大数据分析方法ppt课件
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大数据分析PPT(共 73张)
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Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
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• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
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• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪
海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所
处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此
举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港
之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批
研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，
这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…
每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单…
每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联
网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…
Google 上每天需要处理24PB 的数据…
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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）
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
大数据介绍ppt课件
ASG Server ASG Server
Grid Server
Grid Server
ASG Server
Grid Server
移动终端
ASG Server
Grid Server
To Other Grid Nodes
ASG Server
PC用户
移动终端
ASG Server
ASG Server
邮件服务器
➢异常检测：识别其特征显著不同于其他 数据的观测值
实战项目1—— Python 网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取网页的程序/脚 本，它可以搜索引擎从万维网上下载网 页，是搜索引擎的重要组成。 ➢做为oping、 chinahr） ➢科学研究：在线人类行为，在线社群 演化，复杂网络，数据挖掘领域的实证 科学研究，快速收集大量数据
Task：携程数据库（游客数据、点评记录）
实战项目2—— 数据分析及可视化应用
1.Python—2012年美国总统大选数据分析 2.动态气泡图的实现 3.热力感应图（heatmap.js）
管理大数据“易”,理解大数据“难”
•目前大数据管理多从架构和并行等方面考虑， 解决高并发数据存取的性能要求及数据存储 的横向扩展，但对非结构化数据的内容理解 仍缺乏实质性的突破和进展，这是实现大数 据资源化、知识化、普适化的核心.
作用：
- 成本降低，能用PC机，不用大型机和高端存储 - 软件容错硬件故障视为常态，通过软件保证可靠性 - 简化并行分布式计算，无须控制节点同步和数据交换
技术变革
云计算：把集中的运算分散开来
物联网：把分散的设备连在一起
Hadoop：把大数据切成小模块
大数据处理技术——Hadoop
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
![2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/ce91353800f69e3143323968011ca300a6c3f6b1.png)
利用大数据技术和人工智能算法，可以对海量医疗数据进行分析和挖掘，为医生提供临床决 策支持。例如，通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析，可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理，方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如，通过可穿戴设备收集患者的生理数据，可以实时监测患者的健康状况，及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法，如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型，如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下，通过数据之间的相 似性进行聚类或降维， 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习，如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术，金融机构可以更准确地评估和管理风险，提高合
