《数据分析实务与案例》实验教学练习手册
管理科学与工程学院
实验一SAS基本操作与数据集建立、浏览
?实验目的?
掌握启动SAS的方法，熟悉常用的操作界面；理解SAS数据库、临时|永久数据集等基本概念，熟练掌握建立数据集、浏览编辑数据集的基本使用方法。
?实验内容?
?实验项目1
输入下列程序，运行并保存在恰当的文件夹中：
data tmp;
input name$ birthday date9. score1 score2 score3 wage comma8.2 percent;
cards;
zhangsanfen 02-oct-76 78 81 65 1,256.12 0.21
lisi 18-jan-75 74 93 65 1,080.5 0.15
wangwu 14,feb,74 88 90 95 2,040. 0.3
xuliu 30/jun/77 75 89 69 980.38 0.12
proc print;
format birthday monyy7. wage dollar4.2;
run;
上述程序建立了一个含有姓名、生日、项目1~3的考核分、工资、加薪比率这些字段的临时数据集tmp。
〖实验指导〗
★有关知识★
SAS主界面中有几个常用的工作窗口：?编辑窗口?用于录入、编辑程序；?日志窗口?用于显示SAS系统运行信息；?输出窗口?用于显示运行SAS程序产生的文字输出结果；……。
SAS主界面上有几个常用的菜单：有关文件操作的功能都组织在?文件菜单?中，SAS 程序的提交运行、已运行过程序在编辑窗口的重新显示等功能组织在?运行菜单?中；……。
?实验项目2。
试用编程方法和菜单|工具条方式分别建立用户数据库MyLib和MySas。
〖实验指导〗
★有关知识★
SAS主界面中工具条上有?创建新的数据库?工具图标，用于指定?库标识?与实际文件夹之间关联以创建一个逻辑数据库。
用libname语句可以创建、取消逻辑数据库。LIBNAME语句的一般用法为：
libname 数据库名[引擎] 库位臵;
libname 数据库名(库位臵1 库位臵2 …);
库位臵通常是‘目录的全路径文件名’表示;引擎为读写数据的格式说明,如v8,v6,xport 等。
?实验项目3。
有10位同学的名字、年龄、体重、身高数据如下表所示；试用多种手段将这些数据新建为一个存放在MyLib库下的health永久数据集。
health数据集的内容
将上述程
序输入编辑窗
口并运行，观察输出结果和日志窗口中的内容。
〖实验指导〗
★有关知识★
建立SAS数据集方法有两大类：一类是批处理式的，即用编程方法等建立数据集；另一类是交互式的，如在viewtable窗、Analyist、INSIGHT等窗口中，交互录入数据。
?实验项目4。
记事本stock.txt中存放有code(证券代码)、name (证券名称)、scale (流通盘)、EPS (每股收益)、share (投资组合中所占份额)、price (价格)的数据（以空格分隔），将其读入到SAS 临时数据集stock中。
〖实验指导〗
★有关知识★
SAS数据步编程的基本结构为：
结构1 结构2
input语句用于建立数据集的变量并从源数据中读入变量值；若建立的变量为字符型，则在变量名后带上美圆号$。
?实验项目5
试着将SAS数据集stock中的数据导出到Excel 表格stock.xls中。
〖实验指导〗
★有关知识★
在FILE菜单中的IMPORT DATA和EXPORT DATA子菜单可实现一些常见数据格式的数据文件与SAS数据集之间的转换。
实验练习二通过编程建立SAS数据集（1）
?实验目的?
基本掌握编程建立SAS数据集的方法，熟练运用input语句的4种基本输入模式以及混合模式。
?实验内容?
?实验项目1。
有一个文本格式数据文件ex21.dat，其每行数据中含有工号(id)占前5位、姓名(Name)从第7-14位、部门号(dep)占据第1-2位、体重(weight)占据第16-19位，其部分数据如下：13011 zhangsan 52.8
02021 wangwuzi 64.3
10005 xuxiake 55.0
试用列输入模式将其读入从而建立数据集dem21。
〖实验指导〗
★有关知识★
对数据字段位臵固定的源数据,用input语句读入数据时,可按列模式输入,其一般形式为：
input 变量名1[$] 开始列数-结束列数[变量名2 …]；
?实验项目2。
有一个文本格式数据文件ex22.dat，其内各行依次含有id (工号)、birthday (生日)、marryday (结婚纪念日)、salaray (薪水)四变量，其部分数据如下：
100 07:31:68 31jul98 $21,456.20
101 07/21/67 21jul97 $30,234.85
102 05-22-66 22may96 $15,876.
