大数据应用案例分析课件.pptx
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大数据在农业领域的应用pptx
农业资源管理应用
1 2
农业水资源管理
通过大数据监测和分析，实现农业水资源的优化 配置和高效利用，缓解水资源短缺问题。
农业土地资源管理
利用大数据技术对土地资源进行动态监测和评估 ，合理规划土地利用，保护耕地资源。
3
农业劳动力资源管理
通过大数据分析，预测农业劳动力需求变化，为 农业劳动力资源的合理配置提供决策支持。
03
大数据在农业领域典型案例分析
精准种植案例分析
土壤与气候数据分析
通过收集土壤、气候等数据，利用大数据分析技术，为种植户提 供精准的种植建议，提高作物产量和品质。
智能农机装备应用
结合大数据和人工智能技术，实现农机装备的智能化、精准化作业 ，提高农业生产效率。
农业病虫害监测与预警
利用大数据技术对农业病虫害进行监测和预警，减少化学农药的使 用量，保障农产品质量安全。
农产品流通案例分析
农产品价格监测与预测
通过收集农产品价格数据，利用大数据分析技术，实现对农产品 价格的监测和预测，为农产品流通提供决策支持。
农产品质量安全追溯
结合大数据和物联网技术，实现对农产品生产、加工、流通等全过 程的质量安全追溯，保障消费者权益。
农产品产销对接
利用大数据技术对农产品产销信息进行匹配和对接，促进农产品产 销顺畅，提高农产品流通效率。
基于区块链技术的农产品追溯平台将实现对农产品生产、加工、运输、销售等全过程的透明 化管理和监控，保障农产品的质量安全和消费者的权益。
随着区块链技术的不断发展和应用，农产品追溯体系的功能和性能将不断提升，为农业生产 提供更加全面、精准、及时的服务。同时，区块链技术还将与物联网、大数据等技术进行深 度融合，构建更加完善的农产品质量安全监管体系。
2024年度大数据应用案例分析课件
大数据应用案例分析课件contents •大数据概述与背景•大数据在各行业应用现状•大数据应用案例介绍•大数据技术应用挑战与解决方案•大数据未来发展趋势预测•总结回顾与课程结束语目录01大数据概述与背景大数据定义及特点定义特点大数据产生背景物联网兴起互联网发展物联网技术的兴起使得大量设备接入网络，产生了海量的数据，需要大数据技术进行处理和分析。
云计算发展大数据技术架构数据采集与预处理数据存储与管理数据计算与分析数据可视化与应用02大数据在各行业应用现状1 2 3风险管理与合规客户洞察与个性化服务金融市场预测个性化医疗01远程医疗02流行病预测与防控03个性化学习教育资源优化在线教育与学习分析其他行业应用智慧城市物联网与智能制造农业现代化03大数据应用案例介绍案例一：金融风控模型构建数据来源数据分析模型构建应用效果数据来源数据分析模型构建应用效果案例二：医疗数据挖掘与疾病预测案例三：教育个性化推荐系统实现数据来源数据分析模型构建应用效果案例四：智能交通系统设计与优化数据分析数据来源应用效果模型构建基于交通分析结果，构建交通流预测和调度模型，实现交通信号的智能控制和车辆路径规划。
04大数据技术应用挑战与解决方案数据泄露风险由于技术和管理漏洞，大数据系统可能面临数据泄露的风险，需要加强系统安全防护和监控。
隐私保护挑战在大数据应用中，个人隐私保护是一个重要问题，需要采用匿名化、加密等技术手段来保护个人隐私。
法规合规性企业需要遵守相关法规和标准，确保大数据应用的合规性，规避法律风险。
数据安全与隐私保护问题数据处理效率提升策略分布式计算技术采用分布式计算技术，如Hadoop、Spark等，可以提高大数据处理的速度和效率。
数据压缩与存储优化通过数据压缩、存储优化等技术手段，减少数据存储空间和传输带宽的占用，提高数据处理效率。
并行计算与加速技术利用GPU、FPGA等硬件加速技术，以及并行计算编程模型，提高大数据处理的实时性和性能。
大数据技术与应用(成功案例)ppt课件
32 32
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖 牛奶，通过数据分 析，知道在本店买 了牛奶的顾客以后 常常会再去另一店 买包子，人数还不 少，那么这家店就 可以考虑与包子店 合作，或直接在店 里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交 流渠道进行了整合，只要 某个客户在网上点击查询 了有关房贷利率的信息， 系统就会提示呼叫中心在 电话交流时推荐房贷产品， 如果发现顾客确实对此感 兴趣，销售部门就会发送 推介信息给客户，如果这 位顾客到银行网点办事， 业务人员就会详细介绍房 贷产品，开始只有少量的 线索，但通过多渠道的与 顾客交互接触，在这个过 程中，令顾客体验了银行 精准、体贴的服务，其结 果是营业收入大为增加， 成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数 据预计能达到约1.2泽（约12亿TB） 字节，如果把这些数据全部印刷成 书，这些书可以覆盖整个美国52次， 如果将之存储于标准的光盘，这些 光盘可以堆成五堆，每一堆都可以 伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马 政府宣布投资2亿美元拉动大数据相 关产业发展，将“大数据战略”上 升为国家战略。奥巴马政府甚至将 大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁 易。
元数据
数据 稽核
管理 制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、 云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来 越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证
大数据应用案例分析PPT课件
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
通过数据可以发现网易云音乐用户群中19-30岁年龄段用户最多，占比达到48%，整体用户群偏年轻 化。
1、传播自己的音乐，让 更多的人知道 2、与粉丝有互动
歌手 有一定知名度，有粉丝基础
