大数据应用场景-大数据预测
大数据的应用场景及优势
大数据的应用场景及优势随着信息技术的快速发展，大数据的概念和应用在各个领域都得到了广泛的应用。
大数据的应用场景非常丰富，其优势也是显而易见的。
本文将深入探讨大数据的应用场景及其优势，并且对其在各个领域的应用进行分析。
一、大数据的应用场景1.金融领域金融领域是大数据应用的主要场景之一。
大数据技术可以帮助金融机构更好地进行风险管理、反欺诈、信用评估以及投资决策。
利用大数据技术，金融机构可以对客户的信用记录、资产负债情况、行为偏好等数据进行分析，从而更准确地评估客户的信用风险。
同时，大数据技术还可以用于预测金融市场的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
除此之外，大数据技术还可以帮助金融机构快速识别和阻止欺诈活动，提高金融交易的安全性。
2.零售行业零售领域也是大数据应用的重要场景之一。
通过大数据技术，零售企业可以对客户的购买记录、行为偏好、社交网络数据等进行分析，从而更好地了解客户需求并设计个性化的营销策略。
同时，大数据技术还可以帮助零售企业进行库存管理、供应链管理以及销售预测等工作，提高企业的运营效率和盈利能力。
此外，大数据技术还可以帮助零售企业更好地了解市场竞争情况，及时调整自己的经营策略。
3.医疗健康领域在医疗健康领域，大数据技术可以帮助医疗机构更好地管理患者数据、进行疾病预测、进行医疗资源分配以及进行个性化治疗。
通过大数据技术，医疗机构可以对患者的病史、生活习惯、基因数据等进行分析，从而更好地了解患者的疾病风险，设计个性化的治疗方案。
同时，大数据技术还可以帮助医疗机构进行医疗资源的合理调配，提高医疗服务的效率和质量。
4.制造业在制造业领域，大数据技术可以帮助企业进行设备预测性维护、产品品质监控、生产效率优化以及供应链优化。
通过大数据技术，企业可以对生产设备的运行数据进行分析，及时发现并解决设备故障，降低生产中断的风险。
同时，大数据技术还可以帮助企业监控产品品质，提高产品合格率，降低产品质量问题的出现。
大数据分析应用场景解析
大数据分析应用场景解析一、概述随着互联网的快速发展，大数据时代已经来临。
大数据，是指量级巨大、来源广泛、类型多样、处理复杂的数据。
如何从大数据中挖掘出价值，成为当今企业亟需解决的问题。
大数据分析，正是解决这个问题的一个重要手段。
本文将介绍大数据分析的应用场景。
二、金融行业1、风控管理。
金融机构可能会受到欺诈、洗钱等负面事件的影响。
应用大数据分析技术，可以提高风控管理效率，减少欺诈和洗钱的风险。
2、投资分析。
大数据可以挖掘出市场的规律和趋势，帮助投资者进行决策。
例如，基于大数据分析，可以对股票市场的走势进行预测。
三、零售行业1、市场营销。
在零售业，大数据可以帮助企业深入了解顾客的购物行为、消费习惯和偏好，从而精准地制定营销策略，提高顾客忠诚度和经营效益。
2、库存管理。
库存的过多或过少都会对企业的经营带来不利影响。
通过大数据分析，可以预测销售趋势，从而优化库存管理，降低成本。
四、医疗行业1、疾病预测。
大数据可以分析医学影像、生理信号等数据，帮助医生进行疾病预测和诊断。
例如，基于大数据分析，可以预测智力障碍、心脑血管疾病等病症的风险。
2、药物研发。
大数据可以加速药物研发过程，通过分析遗传信息、基因组数据等，可以找到新的治疗方法和靶点。
五、制造业1、质量管理。
制造业需要保证产品质量，大数据可以监测生产过程中的各种参数，帮助企业及时发现和解决质量问题，提高产品质量。
2、供应链管理。
供应链管理包括物流、库存、采购等流程，涉及诸多环节。
通过大数据分析，可以判断每个环节的瓶颈，优化供应链管理效率。
六、优化交通1、交通流量预测。
大数据可以分析历史交通数据、车流量数据等，预测未来的交通流量，帮助交通部门优化道路设计和交通规划。