规性。例如，通过对客户交易数据的实时监控和分析，可以及时发现异
常交易行为，防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像，了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据（如关系型数据库中的表）和非 结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
2024/1/30
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
型、类别型等。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
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。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
消除数据间的量纲差异， 使数据具有可比性。
选择与分析目标相关的 特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合 适的图表类型，如柱状图、折线
图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI等， 可实现数据的快速可视化呈现。
可视化设计原则
医疗行业应用案例
精准医疗
通过大数据分析技术，医疗机构可以对患者的基因组、生活习惯、病史等信息进行深入挖掘，实现精准诊断和治疗。例如， 基于基因测序的个性化用药方案，显著提高治疗效果和患者生活质量。
远程医疗
借助大数据和互联网技术，远程医疗得以实现。患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行在线沟通，医生则可以通过数 据分析对患者的病情进行远程诊断和治疗建议。
预测性维护
大数据分析可以帮助物流企业实现预测性维护。通过对运输 设备的历史运行数据、维修记录等信息进行分析，可以预测 设备可能出现的故障和风险，提前进行维护和保养，确保运 输过程的顺畅和安全。
供应链优化
大数据分析在供应链优化方面也发挥着重要作用。通过对供 应链各环节的数据进行挖掘和分析，企业可以发现潜在的瓶 颈和问题，优化库存管理、采购策略等，提高供应链的效率 和灵活性。
物联网技术的兴起使得设备间的连接 和数据交互变得更加频繁和复杂，产 生了大量的数据。
大数据发展趋势
数据驱动决策
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。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处 理效率和准确性。
数据安全和隐私保护
医疗科研 大数据分析在医疗科研领域也发挥着重要作用。通过对海量医疗数据的挖掘和分析，科研人员可以发现 新的疾病规律、药物作用机制等，推动医学科学的进步。
大数据高职系列教材之大数据导论PPT课件：第5章 大数据分析
面向流 程视角
面向流程视角的大数据分析方法主要关注大数据分析的步骤 和阶段。一般而言，大数据分析是一个多阶段的任务循环执 行过程。
面向信息技术视角的大数据分析方法强调大数据本身涉及到
面向信息 技术视角
的新型信息技术，从大数据的处理架构、大数据系统和大数 据计算模式等方面来探讨具体的大数据分析方法。
5.2数据分析方法
数据来源
数据作为第四次工业革命的战略资源，全球各国都在大力发展数据基础信息平台的建设， 用以改善数据的采集、存储、传输及管理的效率，从而提升信息服务水平。
数据分析 活动步骤
大数据分析包括五个阶段，1）数据获取及储存 2）数据信息抽取及无用信息的清洗 3 ）数据整合及表示 4）数据模型的建立和结果分析 5）结果阐释
大数据应用人才培养系列教材
大数据导论
大数据应用人才培养系列教材
第五章 大数据分析
5.1 数据分析概念和分类 5.2 数据分析方法 5.3 数据挖掘 5.4 上机与项目实训 习题
5.1 数据分析概念和分类
数据分析概念和分类
数据分析是指收集、处理数据并获 取数据隐含信息的过程。大数据具 有数据量大、数据结构复杂、数据 产生速度快、数据价值密度低等特 点，这些特点增加了对大数据进行 有效分析的难度，大数据分析(Big Data Analytics, BDA)成为当前探索 大数据发展的核心内容。 数据分析主要作用包括： ● 推测或解释数据并确定如何使用 数据； ● 检查数据是否合法； ● 给决策制定合理建议； ● 诊断或推断错误原因； ● 预测未来将要发生的事情。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析，为实际业务提供服务和指导，进而实现数据的最终变现。
数据分析(培训完整)ppt课件(精)
01
02
Python
一种流行的编程语言，提供丰富的数 据处理和分析库，如pandas、 numpy等。
03
R语言
一种专门为数据分析和统计计算设计 的编程语言，提供强大的数据处理和 可视化功能。
05
04
SQL