3、进一步提高知名度， 吸引更多粉丝
唱片 公司
商业机构，营利是最重要的目 的。
4、提高收入
音乐爱 好者
喜欢分享音乐，评论音乐
5、希望得到更多展示 （专栏）
大数据应用PPT模板
通过监控数据，及时发现平台故障或异常情 况。
故障排查
预防措施
对发现的故障进行排查，定位故障原因，并 采取相应的处理措施。
分析故障原因，总结经验教训，采取预防措 施避免类似故障再次发生。
平台优化与扩展方案
性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈，进行优化处理，提 高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台，制定详细的迁移计 划和方案，确保迁移过程顺利进行。
可扩展性
可横向扩展至数千个节点，满 足大规模数据存储和访问需求。
实时性
支持实时数据读写操作，满足 实时应用需求。
容错性
通过数据备份和恢复机制，确 保数据的高可用性。
数据挖掘与机器学习
数据挖掘算法
介绍常用的数据挖掘算法，如分 类、聚类、关联规则挖掘等。
机器学习模型
阐述机器学习基本原理和常用模 型，如线性回归、逻辑回归、神 经网络等。
数据存储加密
利用加密算法和密钥管理 技术对存储在数据库、文 件系统等介质中的数据进 行加密，防止数据泄露。
加密算法选择
根据数据的重要性和安全 性要求，选择合适的加密 算法，如AES、RSA等。
敏感信息识别和脱敏处理技术
敏感信息识别
通过数据扫描和模式识别 技术，自动发现数据中的 敏感信息，如个人身份信 息、银行卡号等。
物流行业应用
智能物流
01
利用大数据和人工智能技术，实现物流过程的自动化和智能化，
提高物流效率和准确性。
物流优化
02
通过对海量物流数据的挖掘和分析，发现物流过程中的瓶颈和
问题，提出优化方案和建议，降低物流成本。
供应链协同
03
利用大数据实现供应链各环节之间的信息共享和协同工作，提
大数据及其典型应用 ppt课件
*某些搜索字词非常有助于了解流感疫情。Google 流感趋势
会根据汇总的 Google 搜索数据，近乎实时地对全球当前的 流感疫情进行估测。
*搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存
在着密切的关系。当然，并非每个搜索“流感”的人都真的 患有流感，但将与流感有关的搜索查询汇总到一起时，便可 以找到一种模式。将统计的查询数量与传统流感监测系统的 数据进行了对比，结果发现许多搜索查询在流感季节确实会 明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计，便可 以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。
信息资源管理-扩展知识 大数据及其典型应用
video
*棱镜门
*波士顿马拉松爆炸案
*PredPol
*少数派报告
*2013 大数据元年
2
*
2019/8/4
*
一、大数据的相关概念
二、国内外大数据分析的研究现状
三、构建大数据分析平台
四、公共安全领域大数据应用案例
3
2019/8/4
4
2019/8/4
* 数据管理技术发展历史
包含与“流感”相关，并带有位置标签的 tweet；然后，在地 图上标注这些 tweet 的位置分布，以及随时间产生的变化。同 时，还制作了流感的动态变化模型。新模型中，流感包括 4 个 阶段：无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。
*此外，采用了全新的算法，试图尽可能快得发现不同时期的转
换节点。实际上，Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月 间，已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ，验证了该方 法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真，Li 和 Cardie 将 他们的分析与 CDC 进行对比。他们说，“我们确信，流感相 关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目，呈显著相关。 ”
会根据汇总的 Google 搜索数据，近乎实时地对全球当前的 流感疫情进行估测。
*搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存
在着密切的关系。当然，并非每个搜索“流感”的人都真的 患有流感，但将与流感有关的搜索查询汇总到一起时，便可 以找到一种模式。将统计的查询数量与传统流感监测系统的 数据进行了对比，结果发现许多搜索查询在流感季节确实会 明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计，便可 以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。
信息资源管理-扩展知识 大数据及其典型应用
video
*棱镜门
*波士顿马拉松爆炸案
*PredPol
*少数派报告
*2013 大数据元年
2
*
2019/8/4
*
一、大数据的相关概念
二、国内外大数据分析的研究现状
三、构建大数据分析平台
四、公共安全领域大数据应用案例
3
2019/8/4
4
2019/8/4
* 数据管理技术发展历史
包含与“流感”相关，并带有位置标签的 tweet；然后，在地 图上标注这些 tweet 的位置分布，以及随时间产生的变化。同 时，还制作了流感的动态变化模型。新模型中，流感包括 4 个 阶段：无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。
*此外，采用了全新的算法，试图尽可能快得发现不同时期的转
换节点。实际上，Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月 间，已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ，验证了该方 法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真，Li 和 Cardie 将 他们的分析与 CDC 进行对比。他们说，“我们确信，流感相 关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目，呈显著相关。 ”
