大数据和商业决策ppt课件
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2024年度《大数据时代》PPT课件
生物信息学与大数据
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
大数据分析与商业决策
大数据分析与商业决策在当今社会中，数据几乎无处不在，也越来越成为一种资源。
通过大数据分析，可以从数据中挖掘出有价值的信息，这些信息可以直接帮助企业做出更明智的决策。
因此，大数据分析已经成为现代商业运作的重要工具。
一、大数据分析的定义大数据分析是指对大规模、异构（包括非结构化和结构化）数据进行整合、分析、解释、展现，从中提取出有价值的信息和知识的过程。
在实践中，大数据分析通常使用计算机科学、统计学、机器学习和数据挖掘等重要技术，从而实现对海量数据的处理和分析。
二、大数据分析的应用1.市场调研通过大数据分析，企业可以得到有关消费者、市场领域和竞争者的许多重要信息。
这些信息可以帮助企业更好地了解其市场，识别新的商业机会并制定更有效的市场营销策略。
2.风险管理大数据分析可以帮助企业更好地识别和评估潜在的风险。
例如，在保险业中，利用大数据分析可以更准确地估计损失率和风险管控的成本。
在金融领域，大数据分析可以帮助银行更好地识别潜在的金融欺诈行为。
3.产品设计和改进大数据分析可以帮助企业更好地了解其产品的性能、质量、特点和客户反馈。
通过对消费者反馈和行为的研究，企业可以获得关于产品改进的有用建议，在创新方面取得成功。
4.运营优化大数据分析可以帮助企业优化其内部运营。
例如，通过分析供应链中的数据，企业可以优化库存管理、提高生产效率并减少成本。
三、大数据分析对商业决策的影响1.改善决策大数据分析可以帮助企业更好地了解消费者和市场，以及竞争者的策略和行动。
通过分析这些信息，企业可以更好地识别需求并制定更有效的营销策略，使其更好地适应市场变化，并做出更明智的决策。
2.提高效率通过大数据分析，企业可以更好地优化其内部运营，以提高效率并减少成本。
例如，在生产领域，企业可以通过大数据分析来了解生产效率，以及如何改进并减少废品率。
3.增加收益大数据分析可以帮助企业识别新的机会，从而增加收益。
对于零售企业来说，通过大数据分析，可以更好地了解消费者行为和购买习惯，从而制定更有效的促销策略，以提高销售额。
大数据在零售商业中的应用(PPT)
投资机构搜集并分析上市企业 声明，从中寻找破产的蛛丝马 迹；
美国疾控中心依据网民搜索， 分析全球范围内流感等病疫的 传播状况；
第十页，共四十六页。
奥巴马的竞选团队依据选民的微博 实时分析选民对总统竞选人的喜好。
大数据的应用不仅仅是精准(jīnɡ 营销 zhǔn)
通过用户行为分析实现精准营销是大数据的典型应用(yìngyòng)，但是大数据在各行各业 特别是公共效劳领域具有广阔的应用(yìngyòng)前景
及办公网络的带宽需求。
❖
本地定位引擎－>云端〔DB〕，为上行带宽，建议2～5Mbps
❖
移动终端<－云端〔地图、位置(wèi zhi)、营销〕，为下行带宽，根据移动终端用户数量
国外普遍采用的全渠道模式
第二十页，共四十六页。
传统(chuántǒng)百货O2O的两个应用场境
扫描(sǎomiáo)码购物为核心 的业务设计
移动支付商品为核心 的业务设计 (héxīn)
第二十一页，共四十六页。
传统百货O2O的两个(liǎnɡ ɡè)应用场境
这都不是真正的020应用，
更谈不上大数据应用了
• 通过遍布全商场的wifi，确定顾客在商场具体位置，根据(gēnjù)大数据分 析的结果，给顾客推出精准的商品信息〔这个就是你最想要的〕和电子 优惠圈，引导顾客沿着设定的动线浏览
室内定位系统
全息地图
商业智能分析
(fēnxī)
个性营销互动平台
第二十六页，共四十六页。
室内 定系统 (shì nèi)
第十七页，共四十六页。
从“大数据(shùjù)〞到“大洞察〞
Transform 转型
制定清晰的分析战略，结合行业经验与既 有案例，缔造突破性业务成果
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。
大数据分析与决策ppt
可视化分析
通过可视化工具将数据分析结果呈现给用户，辅助决策制定。
01
02
03
03
大数据分析在决策中的应用
1
商业决策
2
3
通过分析消费者行为、购买历史、产品反馈等信息，企业可以识别市场趋势，从而制定更精准的营销和销售策略。
识别市场趋势
大数据分析可以帮助企业优化生产、库存、物流等环节，降低成本，提高运营效率。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策
CATALOGUE
目录
引言大数据处理技术大数据分析在决策中的应用大数据分析的挑战与未来发展大数据分析的伦理问题大数据在决策中的优势与局限性
01
引言
什么是大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据通常无法通过传统的数据处理和分析工具进行处理。
