powerpoint练习题
第二题：
1、新建幻灯片，选择自动版式为“文本和剪贴画”，应用模板“Notebook (笔记本型)”；
2、添加标题“多媒体集成平台”，字体为“黑体”；添加项目1“Powerpoint 2000”，项目2“Authorware 6.5”，项目3“Flash MX”，全部项目设置动画效果为“空投”, 插入剪贴画中比喻类“联合.wmf”图片；
3、添加新幻灯片2，选择自动版式为“空白版式”，添加标题“Powerpoint 2000”，颜色为“蓝色”，插入自选图形中基本形状中的“矩形”图，填充底色为绿色；
4、添加新幻灯片3，选择自动版式为“空白版式”，添加标题“Authorware 6.5”，添加一个动作按扭，类型为“上一张”，动作按扭设置声音效果为“风铃”；
5、添加新幻灯片4，选择自动版式为“空白版式”，添加标题“Flash MX”，插入BALL_ANI.GIF动画
6、将幻灯片1中插入的“联合.wmf”图片设置超级链接为
“https://www.doczj.com/doc/315635391.html,”；
7、对全部幻灯片设置切换方式为“盒状收缩”，速度为“快速”。
第三题：
1、新建幻灯片，选取自动版式“标题和文本”，应用模板“Marble（大理石型）”；
2、添加标题“多媒体演示稿”，添加文本项目1“图形”，项目2“影片”，项目3“声音”，全部项目设置动画效果为“溶解”；
3、添加新幻灯片2、3、4，均选取自动版式“空白版式”，标题分别为“图形”、“影片”、“声音”。
4、在幻灯片2（标题为“图形”）中插入剪贴画建筑物类中的“灯塔.wmf”图片，在幻灯片3（标题为“影片”）中插入任意一个“影片”文件，在幻灯片4中（标题为“声音”）中插入任意一个“声音”文件；
5、在幻灯片1中，设置超级链接，项目2“影片”链接到幻灯片3；
6、将幻灯片3设置为隐藏；
7、对全部幻灯片设置切换方式为“横向棋盘式”，速度：中速。
第四题：
1、新建幻灯片，选取自动版式为：图表，输入标题：XX学校三年级学生成绩比较，设置字体：隶书，字号：60，阴影样式：阴影样式2；（绘图工具栏→最右边第二个按钮→阴影样式）
2、双击图表占位符，设置列标题设为：一班、二班、三班、四班，行标题：语文、数学、英语；自由输入成绩，要求：显示数据表，不显示图例；（方法：先双击选中此图表，在图表空白处右击→图表选项→“图例”和“数据”选项卡）
3、添加幻灯片2 ，选取版式：表格，输入标题：一班前五名学生成绩，设置字体：楷体，字号：44；
4、双击表格占位符，插入6行5列的表格，列标题：姓名、语文、数学、英语、总分，在下面5行输入五个学生姓名以入各科成绩；
5、设置标题行和姓名列的底纹为“信纸”，所有单元格对齐方式：居中；(方法:选中第一行第一列,然后”格式”菜单→设置表格格式→”填充”选项卡→选择填表充效果→”纹理”选项卡→选第一行最后一个).
6、设置所有幻灯片的背景为填充效果：茵茵绿原；(“格式”菜单→背景→选择填表充效果→”渐变”选项卡→预设).
7、设置所有幻灯片切换为：向左插入，中速，单击鼠标换页，驶过声。
第六题：
1、新建标题幻灯片。设置幻灯片母版，标题样式为隶书，40号字，红色，幻灯片中包括日期和时间（自动更新），在页脚处显示幻灯片编号；（方法：“视图”→母版→幻灯片母版）
2、在标题幻灯片的右下角加入动作按钮：前进或下一项，高度为1.5cm，宽度为1.8cm；并设置为当鼠标移过时，超级链接到下一张幻灯片；
3、为幻灯片设置背景：填充效果，纹理：大理石，全部应用（方法：“格式”菜单→背景→选择填表充效果→”纹理”选项卡).