大数据应用案例分析
大数据处理办法
01 用 户 画 像 体 系
每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的需求
。 产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的完善。内容运营人员，需要筛选目标用户，对内容
进 行精准投放。
购买能力如何？
活跃程度如何？
常住地在哪儿？
基本特征？ 常去的商圈是哪儿？
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
•
树立质量法制观念、提高全员质量意 识。24.7.324.7.3Wednesday, July 03, 2024
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。14:37:5514:37:5514:377/3/2024 2:37:55 PM
•
安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。24.7.314:37:5514:37Jul-243-Jul- 24
库
练
除提及人的干扰（@） c.
及
去除如门户的作者的干扰 否
测
试
过
模型评估 是否通过
训练生成 的模型
模型训练
特征权重计算
程
是
预
测
过
待预测类 别文本原
数据预处理
待预测 类别文
训练生成 的模型
01 用 户 画 像 体 系
每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的需求
。 产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的完善。内容运营人员，需要筛选目标用户，对内容
进 行精准投放。
购买能力如何？
活跃程度如何？
常住地在哪儿？
基本特征？ 常去的商圈是哪儿？
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
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树立质量法制观念、提高全员质量意 识。24.7.324.7.3Wednesday, July 03, 2024
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。14:37:5514:37:5514:377/3/2024 2:37:55 PM
•
安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。24.7.314:37:5514:37Jul-243-Jul- 24
库
练
除提及人的干扰（@） c.
及
去除如门户的作者的干扰 否
测
试
过
模型评估 是否通过
训练生成 的模型
模型训练
特征权重计算
程
是
预
测
过
待预测类 别文本原
数据预处理
待预测 类别文
训练生成 的模型
大数据行业应用案例精品PPT课件
多样 Variety
大数据的异构和多样性
• 很多不同形式（文本、图像、视 频、机器数据）
• 无模式或者模式不明显 • 不连贯的语法或句义
价值 Value
挖掘大量的不相关信息的价值
• 对未来趋势与模式的可预测分析 • 深度复杂分析（机器学习、人工
智能、商务智能(咨询报告等）
11
高速 Velocity
实时分析和离线分析
2010年
一兆字节的存储量
仅需要0.005美分
10
2020年
1T硬盘 = 一杯咖啡的钱 = 一个图书馆的全部信息
大数据的概念
归类数据类型、有效分析组合
海量 Volume
非结构化数据的超大规模和增长
• 占总数据量的80~90% • 比结构化数据增长快10倍到50倍 • 是传统数据仓库的10倍到50倍
• 数据输入、处理与丢弃 • 互联网接入终端快速增长 • 快速计算、数据分析
大数据的热门应用领域
1
商业
沃尔玛基于每月4500万网购数据，结合网上挖掘的对产品的大众评分，开发语义搜索引擎，方
便浏览，在线购物者增加10—15%，增加销售十多亿美元。还通过对消费者购物行为分析，了解顾
客购物习惯，优化商品陈列。
2
农业
硅谷Climate公司从美国政府获得30年的气候、60年的农作物收成、14TB的土壤数据，还收集
250万个地点的气候数据，向农户提供天气变化、作物、病虫害和灾害、肥料、收获、产量、市场
价格等咨询和保险服务，承诺每英亩的玉米利润增加100美元，如预测有误将将及时赔付。
3
制造业
丰田利用数据分析在试制样车前避免了80%的缺陷；GE通过对2万台喷气引擎的数据分析，能 够提前一个挖掘，帮助一汽等车企深入了解消费者需求，设计新品及资源调配
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- 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)。
大数据应用案例分析
目录
1 大数据概念 2 大数据处理办法 3 大数据应用案例
1
大数据概念
01 大 数 据 时 代 到 来
随着智能手机的普及，网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深，用户的行为、 位置 、 甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据，数据量呈现爆炸式增长。
PB EB ZB
02 大 数 据 的 构 成
大数据 =海量数据（交易数据、交互数据）+针对海量数据处理的解决方案
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。
想驾驭这庞大的数据，我们 必 须了解大数据的特征。
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
大数据处理办法
01 用 户 画 像 体 系