试用格式化输入模式将其读入从而建立数据集dem22。
〖实验指导〗
★有关知识★
对数据字段位臵固定的源数据,也可以采用格式化的输入模式更灵活地建立SAS数据
集。一般形式：
input 指针控制变量名输入格式名[…];
适用范围：源文件中各变量所在位臵必须是规则的(字段宽度固定)；可用指针控制变量读入的始点,终点由输入格式确定；每个变量按输入格式读入指定的长度；该模式特点与列模式基本类似,但可读入多种格式的数值字段，尤其在输入日期型数据时应使用该模式。
?实验项目3。
有一个文本格式数据文件ex23.dat，其内各行依次含有id (学号)、name(姓名)、age (年龄)、score (成绩)四类数据，彼此间空格分隔，其部分数据如下：
021496001 张三丰21 596
012256021 司马相如22 612
991034099 王小二25 498
试用列表输入模式将数据读入从而建立数据集dem23。
〖实验指导〗
★有关知识★
对分隔符(通常为空格)固定的数据源,可以采用自由列表模式输入数据。一般形式为：input 变量名[$] […]; /*变量长度默认8,超过会截断*/
其中,变量名指明数据集中要建立的变量,它们出现的顺序必须与数据源中的数据字段顺序匹配。
一般情况下,变量的长度默认为8个字节,这对字符型变量而言,只能存放8个字符(4个汉字)。length语句可改变变量的长度属性,一般形式为:
length 变量名表[$] 长度. ;
另外，为突破变量的默认长度限制,也可以在列表输入模式中还可以加入输入格式修饰说明,一般形式为:
input 变量名:[$] 输入格式. […];
?实验项目4。
通过DATA步内编程来建立一个由姓名（name）、学号（id）、生日（birthday）、性别（sex）、总分（score）组成的SAS数据集，并输出数据集。原始数据（不能改变其格式）部分如下：
乔本鬼太狼84/09/01 601.8 id=001 sex=男
龟田次一郎82/12/23 588.7 id=002 sex=男
山本美智子87/01/18 623.3 id=003 sex=女
张美萍85/04/30 589.6 id=018 sex=女
王晓刚84/09/11 578 id=021 sex=男
杨英82/11/19 587.9 id=034 sex=女
〖实验指导〗
★有关知识★
当源数据文件中的数据字段里包含字段名时,往往需要采用命名模式输入较为方便。一般形式为：
INPUT [指针] 变量名=[$] [...] [@|@@];
INPUT 变量名= [$] 始列[-终列] [.小数位] [@|@@];
INPUT [指针] 变量名=informat. [@|@@];
对一些复杂的非标准的源数据文件,各数据字段需要不同的读入模式才能正确匹配,这时可在input语句中混合使用各种读入模式。但注意，在混合模式中，命名模式必须出现在最后。
?实验项目5。
上题中如要计算每人的年龄（age），应如何修改程序？
〖实验指导〗
★有关知识★
利用date()、time()等函数获取系统日期和时间。例如：dt=date(); te=time();
也能利用sysdate、systime系统宏变量获取日期时间。例如：dd="&sysdate"d; tt="&systime"t;
用SAS函数INTCK(int,from,to)可以计算from到to两个日期之间的间隔数int，当int 取?year?时，则计算的是间隔年份。
实验练习三SAS数据步编程建立数据集（2）
?实验目的?
能综合运用数据步编程的各种输入模式以及SAS函数，较熟练地将非规则的原始数据、多种数据格式准确地读入SAS数据集；熟悉常用的SAS函数,如系统日期时间函数、随机数发生器函数、对数/指数/三角/求和/差分等数学函数。
?实验内容?
?实验项目1。
编辑程序计算1989 年5 月1 日('01MAY89'd)与2000 年7 月1 日('01JUL00'd)之间相隔的天数，并输出在日志窗中。
〖实验指导〗
★有关知识★
用SAS函数INTCK(int,from,to)可以计算from到to两个日期之间的间隔数int，当int 取?day?时，则计算的是间隔天数。日期常数可用'ddmmmyy'd形式表示，其中ddmmmyy 是date7格式的数据。
?实验项目2。
用金融函数(终值=compound(初值,.,复利率,期数); 复利率=compound(初值, 终值,.,期数);)计算在1980年7月1日存入1000元,年利率为1.25%,到2000年7月1日的终值，并输出在日志窗中；若要在20年内获得本利和共2000，则年复利率应达到多少？
〖实验指导〗
★有关知识★
用SAS 金融函数compound 可以计算资金的终值或利率。一般使用格式为: 终值=compound(初值,.,复利率,期数);
复利率=compound(初值, 终值,.,期数);
? 实验项目3。
要建立一个含变量课程（course ）、教师（teacher ）、学生（student ）、学号（id ）、成绩（score ）的数据集。根据原始数据的2种不同情况，请分别编程：
〖实验指导〗 ★有关知识★
①RETAIN 语句使其中的变量为保留变量，即在数据步的每次循环时,不被重新初始化。(有点类似C 中的静态变量。) 使用格式：
RETAIN 变量名1 [初值1] [变量2[初值2]…];
或： RETAIN 变量名表 [（初值表）];
②SAS 数据步循环执行的次数被动态地保存在SAS 预定义的变量 _n_ 中。 ③使用if 语句能实现有条件的执行某些SAS 语句，一般使用形式为：
IF 表达式 [THEN 语句1;[ELSE 语句2]]；
注意：如果THEN 或ELSE 后需要一组语句时，可放在?DO ；?和?END ；?语句之
间。
★算法思路★（仅供参考，不是唯一的方法） 第一种情况：在数据步内连续用两个input 语句即可。
第二种情况：在数据步内设臵course 、teacher 变量为保留变量；首先仅当数据步循环在第一轮执行时，用input 语句读入course 、teacher 的数据；随后对数据步每次循环都用input 语句读入student 、id 、score 的数据。
? 实验项目4。
使用随机数函数生成服从标准正态分布的随机数100个，存放在数据集Norm 内。 〖实验指导〗 ★有关知识★
SAS 函数rannor(0)返回服从标准正态分布的随机数。
? 实验项目5。
在外部数据文件consume.dat （纯文本格式）中存放有A 、B 两市郊区若干期的人均消费额
⑴：
Math LiMing
WangFang 1501 95 English ZhangJun GeMing 1543 89 Chinese ChenHong HeFei 1628 84
⑵：