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
随着信息技术的发展，数据的产生、存储和处理能力得到了极大的提升。
大数据发展背景
技术发展
各国政府和企业都在大力推动大数据的发展，制定了一系列政策和规划。
法规政策
社会对数据的需求越来越高，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
社会需求
大数据的应用领域
数据存储与管理
数据转换
将原始数据进行标准化、归一化、去噪等处理，使其符合分析要求。
数据清洗
去除重复、无效、错误或格式不正确的数据。
数据分组与标签
对数据进行分组和标签化，便于后续分析和挖掘。
数据预处理
数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等。
数据挖掘
通过可视化工具将数据分析结果呈现给用户，辅助决策制定。
01
02
03
03
大数据分析在决策中的应用
1
商业决策
2
3
通过分析消费者行为、购买历史、产品反馈等信息，企业可以识别市场趋势，从而制定更精准的营销和销售策略。
识别市场趋势
大数据分析可以帮助企业优化生产、库存、物流等环节，降低成本，提高运营效率。
xx年xx月xx日
大数据分析与决策
CATALOGUE
目录
引言大数据处理技术大数据分析在决策中的应用大数据分析的挑战与未来发展大数据分析的伦理问题大数据在决策中的优势与局限性
01
引言
什么是大数据
大数据通常包括结构化数据（如表格、数据库等）和非结构化数据（如文本、音频、视频等）。
大数据通常无法通过传统的数据处理和分析工具进行处理。
大数据是指数据量巨大、复杂度高、处理速度快的数据集合。
随着信息技术的发展，数据的产生、存储和处理能力得到了极大的提升。
大数据发展背景
技术发展
各国政府和企业都在大力推动大数据的发展，制定了一系列政策和规划。
法规政策
社会对数据的需求越来越高，大数据在各个领域的应用越来越广泛。
社会需求
大数据的应用领域
数据存储与管理
数据转换
将原始数据进行标准化、归一化、去噪等处理，使其符合分析要求。
数据清洗
去除重复、无效、错误或格式不正确的数据。
数据分组与标签
对数据进行分组和标签化，便于后续分析和挖掘。
数据预处理
数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对数据进行描述性统计、推断性统计和回归分析等。
数据挖掘
(2024年)大数据介绍PPT课件
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
2024/3/26
28
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
绿色计算与节能 随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能 耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据 分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为 各行业提供更准确、及时的数据支持。
分布式文件系统
适用于具有大数据集的应 用程序
流式数据访问模式
高吞吐量访问数据
01
2024/3/26
03 02
9
分布式文件系统
• GlusterFS: 一个开源的分布式文件系统， 具有弹性哈希算法、可配置的传输层及支 持多种客户端接口。
2024/3/26
10
分布式文件系统
可扩展性
高可用性
数据一致性
2024/3/26
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征，包括假设检验、方差 分析等。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系， 包括回归分析、聚类分析、 主成分分析等。
32
机器学习算法
2024/3/26
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练，预测新数据的输出。如线性 回归、逻辑回归、支持向量机等。
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
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。
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1）David 发出虚估Mariner公司公允价值的邮件时间节点与其出售该公司股票的时间吻合 2）David邮件关联人员中，有多人在Mariner公司重要部门担任要职
安然内部交易案－邮件分析 3
2001年11月2日，安然公司宣告破产，这起美国历史上最大的倒 闭事件震惊全球。同时，安然留下的百万封电子邮件，成为了当 时最大规模的公开司法信息数据库。