4、在标题幻灯片中输入标题：XX战争中红军行军路线，副标题：历史公开课、执教：XXX（自己姓名）分两行；
5、添加幻灯片2，选取自动版式：空白，添加四个自选图形“爆炸1”(不在一条线上)，在四个图形之间添加三个自行图形“燕尾形箭头”，填充：红色；
6、在爆炸中添加四个地名，按照地名顺序设置箭头的方向和逐步显示的动画效果；（幻灯片放映菜单→自定义动画）
7、设置所有幻灯片切换为：随机，中速，单击鼠标换页，风铃声，循环播放。
剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析
关于举办“大数据建模与分析挖掘应用”实战培训班的通知地点北京上海 时间12月 23-26 1月 12-15 一、课程简介 大数据建模与分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。 本次课程面向有一定的数据分析挖掘算法基础的工程师，带大家实践大数据分析挖掘平台的项目训练，系统地讲解数据准备、数据建模、挖掘模型建立、大数据分析与挖掘算法应用在业务模型中，结合主流的Hadoop与Spark大数据分析平台架构，实现项目训练。 结合业界使用最广泛的主流大数据平台技术，重点剖析基于大数据分析算法与BI技术应用，包括分类算法、聚类算法、预测分析算法、推荐分析模型等在业务中的实践应用，并根据讲师给定的数据集，实现两个基本的日志数据分析挖掘系统，以及电商（或内容）推荐系统引擎。 本课程基本的实践环境是Linux集群，JDK1.8， Hadoop 2.7.*，Spark 2.1.*。 学员需要准备的电脑最好是i5及以上CPU，4GB及以上内存，硬盘空间预留50GB（可用移动硬盘），基本的大数据分析平台所依赖的软件包和依赖库等，讲师已经提前部署在虚拟机镜像（VMware镜像），学员根据讲师的操作任务进行实践。 本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。 二、培训目标 1.本课程让学员充分掌握大数据平台技术架构、大数据分析的基本理论、机器学习的常用算法、国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案、以及大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用案例。 2.本课程强调主流的大数据分析挖掘算法技术的应用和分析平台的实施，让学员掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用，并用结合实际的生产系统案例进
1、SQL用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。用来访问和操作数据库系统。SQL语句用于取回和更新数据库中的数据。SQL可与数据库程序系统工作。比如MS? Access，DB2，Infermix，MS SQL Server，Oracle，Sybase以及其他数据库系统。SQL可以面向数据库执行查询，从数据库取回数据，在数据库中插入新的记录，更新数据库中的数据，从数据库删除记录，创建新数据库，在数据库中创建新表，在数据库中创建存储过程，在数据库中创建视图和设置表、存储过程和视图的权限等。 2、Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可好的，因为他假设计算单元和存户会失败，因此他维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为他以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此他的成本较低，任何人都可以使用。 3、HPCC（high performance? computinggand
communications）高性能计算与通信的缩写。1993年，由美国科学、工程技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目”高性能计算与通信的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，及美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。 4、Strom是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Strom可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量出具，Strom很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Strom由Twitter开元而来，其他知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。Strom有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算，分布式RPC（员过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、ETL（Extraction? Transformation? Lcading 的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Strom的处理速度惊人：经测