Statistics YangHui WangFang 1501 95 GeMing 1543 89 HeFei 1628 84。
的数据，具体内容如下（注意：原文一字不差）：
Acity 3186 2775 1913 1536 2318 2254 1948 2131 3261 2066
3389 1961 2468 1853 2411 1864 1908 2524 2816 1668
Bcity 994 1362 1176 1525 1441 1077 1847 1990 1221 862
1045 1379 1128 1182 3124 1769 2130 1096 1926 1408
试用数据步编程建立变量为?城市名称（city）?、?人均消费（consume）?的SAS数据集。
〖实验指导〗
★有关知识★
同?项目3?。
★算法思路★（仅供参考，不是唯一的方法）
在数据步循环内，首先用input读入临时变量tmp的值；设臵保留变量city；给变量consume赋初值0；接着判断tmp的值是否为"Acity" 或"Bcity"，如是则令city=tmp，如不是，则令consume=tmp，并将PDV缓冲器的内容输出到数据集而成为一条记录。
?实验项目6。
用下列程序可建立某班学生学号num、班别代号code的数据集：
data chance;
input num @@;
code=‘A01’;
cards;
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 2526 27
28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
proc print noobs;
run;
现在想在该班上以0.1的概率随机选代表参加校学代会，请设法修改上述程序，进行随机挑选，并使数据集chance中再增加一个列变量存放每人被挑选的结果。
〖实验指导〗
★有关知识★
SAS函数ranuni(0)将返回服从[0，1]均匀分布的随机数（模拟服从[0，1]均匀分布的随机变量）。
若X~U[0,1]（[0，1]均匀分布）则P{X<0.1}=0.1，即事件?ranuni(0)<0.1?的概率为0.1。
★算法思路★（仅供参考，不是唯一的方法）
利用数据步循环，在每次读数据后，?扔?一次随机数，观测是否发生概率为0.1的随机事件，若发生了，则输出观测号（或做个标记，如设变量flag=1）。
?实验项目7。
有一份时间序列数据在文本文件price.txt内，它含日期time、报价price两数据字段，
部分数据如下：
19800123 16.9
19800223 16.4
19800323 16.3
19800423 16.5
19800523 16.7
19800623 16.9
19800723 17.0
19800823 17.2
19800923 17.5
19801023 17.4
19801123 17.6
19801223 17.7
试建立一份SAS数据集，内含变量time、price外，还有price的一阶差分pdf、二阶差分p2df以及间隔3个时间单位的price差分pdf3。
〖实验指导〗
★有关知识★
利用SAS函数dif(price)将返回变量price的一阶（间隔一期的）差分，用difn(price)将返回变量price的一阶（间隔n期的）差分；要获得高阶差分，可嵌套使用diff函数。
实验练习四SAS数据加工管理（1）
?实验目的?
掌握SAS数据集抽取、变量运算、拼接、合并、排序等常用的数据加工方法
?实验内容?
?实验项目1。
将SCORE数据集中女生的记录内容复制到一个临时数据集test。
〖实验指导〗
★有关知识★
数据集选项where=(条件)可以将数据集中满足条件的观测筛选出，如：
data test(where=(name='张三'));
可以筛选出name='张三'的观测。当然用if语句、where语句也可完成对记录的筛选。
利用数据步过程的SET语句，可以从一个已存在的数据集中依次读入每一个观察值。对数据作某种处理后，写入数据集。
?实验项目2。
将GPA数据集中的记录按照gpa的高低拆分到3个不同的数据集：gpa大于等于5的到good数据集，gpa在4和5之间的到normal数据集，gpa在4 以下的到bad 数据集。
〖实验指导〗
★有关知识★
在数据步中语句OUTPUT [数据集名]；能将当前观测写入指定的数据集。
?实验项目3。
用数据步编程将数据集test1与test2按NUMBER顺序拼接成新数据集test。
test1中数据为：
930101 王亚平男05/13/75 21 590.0
950207 李小丽女05/21/77 19 595.0
950202 吴元元女08/20/77 19 555.5
940203 马小平男12/12/76 20 576.0
test2中数据为：
940104 赵南飞男10/15/76 20 580.0
930105 洪燕峰男01/05/75 21 589.5
950106 周缅女01/30/78 18 566.0
〖实验指导〗
★有关知识★
SORT过程可将数据集的观测值按一个或多个变量值进行排序，以便其它的SAS过程利用BY语句对其进行分组处理。排序后的观测值存放在一个新的SAS数据集中或替代原数据集。过程格式：
PROC SORT [选项]；
BY [DESCENDING] 变量1 […[DESCENDING] 变量n]；
[RUN；]
利用数据步过程的的SET语句可以实现若干个数据集的拼接（纵向连接），形成新的一个大数据集。语法格式为：
SET [数据集1 [(数据集选项1)] […数据集n [(数据集选项n)]；
?实验项目4。
试对GPA数据集中的观测按变量SATV(降序)以及SEX(升序)的值排序，排序后的数据寸在数据集gtmp中。在gtmp中通过计算变量SATM的常用对数，生成新变量SATMLOG。
〖实验指导〗
★有关知识★
在数据步内可以通过赋值语句将已有数据经计算等处理生成出新的变量。
SAS函数log(变量)、log10(变量)可以计算变量的自然对数和常用对数。
?实验项目5。
建立数据集old1（ID、NAME、AGE）和old2（ID、SCORE），然后通过数据步编程将old1、old2合并成数据集xsfs，要求观测能合理地匹配合并。
〖实验指导〗 ★有关知识★
要将数据集合并（横向连接）为一个拥有各数据集中变量的新数据集，可用DATA 过程的MERGE 语句来实现。MERGE 语句的基本语法格式为：
MERGE 数据集表；
该语句能将数据集表指定那些数据集（最多可达40个数据集）中同样观测序号的观测值合并成一个观测值，新数据集中的观测数为各原数据集中观测数最大值。若原有数据集中有同名变量，则在新数据集中仅出现一次。
该语句与BY 语句配合，可以将具有共同变量且已按此变量排序过的那些数据集进行匹配合并。
实验练习五 SAS 数据加工管理（2）
?实验目的?