2、路网优化。
路网优化需要考虑交通流量、道路容量等多方面因素，大数据可以帮助交通部门制定合理的规划和实施方案。
七、网络安全1、入侵检测。
大数据可以分析网络数据流量，及时发现和防范网络入侵行为，保障网络安全。
大数据应用场景-大数据预测
大数据应用场景-大数据预测大数据应用场景-大数据预测1、引言在当今信息时代，大数据的应用越来越广泛。
大数据预测是其中的一种重要应用场景，通过对大数据的分析和挖掘，可以预测未来的趋势和结果，为决策提供了重要的依据。
本文将详细介绍大数据预测的定义、方法、应用案例以及未来发展趋势。
2、大数据预测的定义大数据预测是利用大数据技术和算法，对大规模、复杂、高维数据进行分析和挖掘，从中提取规律和趋势，预测未来的发展趋势和结果。
它结合了统计学、机器学习和等技术，具有高度的自动化和准确性。
3、大数据预测的方法3.1 数据采集和清洗在进行大数据预测之前，首先需要对数据进行采集和清洗。
数据采集可以通过各种传感器、监测设备和网络平台等方式获取，数据清洗则是对数据进行去噪、去重、填补缺失值等处理，确保数据的质量和准确性。
3.2 特征选择和降维大数据往往具有高维度和复杂性，为了提高预测的效果和效率，需要进行特征选择和降维。
特征选择是从海量的特征中选择出最相关和有代表性的特征，降维是将高维数据映射到低维空间，减少数据的复杂性和冗余，提高预测模型的性能。
3.3 模型建立和训练在进行大数据预测时，需要选择合适的模型进行建立和训练。
常用的模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
通过对历史数据的学习和训练，建立出适应当前数据的预测模型，并对模型进行优化和调整，提高预测准确性和稳定性。
3.4 结果分析和评估在进行大数据预测之后，需要对预测结果进行分析和评估。
通过与实际情况的比对和验证，评估模型的性能和预测的准确性。
如果存在误差或偏差，需要对模型进行进一步的优化和调整，以提高预测的效果和可靠性。
4、大数据预测的应用案例4.1 股票市场预测利用大数据预测方法，可以对股票市场的走势和价格进行预测，帮助投资者做出理性的投资决策。
通过对大量的历史交易数据进行分析和挖掘，可以提取出影响股票价格的因素和规律，从而预测未来的股市走势。
4.2 交通流量预测交通流量的预测对城市交通管理和规划具有重要意义。
大数据应用场景
大数据应用场景随着科技的不断发展，人们对于数据的获取和处理能力也越来越强。
大数据在各行各业中的应用场景也越来越广泛。
下面将探讨一些大数据的应用场景。
一、金融行业金融行业是大数据应用最广泛的领域之一。
银行、保险、证券、投资等金融机构经常进行海量数据分析，以便更好的理解市场和客户行为。
例如，银行使用大数据技术来进行信用风险评估，保险公司使用大数据来计算保险费用，证券公司则会使用大数据来分析基金和股票。
二、医疗行业医疗行业也是大数据应用领域之一。
从医院管理到患者数据管理，从研究新药到识别疾病和治疗，大数据可以减少人类错误率，提高运营效率，并加速医疗科技的发展。
例如，通过分析患者数据，医生可以制定更为准确的诊断和治疗方案；医疗机构可以利用大数据来预测疾病流行情况，及时控制和预防疾病爆发。
三、零售行业零售商使用大数据来了解消费者的喜好和需求，以便更好的进行市场定位和销售。
通过大数据，零售商可以预测未来趋势和消费行为，从而更好地为消费者提供产品和服务。
例如，一些零售商利用大数据来预测销售流量，并在有限的时间和空间里合理分配产品和服务，以便最大程度地满足客户需求。
四、物流行业物流行业也可以利用大数据来提高运营效率。
当包裹从一个地方到另一个地方时，物流公司可以使用大数据来管理和控制包裹的状态，以及预测包裹的交付时间和成本。
例如，物流公司可以使用大数据来优化路线和运输方式，从而减少成本和时间，提高服务质量。
五、公共安全大数据技术还可以用于公共安全。