大数据建模和算法特征 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。 大数据指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、整理成为人类所能解读的信息。在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写
大数据建模需要了解的九大形式 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。提出数据挖掘的九种准则或“定律”以及另外其它一些熟知的解释。从理论上来解释数据挖掘过程。 第一，目标律：业务目标是所有数据解决方案的源头。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 第二，知识律：业务知识是数据挖掘过程每一步的核心。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。 为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： ?商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); ?数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; ?数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); ?建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，
大数据分析模型深度介绍
这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。 数据仓库主要是给我们需要存放的数据提供一个物理基础，我们对数据进行分析，原材料都放在这个数据仓库里面，这几年以来，除了数据仓库这个概念，还兴起了数据集市这个概念，数据集市其实就是部门级的数据仓库，规模比较小一点的数据仓库。 再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确，计算方法比较清楚的事情。
第四层是Data Mining数据挖掘层，数据挖掘与数据分析（统计分析）有什么区别呢，数据分析往往是统计量和算法比较清楚，数据挖掘往往是目标不是很清楚，在实现目标的过程中采用什么方法不能确定，所以数据挖掘比数据分析难度要高很多。 第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。 最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。 常用的数据分析工具，包括一些厂商的数据库产品，包括IBM的DB2、甲骨文的Oracle数据库。这些厂商的数据库本身带有一些统计分析的包，里面有些标准的功能可以做数据分析工作，但用这些自带的数据分析工具功能相对不够专业。主要反映在缺乏标准的统计函数，比如做一个线性回归模型，需要写一大堆SQL语句，甚至要写一个plsql程序才能完成。但是在专业的统计软件只需要写一个简单的函数就可以完成。
零售银行为了给客户提供更加优质的服务，需要通过分析银行系统本身数据库所保留的客户资料信息，对客户进行分类管理。 近年来，大数据已成为科技界和企业界关注的热点，越来越多的企业和研究者正在关注大数据的应用。大数据的分析与挖掘技术在科学界正在如火如荼的展开，各种大数据的新算法被开发研究出来，例如近年来发展比较完善的一种数据分析挖掘算法支持向量机。 与此同时，大数据分析在商业中的运用受到人们的追捧，各种大数据在商业中成功运用的案例层出不穷，比如美国大型零售商target公司的广告精准推送。本文将对大数据分析技术以及大数据分析技术在零售银行行业的作用进行一番探讨。 什么是大数据 2011年，麦肯锡在题为《海量数据，创新、竞争和提高生成率的下一个新领域》的研究报告中首次提出大数据的概念。报告认为数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，数据中蕴含着巨大的价值，这些价值将导致数据成为重要的生产因素。2012年《纽约时报》的一篇专栏中写到，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，最终决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，这是继1993年美国宣布“信息高速公路”计划后的又一次重大科技发展部署。美国政府认为大数据是“未来的新石油”，将“大数据研究”上升为国家意志，对未来的科技与经济发展必将带来深远影响。 进入21世纪，互联网的兴起促成了数据量的大规模增长。互联网时代，几乎全民都在制造数据，与此同时，数据的形成也极其丰富。一方面，既有社交网络、多媒体、协同创造、虚拟服务等应用所主动产生的数据;另一方面，又有搜索引擎、网页浏览过程中被记录、被收集的数据。该阶段数据的特点是用户原创、主动、交互。 根据国际数据公司(IDC)的研究报告，2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB(数据存储单位，泽字节，等于 1024艾字节或270个字节)，且增长趋势遵循新摩尔定律，预计到2020年，全球数据量大约每两年翻一番，全球将拥有35ZB 的数据量。正是由于信息技术的发展，大数据才能生成和发展。大数据技术正是从海量的、多样化的数据中，快速获得有价值信息的能力。