掌握SAS 数据集抽取、更新、转臵、观测分组等常用的数据加工方法以及结构化查询的方法。
?实验内容?
? 实验项目1。
试将数据集SASHELP.workers 第10到66条观测中满足条件"ELECTRIC>260"的观测提取出来，生成新的数据集tmp 。
〖实验指导〗 ★有关知识★
用数据集选项（数据集名后圆括号内的选项）firstobs=n obs=m 可以从数据集中挑选出第n 条到第m 条记录供数据步处理。
用if 语句、where 语句可对记录进行条件筛选。
? 实验项目2。
在上题生成的数据集tmp 中删除变量DA TE 中年份为八十年代的观测，以及删除变量ELECTRIC 。
〖实验指导〗
old1数据： 930101 王亚平 23 950207 李小丽 21 950202 吴元元 22 940203 马小平 19 940104 赵南飞 21 930105 洪燕峰 20 950106 周缅 21
old2数据：
940104 510 940203 480 930105 998 930101 890 950106 903 950202 840
★有关知识★
可用数据集选项DROP=变量名表、KEEP=变量名表来删除或保留原有的一些变量，这样的任务也可有drop和keep语句来实现。
要删除记录可用delete语句。
?实验项目3。
请用数据集fix中的数据去更新数据集xsfs（见实验四）。其中fix中数据为：
950207 李小丽21 500
950106 周缅21 640
〖实验指导〗
★有关知识★
要用一个数据集的观测值对另一个数据集进行批量修改，可用数据步过程的UPDATE 语句来完成。其语法格式为：
UPDATE 主数据集(IN=变量名) 修正数据集(IN=变量名) (END=变量名)；
注意：要正确进行批量修正，UPDATE通常总是与BY语句配合使用，因而预先应将两数据集排序。
?实验项目4。
请将数据集xsfs转臵为数据集tmp。
〖实验指导〗
★有关知识★
利用TRANSPOSE过程可将SAS数据集转臵，使新数据集中的变量对应原数据集的观察，而新数据集的观察对应原数据集的变量。
该过程通常的使用格式为：
PROC TRANSPOSE 选项；
[VAR 变量表；]
[ID 变量；]
[IDLABEL 变量；]
[COPY 变量表；]
[BY 变量表；]
[RUN；]
?实验项目5。
在数据集student（变量：name，id，sex）、chengji（变量：id，kno，score）、kecheng （变量：kno，kname）中用SQL窗查询满足条件成绩大于85分的学生姓名（name）、课程名（kname）、成绩（score）记录数据，并将查询结果生成SAS数据集report。
〖实验指导〗
★有关知识★
结构化查询语言SQL过程是一种在关系型数据库中广泛使用的标准查询语言，SAS系
统使用PROC SQL过程实现对SQL的支持。SQL过程的基本格式：
PROC SQL [选项表]；
ALTER TABLE alter语句说明项；
CREATE create语句说明项；
DISCRIBE discribe语句说明项；
DROP drop语句说明项；
INSERT insert语句说明项；
RESET [选项表]；
SELECT select语句说明项；
UPDATE update语句说明项；
VALIDATE validate语句说明项；
CONNECT TO DBMS名[AS 别名] [选项表]；
DISCONNECT FROM DBMS名|别名；
EXECUTE （SQL语句）BY DBMS名|别名；
[RUN；]
在SAS中，可以用查询器来完成对数据集的SQL查询操作，只要单击菜单项?Tools=> Query?即可打开SQL查询表窗口，进行数据查询。
?实验项目6。
用SQL窗查找出GPA数据集中gpa大于5的所有记录并且计算出它们的gpa的平均值。
〖实验指导〗
★有关知识★
同项目5。
实验六聚类分析
?实验目的?