例如，政府机构和执法部门可以使用大数据来分析犯罪率和犯罪行为，以提高犯罪预防和打击的效率。
警方可以使用大数据来预测犯罪发生的时间和地点，并制定更好的监管措施和警察分配策略。
六、教育教育领域也可以使用大数据技术。
大数据可以帮助教育机构和教师更好的理解学生的表现和学习进程，以便更好地评估学生，并调整教学方法。
例如，通过对学生学习过程中的表现和数据的分析，教师可以针对学生的不同需求和能力制定个性化的教育计划，帮助学生更好地掌握知识。
大数据的应用场景和优势
大数据的应用场景和优势随着计算机技术的快速发展以及互联网的日益普及，我们现在处于一个数字化时代。
数据日益成为我们生产、生活和管理的重要手段，而大数据则是数据时代的重要产物之一。
大数据是指那些超过传统数据处理能力的数据集合，它们一般包含着多种不同来源以及多种不同类型的数据。
在这篇文章中，我们将会重点探讨大数据的应用场景和优势，帮助大家更好地了解这一现象。
一、大数据的应用场景1. 商业领域在商业领域中，大数据的应用已经得到了广泛的应用。
在电子商务、营销、金融等领域，大数据技术可以帮助企业从海量的数据中，分析出用户的需求、趋势以及购买行为，进而制定更加精准的营销策略和优化商业模式。
2. 健康医疗领域在健康医疗领域，大数据的应用也逐渐得到了推广。
通过收集患者的身体状况和医疗数据，医生可以获得更多的信息，提高诊断准确率，并针对患者的病情制定更加个性化的治疗方案。
3. 城市管理大数据也在城市管理中发挥着重要的作用。
通过对城市交通、环境、公共服务等方面的数据进行分析，城市管理者可以更加精准地制定出合理的规划和决策，提高城市运行效率和服务质量。
4. 社交媒体社交媒体是大数据应用的重要领域之一。
通过分析用户在社交媒体上的发言、互动行为等数据，可以了解用户的需求和兴趣，为给他们提供更优质的用户体验提供数据支持。
二、大数据的优势1. 数据的高维度和多样性相比于传统数据处理方法，大数据的处理对象是高维度、多样化的数据。
这意味着我们可以更加全面地了解问题，提供更加有效的解决方案。
2. 确定趋势和预测结果大数据可以帮助我们确定行业的趋势和预测结果。
通过对历史数据进行分析，我们可以在未来做出更加明智的决策。
3. 可以实现个性化的服务大数据可以帮助企业和机构了解用户的需求和习惯，并为他们提供更加个性化的服务。
这不仅可以提高客户满意度，也可以帮助企业和机构更好地进行管理和运营。
4. 可以提升效率和精准度在决策过程中，大数据可以提供更加精准和准确的信息，这可以帮助我们制定更好的决策方案。
大数据应用场景-大数据预测
大数据应用场景-大数据预测大数据应用场景-大数据预测1.简介在当今数字化社会中，大数据预测已成为企业决策、市场分析和业务优化的重要工具。
大数据预测指的是利用大数据技术和算法，对大量的数据进行分析和挖掘，以预测未来的趋势、模式和结果。
通过大数据预测，企业可以更好地了解市场需求、优化产品设计、预测销售和财务指标等，从而作出更准确的决策和规划。
2.数据收集和清洗在进行大数据预测之前，首先需要收集大量的数据，并对数据进行清洗和处理。
数据收集可以通过各种渠道获取，包括企业内部系统、社交媒体、传感器等。
收集的数据应包括多个维度的信息，如时间、地点、用户属性等。
清洗数据是为了去除噪声、填补缺失值和解决数据不一致等问题，确保数据的质量和准确性。
3.数据分析和建模在数据收集和清洗完成后，接下来需要对数据进行分析和建模。
数据分析可以采用统计学方法、机器学习、深度学习等技术，探索数据的特征、关联和规律。
建模是指利用已有的数据和算法构建预测模型，通过对未来数据的预测，识别出重要的变量和影响因素。
4.大数据预测算法大数据预测算法有很多种，常用的包括线性回归、决策树、支持向量机、随机森林、深度神经网络等。
这些算法可以根据数据和问题的不同，选择最合适的模型进行预测。
