的数据，找到能够更好的佐证企业现有的 业务决策和发展的数据。
《决战大数据》主要内容
《决战大数据》是继经典畅销书《大数据时代》之后聚焦中国大数据实践的重磅 新作。
《决战大数据》系统的介绍了“大数据实践”领域，对数据收集、数据化运营、 运营数据、无线数据、数据盲点和噪音、数据分类和数据价值等大数据应用进行了 说明。
《决战大数据》揭开了阿里巴巴数据应用的神秘面纱，解密了其数据运营中的 “三板斧”、“三利剑”和“化骨绵掌”等实战秘籍，对于当今绝大多数的电子商 务企业来说十分有借鉴意义。
亚马逊收集用户 IP地址，判断用户附近多远有书店
“活”看数据指标，动态的使用数据
把数据激活，从静态数据变成动态数据，必须要用场景 来验证，静态数据是没有用的。
衔接
商业数据
展现多屏接入互联网
互联网
同一用户用以下不同的方式接入互联网
PC
用户ID和cookies识别
WAP
APP
用户ID和cookies识别
从数据化运营到运营数据
大数据应用
海量数据收集
创建数据模型
数据化运营
运营数据
数据化运营 : 用数据来帮助企业运营和解决问题 运营数据 : 企业主动收集数据，并且以此去创造更优质的新数据，让新数据更好地服务于企业的运营。 从用数据到养数据，从数据化运营到运营数据
识别个体
把碎片
数据是否为隐私
? 交易数据主体 ? 会员数据主体 ? 日志数据主体
? 隐私数据 ? 非隐私数据
数据的 5大价值
识别与串联价值 用户识别
BIG
描述价值 标签
DATA
用框架做决策
1、首先确定有什么问题，从解决问题的角度出发收集数据
2、把收集的数据整理好，放入一个“数据框架”（场 景）内 3、看框架与决策的关系
通
使得商业理解和 部门数据进行互 通。
晒
将数据晒出来有 效的指导业务运 营。
数据化运营的外三板斧
存
把数据收集起来， 存起来。
管
管理好数据，保 护好数据。
用
高效的应用数据， 并使得产生价值。
数据应用的例子
如何为用户打标签？
第一步 建立用户的标签
1、通过业务规则结合数据分析来建立标签 (给用户贴上一个“家有老人”的标签 ) 2、通过模型来建立标签 （给用户打上婚庆标签） 3、通过模型的组合生成新的标签 （要对模型不断地进行整合）
第二步 标签的应用
标签的使用，最核心的就是数据中间层和前台业务的对接，并且能够让运营人员非常方便的进行 商品设置。
谢谢！
决战 大数据
车品觉 - 产品人，数据分析师，未来趋势观察家
生于香港，在美国、英国、澳洲等地接受西方教育 曾先后在 HSBC, PCCW, Microsoft, eBay 等多家著名跨国公司任总监职务 2001年 加入微软MSN亚州事业部作为资深产品经理 2006年 加入敦煌网为产品总监 2011-2012年 加入阿里巴巴支付宝 现任阿里巴巴集团商业智能部副总裁、数据委员会会长 国内大数据实践先行者、数据观察家