1.通过上机操作使学生掌握系统聚类分析方法在SAS软件中的实现，熟悉系统聚类的用途和操作方法，了解各种距离，能按要求将样本进行分类；
2.要求学生重点掌握该方法的用途，能正确解释软件处理的结果，尤其是冰柱图和树形图结果的解释；
?实验项目1
用CLUSTER过程和TREE过程进行谱系聚类
★有关知识★
聚类分析又称群分析、点群分析,是定量研究分类问题的一种多元统计方法。聚类分析的基本思想是认为所研究的样品或指标之间存在着程度不同的相似性，于是根据一批样品的多个观测指标，找出能够度量样品或变量之间相似程度的统计量，并以此为依据，采用某种聚类法，将所有的样品或变量分别聚合到不同的类中，使同一类中的个体有较大的相似性，
不同类中的个体差异较大。所以，聚类分析依赖于对观测间的接近程度（距离）或相似程度的理解，定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果。
SAS/STAT模块中提供了谱系聚类（CLUSTER）、快速聚类（FASTCLUS）、变量聚类（VARCLUS）等聚类过程。我们重点要求掌握谱系聚类法。
谱系聚类是一种逐次合并类的方法，最后得到一个聚类的二叉树聚类图。其基本计算过程是，对于n个观测，先计算其两两的距离得到一个距离矩阵，然后把离得最近的两个观测合并为一类，于是我们现在只剩了n-1个类（每个单独的未合并的观测作为一个类）。计算这n-1个类两两之间的距离，找到离得最近的两个类将其合并，就只剩下了n-2个类……直到剩下两个类，把它们合并为一个类为止。当然，真的合并成一个类就失去了聚类的意义，所以上面的聚类过程应该在某个类水平数（即未合并的类数）停下来，最终的类数就是这些未合并的类的个数。决定聚类个数是一个很复杂的问题。
1.谱系聚类类数的确定
谱系聚类最终得到一个聚类树形图，可以把所有观测聚为一类。到底应该把观测分为几类合适是一个比较难抉择的问题，因为分类问题本身就是没有一定标准的，关于这一点《实用多元统计分析》（王学仁、王松桂，上海科技出版社）第十章给出了一个很好的例子，即扑克牌的分类。我们可以把扑克牌按花色分类，按大小点分类，按桥牌的高花色低花色分类，等等。决定类数的一些方法来自于统计的方差分析的思想，我们在这里作一些介绍。
（1）统计量
其中为分类数为个类时的总类内离差平方和，为所有变量的总离差平方
和。越大，说明分为个类时每个类内的离差平方和都比较小，也就是分为个
类是合适的。但是，显然分类越多，每个类越小，越大，所以我们只能取使得
足够大，但本身比较小，而且不再大幅度增加。
（2）半偏相关
在把类和类合并为下一水平的类时，定义半偏相关半偏
其中为合并类引起的类内离差平方和的增量，半偏相关越大，说明这两个类越不应该
合并，所以如果由类合并为类时如果半偏相关很大就应该取类。（3）伪F统计量
伪F统计量评价分为个类的效果。如果分为个类合理，则类内离差平方和（分母）应该较小，类间平方和（分子）相对较大。所以应该取伪F统计量较大而类数较小的聚类水平。
（4）伪统计量
用此统计量评价合并类和类的效果，该值大说明不应合并这两个类，所以应该取合并前的水平。
2.CLUSTER过程用法
由于在SAS系统中聚类分析过程没有现成的窗口操作，所以实现聚类分析必须编写SAS程序。SAS/STAT模块中的Cluster过程可实现系统聚类分析，可调用Tree过程生成聚类谱系图。
CLUSTER过程的一般格式为：
PROC CLUSTER DATA=输入数据集METHOD=聚类方法选项;
VAR 聚类用变量;
COPY 复制变量;
RUN;
其中的VAR语句指定用来聚类的变量。COPY语句把指定的变量复制到OUTTREE＝的数据集中。PROC CLUSTER语句的主要选项有：
（1）METHOD=选项，这是必须指定的，此选项决定我们要用的聚类方法，主要由类间距离定义决定。方法有AVERAGE、CENTROID、COMPLETE、SINGLE、DENSITY、WARD、EML、FLEXIBLE、MCQUITTY 、MEDIAN、TWOSTAGE等，其中DENSITY、TWOSTAGE等方法还要额外指定密度估计方法（K=、R= 或HYBRID）。
（2）DATA＝输入数据集，可以是原始观测数据集，也可以是距离矩阵数据集。
（3）OUTTREE=输出数据集，把绘制谱系聚类树的信息输出到一个数据集，可以用TREE过程调用此数据集绘图树形图并实际分类。
（4）STANDARD选项，把变量标准化为均值为0，标准差为1。
（5）PSEUDO选项和CCC选项。PSEUDO选项要求计算伪F和伪统计量，
CCC选项要求计算、半偏和CCC统计量。其中CCC统计量也是一种考察聚类效果的统计量，CCC较大的聚类水平是较好的。
3.TREE过程用法
TREE过程可以把CLUSTER过程产生的OUTTREE＝数据集作为输入数据集，画出谱系聚类的树形图，并按照用户指定的聚类水平（类数）产生分类结果数据集。其一般格式如下：
PROC TREE DATA＝数据集OUT=输出数据集NCLUSTER=类数选项;
COPY 复制变量;
RUN;
其中COPY语句把输入数据集中的变量复制到输出数据集（实际上这些变量也必须在CLUSTER 过程中用COPY语句复制到OUTTREE＝数据集）。PROC TREE语句的重要选项有：
（1）DATA＝数据集，指定从CLUSTER过程生成的OUTTREE＝数据集作为输入数据集。
（2）OUT＝数据集，指定包含最后分类结果（每一个观测属于哪一类，用一个CLUSTER变量区分）的输出数据集。
（3）NCLUSTERS＝选项，由用户指定最后把样本观测分为多少个类（即聚类水平）。
（4）HORIZONTAL，画树形图时沿水平方向画，即绘制水平方向的树形图，系统默认绘制垂直方向的树形图。
【实验过程（步骤、程序）】
以多元统计分析中一个经典的数据作为例子，这是Fisher分析过的鸢尾花数据，有三种不同鸢尾花（Setosa、Versicolor、Virginica），种类信息存入了变量SPECIES，并对每一种测量了50棵植株的花瓣长（PETALLEN）、花瓣宽（PETALWID）、花萼长（SEPALLEN）、花萼宽（SEPALWID）。这个数据已知分类，并不属于聚类分析的研究范围。这里我们为了示例，假装不知道样本的分类情况（既不知道类数也不知道每一个观测属于的类别），用SAS去进行聚类分析，如果得到的类数和分类结果符合真实的植物分类，我们就可以知道聚类分析产生了好的结果。
这里假定数据已输入SASUSER.IRIS中（见系统帮助菜单的?Sample Programs |