例如，线性回归适用于连续数值的预测，决策树适用于分类问题的预测。
5.大数据预测应用场景大数据预测在各个行业和领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景：5.1 零售行业大数据预测可以帮助零售商根据历史销售数据和市场趋势，预测产品需求和销售量，从而确定进货计划、优化库存管理和定价策略。
5.2 金融行业大数据预测可以用于金融机构的风险评估和信用评级，通过对客户的历史数据和市场环境进行分析，预测借款人违约风险和股市走势，帮助机构做出相应的决策。
5.3 健康医疗行业大数据预测可以用于疾病的早期预测和诊断，通过对患者的个人信息、基因数据和病例数据进行分析，预测患者的患病风险和病情发展。
大数据分析的应用场景
大数据分析的应用场景随着信息化时代的到来，大数据分析已经成为各行各业的重要工具，通过对大数据进行分析，可以获取有价值的信息和洞察力，从而为决策提供支持。
以下是一些常见的大数据分析应用场景：零售行业在零售行业，大数据分析被广泛应用于市场营销、供应链管理和销售预测等方面。
通过对消费者购买行为和偏好进行分析，零售商可以为不同的消费者提供个性化的推荐和定制化的服务，从而提高销售额和客户满意度。
另外，大数据分析还可以帮助零售商优化供应链管理，减少废品和库存过剩，提高运作效率。
金融行业在金融行业，大数据分析可以帮助机构预测市场趋势、降低风险、改进客户服务。
通过分析大量的金融数据，银行和投资机构可以发现潜在的投资机会，提高交易决策的准确性。
此外，大数据分析还可以帮助金融机构进行风险评估和反欺诈分析，识别出可疑的交易和活动，从而保护客户的资金安全。
医疗保健行业大数据分析在医疗保健行业的应用具有重要意义。
通过对病历、药物数据和患者生理指标进行分析，医生和医疗机构可以提高诊断准确性，推出个性化的治疗方案。
此外，大数据分析还可以帮助医疗机构发现流行病模式，预测疫情爆发，并及时采取相应的预防和控制措施。
交通运输大数据分析在交通运输领域的应用可以帮助提高交通效率和减轻交通拥堵。
通过对交通流量和道路使用情况进行分析，交通管理部门可以实时调整交通信号灯，优化交通流量。
此外，大数据分析还可以用于预测交通需求，帮助交通管理部门规划道路和交通基础设施的建设。
制造业大数据分析在制造业的应用可以帮助企业实现智能制造和优化生产过程。
通过分析生产线上的数据，制造商可以得到生产设备的健康状况和性能指标，及时进行维护和调整，减少设备故障和停机时间。
此外，大数据分析还可以帮助企业预测市场需求和产品销售趋势，及时调整生产计划，提高生产效率和产品质量。
政府服务政府部门也在大数据分析中发挥重要作用。
通过对大量的政府数据进行分析，政府可以更好地了解公众需求和社会问题，制定更有效的政策和服务方案。
大数据的应用和案例
大数据的应用和案例随着信息技术的不断发展和互联网的普及，大数据逐渐成为了当今社会的热门话题。
大数据通过收集、存储和分析海量的数据，为企业和组织提供了更深入的洞察力和决策支持。
以下是一些大数据的应用和案例，展示了大数据在不同领域的重要作用。
1. 金融行业：大数据在金融领域的应用非常广泛。
银行和金融机构可以通过分析大数据来识别潜在的金融风险，并制定相应的风险管理策略。
同时，大数据也可以帮助银行发现潜在的欺诈行为，提高反欺诈的能力。
此外，大数据还可以通过分析用户的消费行为和偏好来个性化推荐金融产品，提高客户满意度。
2. 零售行业：大数据在零售行业的应用也非常广泛。
零售商可以通过分析大数据来了解消费者的购买行为和偏好，从而优化商品的定位和市场推广策略。
同时，大数据还可以帮助零售商改进供应链管理，提高库存预测的准确性，降低库存成本。
3. 交通运输：大数据在交通运输领域的应用可以帮助城市实现智能交通管理。
通过分析大数据，可以实时监测交通流量和拥堵情况，优化交通信号灯的控制，提高交通效率。