一种用于管理和查询关系型数据库的 标准语言，适用于大规模数据的处理 和分析。
数据收集与预处理
分析方法
运用统计学和机器学习 算法，构建风险评分模 型，对客户进行分类和
预测。
实战步骤
数据探索与预处理、特 征选择、模型构建与验 证、模型部署与监控。
案例三：医疗健康领域的数据挖掘应用
01
02
03
04
数据来源
医疗电子病历、健康监测数据 、生物医学文献等。
分析目标
挖掘疾病与症状之间的关联规 则，辅助医生进行疾病诊断和
分析方法
采用数据挖掘和机器学习技术 ，对用户行为数据进行清洗、 转换和建模，提取有用特征并 训练模型。
实战步骤
数据预处理、特征提取、模型 训练与评估、结果可视化与解
读。
案例二：金融风险控制模型构建
数据来源
银行信贷数据、征信数 据、第三方数据等。
分析目标
识别潜在风险客户，预 测客户违约可能性，为
信贷决策提供支持。
数据地图
将数据与地理空间信息相结合，通过地图形式展 示数据的空间分布和特征。
数据动画
利用动画技术动态展示数据的变化过程，增强数 据的直观性和易理解性。
数据挖掘与机器学
04
习
数据挖掘的基本概念
数据挖掘定义
从大量数据中提取出有用信息和知识的过程。
数据挖掘任务
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
埃森哲大数据分析的方法ppt课件
为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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为了规范事业单位聘用关系，建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ，保障 用人单 位和职 工的合 法权益
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想做什么 能做什么 怎样做
数据分析的工作框架
工作框架
需要的结论：既想要也想得到的
需要得到 的结论
数据分析可以 解决的内容
数据资源和分析方法大量扩充 — 右半边扩张 分析对象理解和问题思考有所不足 — 左半边停滞
最重要的还是商业思维
大数据 数据资源 分析方法
商业思维 理解 Deep Understanding 洞察 Insight 前瞻 Prospect
话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
例：火车票订票信息：增开列车？疏导客流？市政服务？
思考分析结果对各种对象的可能价值
正面例子：男女性消费者对购物中心环境设计的不同偏好 反面例子：为不同地域的客户设计不同会员礼品 - 成本 反面例子：周边办公楼客流对销售影响 - 无法采取措施
步骤4：对宏观问题提出充分假设
内容：将大问题提出各种各样的小问题
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
机器学习方法：聚类、分类、神经网络、决策树等等， 参考《机器学习导论》。
补充
需要认真防范的致命错误：
1、与环境（背景）的结合 例：突发事件的影响
2、认真思考逻辑关联 例：历年节日的“同比”
3、“见所未见” 例：飞回的战斗机往往机舱损坏严重
专门提出：“相关”的欺骗性
“万物皆相关” 数据相关 ≠ 逻辑相关
大数据分析方法交流
关于分析思想、流程与工具的探讨
1
主要内容引言 数据分析的源自作框架 数据分析的实施流程 总结引言
引言
言数据必称“大” 的时代
交通大数据、旅游大数据、网购大数据
2011年开始的各种各样的“V”：
Volume、Variety、Velocity（Value、Veracity-真实性）
例子：顾客对购物中心服务的满意度的影响因素
假设1：服务人员对待客户的态度 假设2：购物中心提供的额外服务的种类 假设3：购物中心的环境 验证假设来分析真实的影响因素及其影响程度
步骤5：将对象分解为可测量数据
内容：将各项假设提到的元素定量化 以假设1：服务人员对待客户的态度为例：
数据库中数据：出勤记录、日常考核记录、投诉记录 问卷调查数据：服务效率、服务意识、用词方式、普通
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿用此前的哲学思想和逻辑方法：
谨慎思考、仔细观察 – Deep Understanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
22
等易于描述的、可变因子不超过一个的问题。
反面例子：不同业态对不同年龄段顾客的影响
1、业态和年龄段范围太广 2、“影响”未指明具体内容 导致此调查耗费资源、失去重点 可改成：餐饮区域面积占比对顾客到店数目的影响（划
定业态、指明影响内容、排除掉年龄因素）
步骤3：探讨阐述结论的价值
相同的结论对不同的对象价值不同
理论的扩展性。
工作框架
两个重要问题 产生的结论要有理论解释
反面例子：消费额和停车场大小正相关 （相关性需要结合背景）
机器学习方法解释性差、往往模型拟合数据，由于现实 世界太复杂，参数太多，因此使用效果并不好
认真思考提出问题的操作性
反面例子：不同客户的消费偏好分析、竞争力比较
我们将结合六个步骤，分别讨论完成 它们的方法和一些重点问题
陈述事实多，推理结论少 展示效果好，实践应用差
总结：大数据更多是一种新的数据观
充分认识数据的价值（潜力与局限） 正确选择分析的方法
引言
零售数据分析：我们的优势