SAS/STAT | Documentation Example 3 from Proc Cluster?）。为了进行谱系聚类并产生帮助确定类数的统计量，编写如下程序：
proc cluster data=sasuser.iris method=ward outtree=otree pseudo ccc;
var petallen petalwid sepallen sepalwid;
copy species;
run;
可以显示如下的聚类过程（节略）：
T
Pseudo Pseudo i
NCL -Clusters Joined- FREQ SPRSQ RSQ ERSQ CCC F
t**2 e
149 OB16 OB76 2 0.000000 1.0000 . . . . 148 OB2 OB58 2 0.000007 1.0000 . . 1854.1 . T
147 OB96 OB107 2 0.000007 1.0000 . . 1400.1 . T
146 OB89 OB113 2 0.000007 1.0000 . . 1253.1 . T
145 OB65 OB126 2 0.000007 1.0000 . . 1182.9 . T ………………………………………………………………………………………………………
25 CL50 OB57 7 0.000634 0.9824 0.973335 6.446 291.0 5.6 24 CL78 CL62 7 0.000742 0.9817 0.972254 6.430 293.5 9.8 23 CL68 CL38 9 0.000805 0.9809 0.971101 6.404 296.0 6.9 22 CL30 OB137 6 0.000896 0.9800 0.969868 6.352 298.3 5.1 21 CL70 CL33 4 0.000976 0.9790 0.968545 6.290 300.7 3.2 20 CL36 OB25 10 0.001087 0.9779 0.967119 6.206 302.9 9.8 19 CL40 CL22 19 0.001141 0.9768 0.965579 6.146 306.1 7.7 18 CL25 CL39 10 0.001249 0.9755 0.963906 6.082 309.5 6.2 17 CL29 CL45 16 0.001351 0.9742 0.962081 6.026 313.5 8.2 16 CL34 CL32 15 0.001462 0.9727 0.960079 5.984 318.4 9.0 15 CL24 CL28 15 0.001641 0.9711 0.957871 5.929 323.7 9.8 14 CL21 CL53 7 0.001873 0.9692 0.955418 5.850 329.2 5.1 13 CL18 CL48 15 0.002271 0.9669 0.952670 5.690 333.8 8.9 12 CL16 CL23 24 0.002274 0.9647 0.949541 4.632 342.4 9.6 11 CL14 CL43 12 0.002500 0.9622 0.945886 4.675 353.3 5.8 10 CL26 CL20 22 0.002694 0.9595 0.941547 4.811 368.1 12.9 9 CL27 CL17 31 0.003060 0.9564 0.936296 5.018 386.6 17.8
8 CL35 CL15 23 0.003095 0.9533 0.929791 5.443 414.1 13.8 7 CL10 CL47 26 0.005811 0.9475 0.921496 5.426 430.1 19.1 6 CL8 CL13 38 0.006042 0.9414 0.910514 5.806 463.1 16.3 5 CL9 CL19 50 0.010532 0.9309 0.895232 5.817 488.5 43.2 4 CL12 CL11 36 0.017245 0.9137 0.872331 3.987 515.1 41.0 3 CL6 CL7 64 0.030051 0.8836 0.826664 4.329 558.1 57.2 2 CL4 CL3 100 0.111026 0.7726 0.696871 3.833 502.8 115.6 1 CL5 CL2 150 0.772595 0.0000 0.000000 0.000 . 502.8 伪F图形
CCC图形
伪图形
半偏图形
输出结果列出了把150个观测每次合并两类，共合并149次的过程。NCL列指定了聚类水平G （即这一步存在的单独的类数）。?-Clusters Joined-?为两列，指明这一步合并了哪两个类。其中OB xxx表示原始观测，而CL xxx表示在某一个聚类水平上产生的类。比如，NCL为149时合并的是OB16和OB76，即16 号观测和76号观测合并；NCL为1（最后一次合并）合并的是CL5和CL2，即类水平为5时得到的类和类水平为2时得到的类合并，CL5又是由CL9和CL19合并得到的，CL2是由CL4和CL3合并得到的，等等。FREQ
表示这次合并得到的类中有多少个观测。SPRSQ是半偏，RSQ是，ERSQ是在均
匀零假设下的的近似期望值，CCC为CCC统计量，Pseudo F 为伪F统计量，Pseudo t**2
为伪统计量，Norm RMS Dist是正规化的两类元素间距离的均方根，Tie指示距离最小的候选类对是否有多对。
因为假定不知道数据的实际分类情况，所以我们必须找到一个合理的分类个数。为此，
考察CCC、伪F、伪和半偏统计量。我们打开ASSIST模块，调入上面产生的OTREE 数据集，绘制各统计量的图形。因为类水平太大时的信息没有多少用处，所以我们用WHERE 语句对OTREE数据集取其类水平不超过30的观测。
各统计量的图形显示：CCC统计量建议取5类或3类（局部最大值），伪F建议3类
（局部最大值），伪建议3类（局部最大值处是不应合并的，即局部最大值处的类数加
1），半偏建议3类。由这些指标看，比较一致的是3类，其次是5类。为了看为什么不能明显地分为三类，我们对四个变量求主分量，画出前两个主分量的散点图。可以看出Setosa（红色）与其它两类分得很开，而Versicolor（绿色）与Virginica（蓝色）则不易分开。
因为我们知道要分成3类，所以我们用如下的TREE过程绘制树形图并产生分类结果数据集：