此外，大数据还可以帮助交通运输企业进行路线规划和优化，提高运输效益。
4. 医疗保健：大数据在医疗保健领域的应用可以帮助医疗机构提高诊断的准确性和效率。
通过分析大数据，可以挖掘出疾病之间的关联性和趋势，帮助医生制定更精准的治疗方案。
同时，大数据还可以帮助医疗机构进行患者管理和预约挂号，提高医疗服务的质量和效率。
5. 市场营销：大数据在市场营销领域的应用可以帮助企业更好地了解消费者的需求和行为，从而精准定位目标市场。
通过分析大数据，企业可以获取消费者的购买历史、社交媒体活动等信息，进行个性化的营销推广。
此外，大数据还可以帮助企业评估市场竞争态势，制定市场营销策略。
6. 教育领域：大数据在教育领域的应用可以帮助学校和教育机构进行教学和学生管理。
通过分析大数据，可以了解学生的学习情况和表现，提供个性化的教学和辅导。
同时，大数据还可以帮助学校进行教育资源的规划和配置，提高教育资源的利用效率。
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数据分析的四个层次
07
描述性分析—发生了什么 描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述 比如某企业本月订单签约额比上月增加100万，至1100万，但是订单履约率从
上月的98%下降到了95%，库存周转率从上月的0.8下降到了0.7
08
诊断性分析—为什么会发生 通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取
2 1 • 对数据聚合的探索，包括：排序、筛选、计数、重复项、分组、求和、比例、条形图、饼图等
PART 03 诊断性数据分析
诊断性分析可以明确到底发生了什么。
22
诊断性分析
诊断性分析的目的是明确为什么发生 1. 寻找相关特征
• 首先需要知道和结果可能相关的因素有哪些，这依赖于对业务的了解程度， 只要是可能相关的，都纳入考虑，也可以基于现有特征构造新特征 2. 相关性分析 • 列出和结果可能相关的特征后，就需要验证这些特征和结果到底是否相关 3. 因果性分析 • 诊断性分析就是要找到事物的因果关系，即因果性分析 • 所谓因果性，假设X是因，Y是果，则只要X出现，必然会导致Y的发生
17
数据的分布 在统计分析中，通常要假设样本的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两 个指标来检查样本是否符合正态分布 • 偏度衡量的是样本分布的偏斜方向和程度 • 而峰度衡量的是样本分布曲线的尖峰程度 如果样本的偏度接近于0，峰度接近于3，就可以判断总体的分布接近于正态分布
18
绘制统计图 绘制统计图：用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明 绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性
如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众
数有较好的代表性
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数据的离散程度分析 数据的离散程度分析主要是用来 反映数据之间的差异程度，常用 的指标有方差和标准差 方差是标准差的平方，根据不同 的数据类型有不同的计算方法
5%，但是客户服务水平仅下降1%，属于可接受范围，但是当成本降低10%时，客户服
务水平下降达6%，可能对公司的经营、商誉等产生重大影响，则此时成本降低5%是
相对合适的，而10%就不是那么合适了。
41
处方式分析的方法
最优化 最优化是应用数学的一个分支，主要指在一定限制条件下，选取某种研究方案