九种形式的大数据建模 数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识(或称为模式)的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。 当前的数据挖掘形式，是在20世纪90年代实践领域诞生的，是在集成数据挖掘算法平台发展的支撑下适合商业分析的一种形式。也许是因为数据挖掘源于实践而非理论，在其过程的理解上不太引人注意。20世纪90年代晚期发展的CRISP-DM，逐渐成为数据挖掘过程的一种标准化过程，被越来越多的数据挖掘实践者成功运用和遵循。 虽然CRISP-DM能够指导如何实施数据挖掘，但是它不能解释数据挖掘是什么或者为什么适合这样做。在本文中我将阐述我提出数据挖掘的九种准则或“定律”(其中大多数为实践者所熟知)以及另外其它一些熟知的解释。开始从理论上(不仅仅是描述上)来解释数据挖掘过程。
我的目的不是评论CRISP-DM，但CRISP-DM的许多概念对于理解数据挖掘是至关重要的，本文也将依赖于CRISP-DM的常见术语。CRISP-DM仅仅是论述这个过程的开始。 它定义了数据挖掘的主题：数据挖掘关注解决业务业问题和实现业务目标。数据挖掘主要不是一种技术，而是一个过程，业务目标是它的的核心。没有业务目标，没有数据挖掘(不管这种表述是否清楚)。因此这个准则也可以说成：数据挖掘是业务过程。 这里定义了数据挖掘过程的一个关键特征。CRISP-DM的一种朴素的解读是业务知识仅仅作用于数据挖掘过程开始的目标的定义与最后的结果的实施，这将错过数据挖掘过程的一个关键属性，即业务知识是每一步的核心。为了方便理解，我使用CRISP-DM阶段来说明： 商业理解必须基于业务知识，所以数据挖掘目标必须是业务目标的映射(这种映射也基于数据知识和数据挖掘知识); 数据理解使用业务知识理解与业务问题相关的数据，以及它们是如何相关的; 数据预处理就是利用业务知识来塑造数据，使得业务问题可以被提出和解答(更详尽的第三条—准备律); 建模是使用数据挖掘算法创建预测模型，同时解释模型和业务目标的特点，也就是说理解它们之间的业务相关性; 评估是模型对理解业务的影响; 实施是将数据挖掘结果作用于业务过程; 总之，没有业务知识，数据挖掘过程的每一步都是无效的，也没有“纯粹的技术”步骤。业务知识指导过程产生有益的结果，并使得那些有益的结果得到认可。数据挖掘是一个反复的过程，业务知识是它的核心，驱动着结果的持续改善。
导读：在数字经济时代，互联网、智能设备和其他形式的信息技术的爆炸性增长使得数据以 同样令人印象深刻的速度增长，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环 节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来。数据已成为一种重要的生产要素，通过对数据的收集、存储、再组织和分析建模，隐藏在数据中的重要价值及规律逐渐展 现出来，正成为企业转型升级及可持续发展的重要推动力量。大数据分析建模是大数据应用 的核心和重要基础，已成为科技界和企业界关注的热点话题。 ▌大数据分析建模的背景 随着企业信息化的逐步深入，大量信息系统在企业中广泛应用，物联网、云计算、工业互联 网等技术与企业经营生产紧密结合，设备运行、生产加工、测试试验等数据采集过程更加自 动化，企业积累了大量的数据，包括产品销售数据、客户消费数据、客户行为数据、企业运 营数据等，企业经营生产的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来，客户的消费行为和网上行为都被采集下来，这些数据隐藏着大量的有价值的规律和信息，是 企业的重要资产。 另一方面，传统的数据报表、即席查询等简单分析手段已无法满足企业对于深层次信息的挖 掘需求，大数据融合、大数据分析、大数据挖掘等技术不断发展，漏斗分析、事件分析、行 为分析、留存分析、属性分析等模型不断完善，神经网络、决策树、关联规则等挖掘算法不 断成熟，基于Hadoop、HDFS的分布式存储技术以及基于Storm、Spark、MapReduce等分布 式计算技术迅猛发展，为大数据分析处理及分析建模提供了坚实的技术支撑。 ▌大数据分析建模步骤
企业开展大数据分析，首先应开展业务调研和数据调研工作，明确分析需求，其次应开展数据准备工作，即选择数据源、进行数据抽样选择、数据类型选择、缺失值处理、异常值检测和处理、数据标准化、数据簇分类、变量选择等，再次应进行数据处理工作，即进行数据采集、数据清洗、数据转换等工作，最后开展数据分析建模及展现工作。大数据分析建模需要进行5个步骤，即选择模型、训练模型、评估模型、应用模型、优化模型结构。 1 ▏选择分析模型 基于收集到的业务需求、数据需求等信息，研究决定选择具体的模型，如行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户行为分析、分群分析、属性分析等模型，以便更好地切合具体的应用场景和分析需求。 2 ▏训练分析模型 每个数据分析模型的模式基本是固定的，但其中存在一些不确定的参数变量或要素在里面，通过其中的变量或要素适应变化多端的应用需求，这样模型才会有通用性。企业需要通过训练模型找到最合适的参数或变量要素，并基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数。 3 ▏评估分析模型