proc tree data=otree horizontal nclusters=3 out=oclust;
copy species;
run;
大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景：中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长，2008年银行向消费者发卡约500万张，而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长，业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案：从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图
Greenplum解决方案的一个核心的功能是，它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前，最普遍的关系数据库管理系统（如Oracle 或Microsoft SQL Server），都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理，会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升：2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，
本科学生综合性实验报告项目组长张梦瑶学号0141262 成员 专业国际经贸班级国贸142 实验项目名称商务数据分析报告 指导教师及职称李虹来 开课学期2015 至2016 学年下学期 上课时间2016 年 6 月16 日
1.商业理解阶段 网上销售与传统的店面销售不同，没有售货员提供现场咨询服务。但是，网上销售可以利用互联网的优势，为用户提供更优质的服务。由于服务器会记录用户在浏览电子商务网站时的所有行为，因此，企业很容易收集用户的浏览记录、交易信息及偏好数据。 在个性化推荐技术的关联规则分析中，最典型的例子是购物篮分析，其目标是发现交易数据库中不同商品之间的联系强度，挖掘用户潜在购买模式，并将这些模式所对应的服务或产品展示给用户，为其提供参考，从而提高用户的满意度及购买率。 2. 数据理解阶段 本案例采用淘宝网的用户交易数据进行分析，每条交易记录包括记录号和顾客购买的商品，表1给出了数据集中各属性名及意义，表2为部分交易实例数据示例。 3. 数据准备阶段 原始数据集可能包含了一些冗余的数据、空值和零值等，这种格式不能作为关联规则分析算法的输入，需要对数据进行预处理。本案例的预处理中包括过滤掉原始数据集中的商品数量和单价这两个属性。同时为了保护顾客的隐私，过滤了用户名属性，并且用交易号来唯一表示顾客的每一次交易。处理后的数据集如表3所示。
在Clementine软件进行关联规则挖掘时，必须把数据格式转换成Clementine软件能处理的格式。通常有两种格式：一种是布尔矩阵形式，即每行表示一条交易记录，列中的T/F值表示该商品是否有在相应的交易记录中出现，T表示有出现，F表示没有出现（表4列出转换后的前3条记录信息）；一种是事务处理格式，即每行对应一个交易号和一个商品项（表5列出了前3个事务对应的事务处理格式）。 4. 数据建模 利用Clementine中的Apriori算法进行关联规则分析，设定最小支持度1%，最小置信度50%，输入为布尔矩阵格式的交易数据（如表4），输出商品的关联规则及相应的支持度、置信度和提升度信息（如表6）。表中显示“高跟鞋”和“洗发水”、“童装”和“玩具”、“文具”经常被一起购买。 表6 Apriori算法运行结果 5. 模型评估 我们选取以下的关联规则向顾客进行推荐。 规则1：（玩具、文具）=>童装 规则2：洗发水=>高跟鞋 规则3：玩具=>童装 规则4：地毯=>家具 规则5：（短裙、高跟鞋）=>女装T恤 规则6：（童装、文具）=>玩具 再结合规则和实际经验知识，可以对规则进行进一步优化处理。在本案例中，可以对规则1{（玩具、文具）=>童装}和规则3{玩具=>童装}进行合并，以规则3的形式呈现。 6. 模型发布 通过建模分析由得出的关联规则，企业就可以得到商品销售的一些合理搭配，进而设定相应的推荐策略。如在顾客购买了地毯后，可以向其推荐家具类商品；或者当顾客购买了童装后，可以向其推荐玩具和文具类商品；这些都可能是顾客感兴趣或需要的商品。
大数据的商业应用 对大数据的开放和应用将对社会、商业和个人都产生巨大而深远的影响。目前我们已经观察到或者可以预测到的影响包括但不仅限于以下几个方面。 第一，围绕大数据的应用将激发前所未有的创新浪潮。社交网络的流行和物联网的建设使得对个体和群体（无论是人或物）的实时观察和了解正在逐渐成为可能，这为预测群体行为和了解个体偏好提供了强有力的工具。利用大数据这一特性的应用已经在多个领域展现其惊人的威力和创新能力。 第二，大数据的开放将极大地提升社会的公开透明度和提高政策制定的效率。一方面，多种类型数据的公开大大提升了政府的透明度，通过公众的监督提高民主程度。另一方面，通过为大众提供创新的平台，充分汲取群体的智慧，有效榨取数据的可利用价值，反过来可以提升社会效率和政府效率。 第三，随着大数据时代的来临和深化，在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析而做出，而并非基于经验和直觉。伴随着数据的大量累积和数据处理能力的不断提升，利用数据来进行判断和预测的能力将会得到无限的放大，数据将引领社会前进的方向。第四，个人成为大数据链条中不可或缺的一环，而对数据的依赖将改变人类的生活方式。 对银行的影响 （一）大数据提供了全新的沟通渠道和营销手段 一方面，社交媒体的兴起给银行提供了全新的与客户接触的渠道。已经有多家银行开通了官方微博，通过树立社会化的形象，拉近与客户之间的距离，利用社交媒体的力量，往往能够取得意想不到的效果。光大银行在2011年4月份通过其官方微博发起了“95595酒窝哦酒窝——光大电子银行酒窝传递活动”，向网民征集酒窝照片，并由参与者向好友进行传递，征集的照片会组成一个笑容墙展示，一个月的时间里有超过740000人参与了活动，使得光大银行的客服电话号码一夜走红。 另一方面，通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理。银行本身拥有客户的大量数据，通过对数据的分析可以获得很多信息，从而成为进行管理和营销的依据。但由于银行拥有的客户信息并不全面，这种分析有时候难以得出理想的结果甚至有可能得出错误的结论。比如说，如果某位信用卡客户