使目标达到最优的一种方法 最优化问题在当今的军事、工程、管理、商业等领域有着极其广泛的应用 比如，企业都希望利润尽量高，那如何在现实的约束条件下，达到上述目标就
2. 收集数据
• 有了初步的分析思路和目标以后，就可以确定需要收集哪些数据了 • 比如销售额分析可能用到的数据为销售订单数据、销售开票数据
3. 选择相应分析方法
• 根据分析的思路和目标，就可以对收集到的数据选择相应的分析方法了。具体的方法包括： • 对数据位置的探索，包括：最大值、最小值、均值、中位数、分位数等 • 对数据分布的探索，包括：偏差、方差、标准差、茎叶图、直方图、箱形图、密度图等 • 对数据趋势的探索，包括：同比、环比、趋势图、条形图等
到数据的核心 比如经过分析，发现订单履约率下降的原因是成品生产不出来，无法完成交付，
而成品生成不出来的原因则是部分原材料的供应商未能按时送货，导致原材料 不齐套，无法开始生产
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预测性分析—什么可能会发生 预测型分析对事件未来发生的可能性，预测一个可量化的值，或者是预估事情
发生的时间点 比如通过建模可以预测本月该供应商会使我们的订单履约率下降2%
是一个普遍的最优化问题 最优化常用的方法为线性规划、非线性规划、凸优化、整数规划、网络流优化
（物流、电网、通讯网络应用）等
42
处方式分析的其他特点
处方式分析除了会给出行动建议外，另一大特点就是需要有一个反馈系统可以收 集采取相应行动后的结果数据，以验证行动建议的有效性，若效果不佳，则需要 调整，给出新的可行性建议，这个过程会不断循环迭代，直至达到预期目标
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相关性分析
二维散点图 若分析的仅是一个特征与结果的相关性，则可以通过画二者的二维散点图进行
分析，通过图形描述，可以初步且直观判断二者的存在何种相关关系：正相关、 负相关、无关；如果相关的话，是线性相关还是非线性相关(抛物线、指数等)。
左图为不同性别年龄与身 高关系的散点图，可以看 出在青少年时期，这二者 是呈线性正相关的
一个优秀的处方式数据分析系统，迭代过程应该是无须人工干预、智能自动完成 的，这也是目前机器学习和人工智能方法的最大优势
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相关性分析
矩阵散点图 当有多个特征与结果相关的情
况时需要矩阵散点图进行分析。 其实质就是针对每一个特征与
结果分别做二维散点图，以分 析其相关性。
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因果性分析 诊断性分析的隐含意思就是要找到事物的因果关系，即因果性分析 所谓因果性，假设X是因，Y是果，则只要X出现，必然会导致Y的发生
10
处方性分析—该做些什么
处方性分析基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来 帮助用户决定应该采取什么措施
通常情况下，是在前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法 比如，供应商A会导致本月订单履约率下降，可能采取的措施就是把A换掉，但是现在有
B和C两个供应商供选择，通过分析和计算得出：选用供应商B会比选C的订单履约率高1%， 因此建议选择供应商B
大数据应用场景之-大数据预测
01
CONTEN据分析 3 诊断性数据分析 4 大预测性数据分析 5 处方式数据分析
6 数据分析示例 7 大数据预测度特征 8 大数据的其他功能应用领域
02
PART 01 大数据预测概述
大数据预测是大数据最核心的应用，大数据预测将传统意 义预测拓展到“现测”。
的年收入为Y=3.5*25+23.2=110.7。