每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的需求
。 产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的完善。内容运营人员，需要筛选目标用户，对内容
进 行精准投放。
购买能力如何？
活跃程度如何？
常住地在哪儿？
基本特征？ 常去的商圈是哪儿？
库
练
除提及人的干扰（@） c.
及
去除如门户的作者的干扰 否
测
试
过
模型评估 是否通过
训练生成 的模型
模型训练
特征权重计算
程
是
预
测
过
待预测类 别文本原
数据预处理
待预测 类别文
训练生成 的模型
文本打 上类别
程
始库
本库
标签
04 大 数 据 的 处 理
里程数据
数
工况数据 车辆信息
融融合合信信息息 数数据据库库
构化 数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形式 ，网络日志、 音频、视频、图片、地理 位置信息等，对数据的处理 能力提出了 更高要求
4. 价值（value）
沙里淘金，价值密度低
虽然数据量很大，但是价值密度较 低，如何通过强大 的机器算法更 迅速地完成数据价值“提纯”，是 目前 大数据亟待解决的难题
2
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，IDC预计到 2020 年，全 球将总共拥有35ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
实时获取需要的信息 比如：在客户每次浏览页面， 每次下订单过程中都会 对用 户进行实时的推荐，决策已经 变得实时
2. 多样（Variety）
结构化数据、半结构化数据和非结
TB
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量 ： 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。
据IDC研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
*综艺影视对音乐的影响依旧强大，热门歌曲中7成来源于 综艺或影视；
*偶像流行乐保持高热度，欧美歌曲受众提升； *音乐市场正在构建一种新的评价体系，评论数成为歌曲 热度重要评价指标；
*男歌手受喜爱度高于女歌手，女性歌迷消费群体经济崛 起；
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
据 挖
充电数据
数据 去重
空值
数据
处理
去噪
格式 统一
对齐融合
掘
行驶轨迹
分
类
的
去除异常的 数据项
将空值更
汇聚多源异 构数据 中 的一致部分
过 程
将多源异构数
改为 对
使用UGC算法去除无用数
据转换 为统一
应的默认
据 使用基于密度的聚类去除
数据表达形式
值
异常数据
3
大数据应用案例
01 大数据是做好音乐平台的一把利器
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于 数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品 硬件群中运行的 Apache Hadoop。
注：大数据 不仅仅指的是数据量庞大，更为重要的是数据类型复杂
03 大 数 据 4V 特 征
大数据
解 决 方 案
产品
转 化
市场价值
1. 海量（Volume）
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、微博、及 其他来源的社交媒 体数据构成。它包括了呼叫详细记 录CDR、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 Manage File Transfer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。
目标 细分 用户 群体
用户特征
音乐 消费
者
学生 白领
年轻，时间宽裕，喜欢新鲜， 爱评论爱分享爱展示，有个性
时间碎片化，有一定压力，会 关注娱乐界动态
IT从 压力大，需要更多消遣和心理 业者 慰藉
时尚 人士
热爱音乐和潮流，有个性
需求
1、个性化推荐音乐 2、对音乐有评论等互动行 为 3、分享展示喜欢的音乐 4、迅速找到喜欢的音乐 5、推荐潮流音乐 6、有明星动态
医疗条件
共用车辆情况 婚姻状态
学习周期 感知力
教育水平 民族特征 消费习惯
购买 能力
心理 特征
通过对用户不同维度的大数据分析，最终得出可执行的业务决策。
基本 属性
兴趌 爱好
社交 网络
03 基于机器学习的数据挖掘及分类基本识别流程
训练样本
数据预处理
训练样本
分词
特征选择
训
数据源 a.去除营销博文干扰 b.去
目录
1 大数据概念 2 大数据处理办法 3 大数据应用案例
1
大数据概念
01 大 数 据 时 代 到 来
随着智能手机的普及，网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深，用户的行为、 位置 、 甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据，数据量呈现爆炸式增长。
PB EB ZB
02 大 数 据 的 构 成
大数据 =海量数据（交易数据、交互数据）+针对海量数据处理的解决方案
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。
想驾驭这庞大的数据，我们 必 须了解大数据的特征。
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
大数据处理办法
01 用 户 画 像 体 系
每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的需求
。 产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的完善。内容运营人员，需要筛选目标用户，对内容
进 行精准投放。
购买能力如何？
活跃程度如何？
常住地在哪儿？
基本特征？ 常去的商圈是哪儿？
库
练
除提及人的干扰（@） c.