政 府 各 部 门 公 开 数 据 以量化数据为主 （农业，交通，经济等）link
司法数据
中国裁判文书网
以量化数据为主 link
以量化数据为主 link
以量化数据为主 Link
联邦法院、州法院各自 公开
三大司法系统：英格兰 和威尔士法院，苏格兰 法院，北爱尔兰法院 Link
免费公开最近3个月的 审判 Link
问题规则？ 学习数据？ 信任？！
海量公开信息：G8《开放数据宪章》
2013年6月，8国集团首脑签署了《开放数据宪章》，主要包括14类数据：
数据类别
企业类 司法类 地球观测类 教育类 能源环境类 金融和合约 地理空间 全球发展 政府责任和民主 医疗卫生 科研 统计 社会流动性和福利 交通和基础设施
数据举例
海量公开信息：中外部分国家数据公开对比
公开数据项目
中国
美国
英国
新加坡
工商、专利等数据已公
基本注册信息
仅对新加坡公民和有效
企业公开信息（非上市）开，行政许可、处罚类 各州提供企业注册信息 https://pani 签证持有者提供注册
数据有待完善。
/
.sg/
安然内部30万封邮件被公开，当时最大规模的公开司法数据
自然语义分析：实体抽取，文本分类，事件抽取。 信息：近千条提及Mariner公司的邮件中，David发出的3封邮件对其公允价值进行计算
关联挖掘： 情报： 1）David对Mariner公司的公允价值计算虚假高估 2）邮件发出的时间 vs. David出售Mariner公司股票时间同轴匹配 3）全部邮件中的人名抽取，关联分析David关联人员
搜索事件 4
Mariner公司
美国证监局对David delainey控诉书中，提及其可能与Mariner公司存在关联，需判断是否存在内幕交易行为。
结构化处理－> 跨数据分析研究－> 挖掘关键结点
5
10,000
3
Mariner公司 + David Delainey 出售股票
邮件库中提及Mariner公司的事件有近万条；通过观察Mariner公司的事件时间轴与“David Delainey出售股票”事件的重合点，定位 可疑时间段，缩小范围；该时间段内David 共发出3封邮件，其中一封提及对Mariner的公允价值的计算存在虚假高估的情况。
企业/公司注册信息 犯罪统计、安全 气象/天气、农业、林业、渔业、畜牧业 学校列表、学校绩效、学校数字化能力 污染水平、能源消费 合约预算、承包合约、招标信息、未来的招投标、地方预算、国家预算（计划和开支） 地形、邮政编码、国家地图、地方地图 援助、食品安全、土地 政府合约、选举结果、立法和法令、工资（支付比例）、招待/礼品 处方数据、绩效数据 基因组数据、研究和教育活动、实验结果 全国性统计数据、人口普查数据、基础设施、资源、技能 住房、医疗保险及失业救济金 公共交通时间表、宽带接入点
1
大数据与商业决策
PALANTIR的故事
2
• 硅谷情报分析公司 • 估值200亿美元 • 中情局风投部起家 • 传言协助击毙本拉登 • Palantir情报分析师培训期一年
问题与挑 战
数据 模型 认知
理解
安然公司破产，指控其CEO（David Delaney）与Mariner公司发生内幕交易， 缺乏证据
应用：IMAGE SEARCH ✓
图 像 识 别
应用：AUTO TAG
？
✘
？？
？？？
商业情报分析流程 – 大数据时代的认知
9
对决策的影响
获取数据
✓
分析数据
✓
信息认知
✓
理解解读
决策制定
机器的参与
GO AlphaGO
规则简单 16万对局棋谱 计算量大 几千万自我对局学习
？
？？
？？？ 应用：游戏✓
应用：商业✘
什么是“非结构化数据”结构化ຫໍສະໝຸດ 据非结构化数据文本
图片
语音
视频
带来的机遇与挑战
根据IDG研究报告，2020年全球企业数据将超过34ZB。
EB
其中，80% 的增长来自非结 构化数据。
海量 多维
非结构化文本 结构化数据
更新迅速
挖掘多维关联
此外，对全部邮件事件进行关联挖掘，发现Daivd的关联人员中，多人在Mariner公司重要部门担任要 职。
Palantir 做了什么？
整合不同来源的海量数据
发现其中隐藏的规律与关联
商业情报分析流程 – 大数据时代的认知
8
对决策的影响
获取数据
✓
分析数据
✓
信息认知
✓
理解解读
决策制定
机器的参与
Palantir 通过整合结构化数据（财务交易记录、公司内部图表 等）和非结构化数据（邮件、文档等），并加以分析处理，最终 挖掘出支持指控安然前CEO David delainey进行内幕交易的重要 视频地址：https://证/据20。12/07/palantir-legal-intelligence-analyzing-the-enron-emails/
安然内部交易案－邮件分析 3
2001年11月2日，安然公司宣告破产，这起美国历史上最大的倒 闭事件震惊全球。同时，安然留下的百万封电子邮件，成为了当 时最大规模的公开司法信息数据库。
政 府 各 部 门 公 开 数 据 以量化数据为主 （农业，交通，经济等）link
司法数据
中国裁判文书网
以量化数据为主 link
以量化数据为主 link