36
PART 05 处方式分析
处方式分析给出问题的解决方案和行动建议。处方式分 析回答的问题是：为了解决这个问题，我们该做些什么？ 或者说，为了达到某个目标，我们该朝哪个方向努力？
37
处方式分析 处方式分析给出问题的解决方案和行动建议 处方式分析回答的问题是：为了解决这个问题，应该做些什么？或者说，为了
神经网络
31
预测性分析的数据挖掘算法
一个自变量
回归分析模型
两个及两个以上自变量
一元回归
多元回归
线性 回归
非线性 回归
线性 回归
非线性 回归
32
回归分析的一般步骤
33
一元线性回归分析示例 例1：已知工作年限与收入的额关系如下表所示。 1. 问题：当工作年限为10年时，年收入是多少？ 2. 问题：当工作年限为25年时，年收入是多少？
26
PART 04 预测性数据分析
预测性分析可以明确未来会发生什么。
27
预测性分析 预测性分析试图基于历史数据来预测未来的结果 预测性分析的步骤：建立预测模型，模型评估和预测
28
预测性分析第一步：建立模型
29
预测性分析第二步：用模型进行预测
30
预测性分析的数据挖掘算法
回归分析模型
SVM
03
预测是大数据的核心价值 大数据预测是大数据最核心的应用 大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心
也是基于预测所做出的正确判断。
04
大数据预测的优势
大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率，让分析从 “面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分 析的最大不同
• 对数据做探索性分析后，可对数据反映的事实有一个直观的感受，但是要想更准确、简洁地描述
发生了什么，还应该进行总结和提炼出相应指标，做为企业日常经营管理的KPI
• 比如描述库存周转的整体情况，库存周转率、库存周转天数等指标更有效
20
探索性分析步骤
1. 提问，理顺初步分析思路和目标
• 在了解清楚数据产生的业务场景后，试问一些what happened的问题 • 比如，本月销售额是多少？环比和同比变化分别是多少？本财年销售的变化趋势是怎么样的？
34
能够用货币计量 由最小二乘法可得到对应的一元线性回归为：y=3.5*x+23.2
35
一元线性回归分析示例
问题：当工作年限为10年时，年收入是多少？ 将工作年限10带入一元线性回归方程中，可预测出对应
的年收入为Y=3.5*10+23.2=58.2 问题：当工作年限为25年时，年收入是多少？ 将工作年限25带入一元线性回归方程中，可预测出对应
数据分析的根本目的就是要洞察数据背后的规律，企业可以基于数据分析的结 果制订决策、并采取相应措施和行动，进而达成想要的结果
数据分析的四个层次 • 描述性分析（Descriptive Analysis） • 诊断性分析（Diagnostic Analysis） • 预测性分析（Predictive Analysis） • 处方性分析（Prescriptive Analysis）
11
数据分析方法总结 传统分析方法只能完成描述性和诊断性分析 大数据分析方法使用大量多样化和可变数据来实现预测，在充满不确定性的环境下，能
够帮助企业做出更好的决定 大数据预测是大数据在很多领域的重要应用
12
PART 02 描述性数据分析
描述性分析做为商业数据分析的第一个层次，主要回 答『发生了什么』的问题。
达到某个目标，该朝哪个方向努力？
38
处方式分析的步骤 1. 首先，进行描述性分析，通过描述性分析明确现状和问题，及业务人员 和管理人员的需求，这样才能做到有的放矢 2. 其次，进行诊断性分析，寻找和当前问题相关的特征，并对其进行建模 3. 最后，根据不同的业务场景和需求，给出具体的解决方案和行动建议