及
去除如门户的作者的干扰 否
测
试
过
模型评估 是否通过
训练生成 的模型
模型训练
特征权重计算
程
是
预
测
过
待预测类 别文本原
数据预处理
待预测 类别文
训练生成 的模型
文本打 上类别
程
始库
本库
标签
04 大 数 据 的 处 理
里程数据
数
工况数据 车辆信息
融融合合信信息息 数数据据库库
构化 数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形式 ，网络日志、 音频、视频、图片、地理 位置信息等，对数据的处理 能力提出了 更高要求
4. 价值（value）
沙里淘金，价值密度低
虽然数据量很大，但是价值密度较 低，如何通过强大 的机器算法更 迅速地完成数据价值“提纯”，是 目前 大数据亟待解决的难题
2
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时 代，IDC预计到 2020 年，全 球将总共拥有35ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
实时获取需要的信息 比如：在客户每次浏览页面， 每次下订单过程中都会 对用 户进行实时的推荐，决策已经 变得实时
2. 多样（Variety）
结构化数据、半结构化数据和非结
TB
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量 ： 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。
据IDC研究机构预测： 到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！
*综艺影视对音乐的影响依旧强大，热门歌曲中7成来源于 综艺或影视；
*偶像流行乐保持高热度，欧美歌曲受众提升； *音乐市场正在构建一种新的评价体系，评论数成为歌曲 热度重要评价指标；
*男歌手受喜爱度高于女歌手，女性歌迷消费群体经济崛 起；
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
据 挖
充电数据
数据 去重
空值
数据
处理
去噪
格式 统一
对齐融合
掘
行驶轨迹
分
类
的
去除异常的 数据项
将空值更
汇聚多源异 构数据 中 的一致部分
过 程
将多源异构数
改为 对
使用UGC算法去除无用数
据转换 为统一
应的默认
据 使用基于密度的聚类去除
数据表达形式
值
异常数据
3
大数据应用案例
01 大数据是做好音乐平台的一把利器
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于 数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品 硬件群中运行的 Apache Hadoop。
注：大数据 不仅仅指的是数据量庞大，更为重要的是数据类型复杂
03 大 数 据 4V 特 征
大数据
解 决 方 案
产品
转 化
市场价值
1. 海量（Volume）
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、微博、及 其他来源的社交媒 体数据构成。它包括了呼叫详细记 录CDR、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 Manage File Transfer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。
目标 细分 用户 群体
用户特征
音乐 消费
者
学生 白领
年轻，时间宽裕，喜欢新鲜， 爱评论爱分享爱展示，有个性
时间碎片化，有一定压力，会 关注娱乐界动态
IT从 压力大，需要更多消遣和心理 业者 慰藉
时尚 人士
热爱音乐和潮流，有个性
需求
1、个性化推荐音乐 2、对音乐有评论等互动行 为 3、分享展示喜欢的音乐 4、迅速找到喜欢的音乐 5、推荐潮流音乐 6、有明星动态
医疗条件
共用车辆情况 婚姻状态
学习周期 感知力
教育水平 民族特征 消费习惯
购买 能力
心理 特征
通过对用户不同维度的大数据分析，最终得出可执行的业务决策。
基本 属性
兴趌 爱好
社交 网络
03 基于机器学习的数据挖掘及分类基本识别流程
训练样本
数据预处理
训练样本
分词
特征选择
训
数据源 a.去除营销博文干扰 b.去