以量化数据为主 Link
联邦法院、州法院各自 公开
三大司法系统：英格兰 和威尔士法院，苏格兰 法院，北爱尔兰法院 Link
免费公开最近3个月的 审判 Link
问题规则？ 学习数据？ 信任？！
海量公开信息：G8《开放数据宪章》
2013年6月，8国集团首脑签署了《开放数据宪章》，主要包括14类数据：
数据类别
企业类 司法类 地球观测类 教育类 能源环境类 金融和合约 地理空间 全球发展 政府责任和民主 医疗卫生 科研 统计 社会流动性和福利 交通和基础设施
数据举例
海量公开信息：中外部分国家数据公开对比
公开数据项目
中国
美国
英国
新加坡
工商、专利等数据已公
基本注册信息
仅对新加坡公民和有效
企业公开信息（非上市）开，行政许可、处罚类 各州提供企业注册信息 https://pani 签证持有者提供注册
数据有待完善。
/
.sg/
安然内部30万封邮件被公开，当时最大规模的公开司法数据
自然语义分析：实体抽取，文本分类，事件抽取。 信息：近千条提及Mariner公司的邮件中，David发出的3封邮件对其公允价值进行计算
关联挖掘： 情报： 1）David对Mariner公司的公允价值计算虚假高估 2）邮件发出的时间 vs. David出售Mariner公司股票时间同轴匹配 3）全部邮件中的人名抽取，关联分析David关联人员
搜索事件 4
Mariner公司
美国证监局对David delainey控诉书中，提及其可能与Mariner公司存在关联，需判断是否存在内幕交易行为。
结构化处理－> 跨数据分析研究－> 挖掘关键结点
5
10,000
3
Mariner公司 + David Delainey 出售股票
邮件库中提及Mariner公司的事件有近万条；通过观察Mariner公司的事件时间轴与“David Delainey出售股票”事件的重合点，定位 可疑时间段，缩小范围；该时间段内David 共发出3封邮件，其中一封提及对Mariner的公允价值的计算存在虚假高估的情况。
企业/公司注册信息 犯罪统计、安全 气象/天气、农业、林业、渔业、畜牧业 学校列表、学校绩效、学校数字化能力 污染水平、能源消费 合约预算、承包合约、招标信息、未来的招投标、地方预算、国家预算（计划和开支） 地形、邮政编码、国家地图、地方地图 援助、食品安全、土地 政府合约、选举结果、立法和法令、工资（支付比例）、招待/礼品 处方数据、绩效数据 基因组数据、研究和教育活动、实验结果 全国性统计数据、人口普查数据、基础设施、资源、技能 住房、医疗保险及失业救济金 公共交通时间表、宽带接入点
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大数据与商业决策
PALANTIR的故事
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• 硅谷情报分析公司 • 估值200亿美元 • 中情局风投部起家 • 传言协助击毙本拉登 • Palantir情报分析师培训期一年
问题与挑 战
数据 模型 认知
理解
安然公司破产，指控其CEO（David Delaney）与Mariner公司发生内幕交易， 缺乏证据
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商业情报分析流程 – 大数据时代的认知
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对决策的影响
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规则简单 16万对局棋谱 计算量大 几千万自我对局学习
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什么是“非结构化数据”结构化ຫໍສະໝຸດ 据非结构化数据文本
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带来的机遇与挑战
根据IDG研究报告，2020年全球企业数据将超过34ZB。
EB
其中，80% 的增长来自非结 构化数据。
海量 多维
非结构化文本 结构化数据
更新迅速
挖掘多维关联
此外，对全部邮件事件进行关联挖掘，发现Daivd的关联人员中，多人在Mariner公司重要部门担任要 职。
Palantir 做了什么？
整合不同来源的海量数据
发现其中隐藏的规律与关联
商业情报分析流程 – 大数据时代的认知
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机器的参与
Palantir 通过整合结构化数据（财务交易记录、公司内部图表 等）和非结构化数据（邮件、文档等），并加以分析处理，最终 挖掘出支持指控安然前CEO David delainey进行内幕交易的重要 视频地址：https://证/据20。12/07/palantir-legal-intelligence-analyzing-the-enron-emails/