大数据应用场景-大数据预测课件
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大数据介绍ppt
04
大数据应用场景
金融：风控、信贷评估等
风险控制
金融机构可以利用大数据分析历 史交易记录、信用记录等数据， 识别和预防潜在的欺诈行为和信 用风险。
信贷评估
通过分析借款人的消费行为、收 入状况等大数据，可以更准确地 评估其还款能力和信用等级，为 信贷审批提供依据。
电商：推荐系统、用户画像等
推荐系统
数据加密与安全存储
采用先进的加密算法和安全存储技术，确保数据在传输和存储过 程中的机密性和完整性。
访问控制与权限管理
建立严格的访问控制和权限管理机制，对数据的访问和使用进行细 粒度控制，防止未经授权的访问和泄露。
数据匿名化与去标识化
对敏感数据进行匿名化处理，去除或模糊能够识别个体身份的信息 ，保护用户隐私。
数据科学与其他学科的交叉融合
计算机科学与数据科学的融合
随着计算机科学技术的不断发展，数据科学将与计算机科学进一步融合，推动大数据技术 的创新和应用。
统计学与数据科学的结合
统计学方法在数据分析中具有重要地位，数据科学将进一步吸收和利用统计学的理论和方 法，提高数据分析的准确性和可靠性。
物理学与数据科学的交叉
02
大数据的来源与类型
来源：企业、政府、科研机构等
企业
随着互联网和移动互联网的快速 发展，企业积累了大量的用户数 据，包括消费行为、社交媒体互 动、点击流等。
政府
政府机构拥有大量的公共数据， 如人口普查、社会经济数据、地 理信息等，这些数据对于政策制 定和公共服务具有重要意义。
科研机构
科研机构在实验、观测和调查中 积累了大量的数据，如生物学、 物理学、社会科学等领域的数据 。
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视 化工具，它提供了丰富的可视化图表 类型和强大的数据分析功能，能够帮 助用户快速创建交互式数据可视化报 告。
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。
大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素（如颜 色、形状、大小等）。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码，以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段，如缩放、拖拽、筛选等， 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
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。
大数据分析讲稿ppt教案
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
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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
PPT学习交流
11 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
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%
PPT学习交流
10 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
大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的 描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的
从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观 的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发 更大的消费力量
PPT学习交流
5 05
数据分析的四个层次
有较好的代表性ຫໍສະໝຸດ PPT学习交流16 16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
PPT学习交流
17 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
8 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
PPT学习交流
9 09
大数据应用场景之-大数据预测
PPT学习交流
1 01
CONTENTS
目 录
1 大数据预测概述 2 描述性数据分析 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
PPT学习交流
2 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”。
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
PPT学习交流
12 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。
PPT学习交流
13 13
描述性分析
描述性分析对采集到的大量数据进行初步的整理和归纳，对调查总体所有变量的 有关数据进行统计性描述，主要包括
• 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
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18 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
• 数据的频数分析 • 数据的集中趋势分析 • 数据的离散程度分析 • 数据的分布 • 统计图形绘制
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14 14
数据的频数分析
利用频数分析可以发现一些统计规律 比如说，被调查者使用个人支票支付方式的最多，使用信用卡支付的最少
PPT学习交流
15 15
数据的集中趋势分析
数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平 平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包
PPT学习交流
19 19
描述性分析方法
了解业务场景
• 首先要了解和还原数据产生的业务场景，包括：数据涉及到的部门和岗位，这些部门和岗位之间的业务流 程，在不同业务流程中有哪些输入，对数据做了什么处理，又是如何输出和传递给下游部门的
探索性分析
1. 提问，理顺初步分析思路和目标
2. 收集数据
3. 选择相应分析方法
PPT学习交流
6 06
数据分析的四个层次
PPT学习交流
7 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
PPT学习交流
提炼指标
• 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
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）
PPT学习交流
3 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。
PPT学习交流
4 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
括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值 中位数：是反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的
顺序排列，位于中央的数据值就是中位数 众数：是指在数据中发生频率最高的数据值
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
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
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11 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
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%
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10 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
大数据预测的优势体现在它把一个非常困难的预测问题，转化为一个相对简单的 描述问题，而这是传统小数据集根本无法企及的
从预测的角度看，大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观 的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发 更大的消费力量
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5 05
数据分析的四个层次
有较好的代表性ຫໍສະໝຸດ PPT学习交流16 16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
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17 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
8 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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9 09
大数据应用场景之-大数据预测
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1 01
CONTENTS
目 录
1 大数据预测概述 2 描述性数据分析 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
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2 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”。
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
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12 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。
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13 13
描述性分析
描述性分析对采集到的大量数据进行初步的整理和归纳，对调查总体所有变量的 有关数据进行统计性描述，主要包括
• 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
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18 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
• 数据的频数分析 • 数据的集中趋势分析 • 数据的离散程度分析 • 数据的分布 • 统计图形绘制
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14 14
数据的频数分析
利用频数分析可以发现一些统计规律 比如说，被调查者使用个人支票支付方式的最多，使用信用卡支付的最少
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15 15
数据的集中趋势分析
数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平 平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包
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19 19
描述性分析方法
了解业务场景
• 首先要了解和还原数据产生的业务场景，包括：数据涉及到的部门和岗位，这些部门和岗位之间的业务流 程，在不同业务流程中有哪些输入，对数据做了什么处理，又是如何输出和传递给下游部门的
探索性分析
1. 提问，理顺初步分析思路和目标
2. 收集数据
3. 选择相应分析方法
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6 06
数据分析的四个层次
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7 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
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提炼指标
• 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
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）
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3 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。
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4 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
括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值 中位数：是反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的
顺序排列，位于中央的数据值就是中位数 众数：是指在数据中发生频率最高的数据值
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