1、拥有最精华的数据，产出结论有说服力 （大而全不一定是长处：收集成本高、筛选困难）
2、时间长涵盖面广，便于比较分析
我们需要仔细分析的是：
工作框架
充分扩展两个部分，首先代表：
理解宏观问题 给出系统假设 将假设化简至可被数据分析
其次，两项工作无法忽视：
充分研究了解对象 — 我们想要知道什么 （发现问题）
判断我们想要研究的问题是否有意义 （减少人力损耗）
工作框架
数据分析的六个阶段
1、对研究对象主观的和客观的、整体的和局部的认识 2、提出希望探索的宏观的问题（自由的或是有明确的） 3、探讨分析这些问题并产生结论的价值 4、为选出的研究问题提出充分的假设。 5、将研究假设进行拆解、划分成为可定量分析的单元。 6、结合数据资源和数据分析方法产生结论，验证假设及
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
数据分析的工作框架
工作框架
需要的结论：既想要也想得到的
需要得到 的结论
数据分析可以 解决的内容
数据资源和分析方法大量扩充 — 右半边扩张 分析对象理解和问题思考有所不足 — 左半边停滞
最重要的还是商业思维
大数据 数据资源 分析方法
商业思维 理解 Deep Understanding 洞察 Insight 前瞻 Prospect
话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
例：火车票订票信息：增开列车？疏导客流？市政服务？
思考分析结果对各种对象的可能价值
正面例子：男女性消费者对购物中心环境设计的不同偏好 反面例子：为不同地域的客户设计不同会员礼品 - 成本 反面例子：周边办公楼客流对销售影响 - 无法采取措施
步骤4：对宏观问题提出充分假设
内容：将大问题提出各种各样的小问题
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
机器学习方法：聚类、分类、神经网络、决策树等等， 参考《机器学习导论》。
补充
需要认真防范的致命错误：
1、与环境（背景）的结合 例：突发事件的影响
2、认真思考逻辑关联 例：历年节日的“同比”
3、“见所未见” 例：飞回的战斗机往往机舱损坏严重
专门提出：“相关”的欺骗性
“万物皆相关” 数据相关 ≠ 逻辑相关
大数据分析方法交流
关于分析思想、流程与工具的探讨
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主要内容引言 数据分析的源自作框架 数据分析的实施流程 总结引言
引言
言数据必称“大” 的时代
交通大数据、旅游大数据、网购大数据
2011年开始的各种各样的“V”：
Volume、Variety、Velocity（Value、Veracity-真实性）
例子：顾客对购物中心服务的满意度的影响因素
假设1：服务人员对待客户的态度 假设2：购物中心提供的额外服务的种类 假设3：购物中心的环境 验证假设来分析真实的影响因素及其影响程度
步骤5：将对象分解为可测量数据
内容：将各项假设提到的元素定量化 以假设1：服务人员对待客户的态度为例：
数据库中数据：出勤记录、日常考核记录、投诉记录 问卷调查数据：服务效率、服务意识、用词方式、普通
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿用此前的哲学思想和逻辑方法：
谨慎思考、仔细观察 – Deep Understanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
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等易于描述的、可变因子不超过一个的问题。
反面例子：不同业态对不同年龄段顾客的影响
1、业态和年龄段范围太广 2、“影响”未指明具体内容 导致此调查耗费资源、失去重点 可改成：餐饮区域面积占比对顾客到店数目的影响（划
定业态、指明影响内容、排除掉年龄因素）
步骤3：探讨阐述结论的价值
相同的结论对不同的对象价值不同
理论的扩展性。
工作框架
两个重要问题 产生的结论要有理论解释
反面例子：消费额和停车场大小正相关 （相关性需要结合背景）
机器学习方法解释性差、往往模型拟合数据，由于现实 世界太复杂，参数太多，因此使用效果并不好
认真思考提出问题的操作性
反面例子：不同客户的消费偏好分析、竞争力比较
我们将结合六个步骤，分别讨论完成 它们的方法和一些重点问题
陈述事实多，推理结论少 展示效果好，实践应用差
总结：大数据更多是一种新的数据观
充分认识数据的价值（潜力与局限） 正确选择分析的方法
引言
零售数据分析：我们的优势
1、拥有最精华的数据，产出结论有说服力 （大而全不一定是长处：收集成本高、筛选困难）
2、时间长涵盖面广，便于比较分析
我们需要仔细分析的是：
工作框架
充分扩展两个部分，首先代表：
理解宏观问题 给出系统假设 将假设化简至可被数据分析
其次，两项工作无法忽视：
充分研究了解对象 — 我们想要知道什么 （发现问题）
判断我们想要研究的问题是否有意义 （减少人力损耗）
工作框架
数据分析的六个阶段
1、对研究对象主观的和客观的、整体的和局部的认识 2、提出希望探索的宏观的问题（自由的或是有明确的） 3、探讨分析这些问题并产生结论的价值 4、为选出的研究问题提出充分的假设。 5、将研究假设进行拆解、划分成为可定量分析的单元。 6、结合数据资源和数据分析方法产生结论，验证假设及
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？