目录 1 仓库底层模型重构 ............................................................................................................................ １ 1.1.1.1 数据仓库建模基本理论.......................................................................... １ 1.1.1.2 大数据平台下数据仓库设计思路 ........................................................... ６ 1.1.1.3 整合层数据处理思路.......................................................................... ２７ 1.1.1.4 整合层主题模型设计关注点............................................................... ２８ 1.1.1.5 整合层主题模型算法选择 .................................................................. ３０ 1.1.2 核心模型改造方案......................................................................................................... ３１ 1.1. 2.1 新核心模型重构设计思路 .................................................................. ３１ 1.1. 2.2 新核心模型设计................................................................................. ３２ 1.1. 2.3 老核心模型中历史数据迁移............................................................... ３４ 1.1. 2.4 新老核心模型同步运行...................................................................... ３５ 1.1. 2.5 下游应用切换到新核心模型............................................................... ３５ 1.1. 2.6 老核心模型归档下线.......................................................................... ３５ 1.1.3 共性加工层重构方案..................................................................................................... ３５ 1.1.3.1 方案概述............................................................................................ ３５ 1.1.3.2 分层设计方案..................................................................................... ３６ 1.1.3.3 数据保留规则..................................................................................... ３６
大数据风控建模标准流程 一、风控建模标准过程 （一）数据采集汇总 1、以客户为维度组织搜集信息（人口属性、交易信息、交易渠道、风险评估、产品偏好、经营信息） 2、评估数据真实性和质量，数据质量好的变量进入后续步骤 （二）模型设计 1、时间窗和好坏客户定义 时间窗：根据获取数据的覆盖周期，将数据分为用来建模的观察期数据，和后面用来验证表现的表现期数据； 好坏客户定义：分析客户滚动和迁移率，来定义什么程度逾期的为“坏客户”，例如定义m3为坏客户就是定义逾期3个月的才是坏客户； 2、样本集切分和不平衡样本处理 样本集切分：切分为训练集和测试集，一般7/3或8/2比例； 不平衡样本：最理想样本为好坏各50%，实际拿到的样本一般坏客户占比过低，采取过采样或欠采样方法来调节坏样本浓度。 3、模型选择 评分卡模型以逻辑回归为主。 （三）数据预处理及变量特征分析 1、变量异常值、缺失值处理：使用均值、众数等来平滑异常值，来填
补缺失，缺失率过高的变量直接丢弃； 2、变量描述性统计：看各个变量的集中或离散程度，看变量的分布是否对样本好坏有线性单调的相关性趋势； （四）变量筛选 1、变量分箱：变量取值归入有限个分组中，一般5个左右的分箱数量，来参加后面的算法模型计算。分箱的原则是使得各箱内部尽量内聚，即合并为一箱的各组坏样本率接近；使得相邻分箱的坏样本率呈现单调趋势。从方法上一版采取先机器分箱，后人工微调。 2、定量计算变量对于识别坏样本的贡献度（woe和iv） （1）woe是统计一个变量的各分箱区间之间的好占总好比值坏占总坏之比，不同分箱之间差异明显且比例成单调趋势，说明分箱的区分度好；（2）iv是在woe基础上进一步加权计算这个变量整体上对于区分好坏样本的识别度，也就是变量影响因子。数越大说明用这个变量进行区分的效果越好，但iv值过大容易引起模型过拟合，即模型过于依赖单一变量，造成使用过程中平衡性健壮性不好； 3、计算变量之间的相关性或多重共线性，相关性高于0.5甚至0.7的两个变量里，就要舍弃一个，留下iv值较高的那个。例如“近一个月查询次数”、“近三个月查询次数”、“近六个月查询次数”这三个变量显然明显互相相关度高，只保留其中一个变量进入模型即可。 （五）变量入模计算 1、以最终选定的若干变量，进入回归模型算法，机器自动计算 其中每一个x就是一种变量，这个计算就是为了算出每种变量的最终权