生命周期是指从出生到死亡的整个过程。大数据是一种特殊的信息资源，也有其自身的生命周期。无论是商业大数据还是政府大数据，在大数据交易平台上作为产品进行交易之前，都要经过数据生成、采集、预处理和分析的过程，这个过程就是不断积累大数据价值的过程，为建立大数据权主体和利益分配奠定了基础。 大数据交易完成后，大数据买家将利用大数据产品，挖掘其潜在价值。买家的反馈将对大数据交易市场产生重要影响。买方使用大数据后，应按与大数据交易平台或卖方签订的合同处理大数据。大数据的生成、收集、预处理、分析、交易、反馈和处置是大数据产品的全生命周期过程。 在商业大数据的生成过程中，大数据来源方主要是个人和企业，个人会产生网页浏览记录、消费行为、出行轨迹、文字评论、上传的
多媒体资料等大数据，企业则产生业务、财务等方面的大数据。 在商业大数据的采集、预处理、分析过程中，企业占据主导地位，大数据交易平台次之，个人仅占很少比例，这是因为企业、大数据交易平台本身具有人才众多、技术手段先进、资金雄厚等天然优势，而个人在人力、时间、软件、硬件、技术手段等多方面都处于明显劣势，所以参与度很低。 在购买商业大数据时，企业是主要参与方，政府、事业单位、大数据交易平台、个人较少，这种现象的产生与各个买方对大数据的利用目的是分不开的：企业有非常明确的盈利目的，渴望通过利用大数据实现自身业务的进一步发展以实现盈利；而政府、大部分事业单位（自收自支事业单位除外）不以盈利为目的，没有强烈的购买动机；大数据交易平台只是起到一个中介作用，渴望引入更多品种、数量的大数据产品，吸引更多大数据买卖双方在自己的平台进行交易以抽取提成实现盈利；个人用户中有部分买家是处于科研目的购买大数据，
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
2014年第1期(总第20期) 哈尔滨师范大学社会科学学报 Journal of Social Science of Harbin Normal University No.1，2014Total No.20 大数据分析驱动 企业商业模式的创新研究 李艳玲 （东北财经大学管理科学与工程学院，辽宁 大连116025） ［摘 要］随着大数据时代的来临，大数据发展催化了大量的相关产业，也带来了商业模式创新的机 遇。大数据问题迅速从技术层面上升到国家战略的最高层面。商务管理在大数据背景下面临诸多的时代挑战，分析企业在应用与研究方面所面临的问题，研究大数据环境下所带来的商业机会的新变化与新思路，思考并探索如何让我国在商业模式创新中迅速适应大数据环境，并有效利用新的机遇与挑战等问题刻不容缓，文章探讨了大数据驱动的商业模式的创新，并对大数据的发展做出展望。 ［关键词］大数据;商业模式;创新研究［中图分类号］F49 ［文献标识码］A ［文章编号］2095－0292（2014）01－0055－05 ［收稿日期］2013－11－10 ［作者简介］李艳玲，东北财经大学管理科学与工程学院副教授，博士研究生，主要从事大数据商业模式创新、管理决策研究。 由于社会化媒体和移动互联网的日益普及， 在最近及未来几年中，各种新的、强大的数据源会持续爆炸式地增长，过去曾经用的名词“信 息爆炸” 、“海量数据”已不足以描述数据的增长态势，2011年5月，美国麦肯锡全球研究院 （MGI ）发表一篇名为“Big data ：The next fron-tier for innovation ，competition and productivity ”（大数据：未来创新、竞争、生产力的指向标） 的研究报告，“Big Data ”（大数据）这个关键词便开始流行起来。 大数据是指大小超出了传统数据库软件工具 的抓取、存储、管理和分析能力的数据群，按EMC 的界定，其中的“大”是指大型数据集，一般在10TB 规模左右；多用户把多个数据集放在一起，形成PB 级的数据量，同时这些数据来自多种数据源，以实时、迭代的方式来实现。IBM 公司把大数据概括成三个V ，即大量化（Volume ）、多样化（Variety ）、快速化（Veloci-ty ），这三个特点反映了大数据所潜藏的巨大价值（Value ），总体概括为四个特征，即4V 。 面对与日俱增的大量复杂的数据，大数据将 会对高级分析产生巨大的影响，如何通过技术、 安全实践和IT 技能的正确组合来发现数字宇宙的潜在效益，帮助客户管理、保护和挖掘这些可以改变游戏规则的数据价值，并把它们直接转化为竞争优势，真正驾驭数字宇宙，发挥大数据的巨大潜力，是每个企业迫切解决的关键问题。同时，分析和利用大数据也可以催生无数新的服务和商机，也让一些传统行业找到了新的发展机会，更为紧迫的是，大数据时代产生了对“数据科学家”这种新兴复合型人才的迫切需求。对数据的洞察力进一步体现公司的战略和行动，将形成正向反馈，有助于企业积累竞争优势，这是大数据分析对产品创新活动的一个新的典型特征。传统创新活动主要局限在企业内部、数据有限、不能及时方便获取，而大数据时代开放性、网络化的数据无处不在，即时发生大量数据，为实时化、个性化创新方式提供了大量的在产品市场化之前进行互动设计的可能性。这方面的研究应充分利用大数据并结合行业特点研究一些重点行业中的产品及服务创新，例如金融、保险、医疗、零售、物流、互联网、电信等具有突出代表 — 55—
1.1成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters)利用Oracle大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 ?Oracle Customer: Thomson Reuters ?Location: USA ?Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17日，是由加拿大汤姆森公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专业智能 信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance大数据机、Exadata数据库云服务器和Exalytics商业智能云服务器搭建了互联网资讯和社交媒体大数据分析平台，实时采集5万个新闻网站和400万社交媒体渠道的资讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机构客户的交易、投资和风险管理。
科学史上最有名的数据分析例子 开普勒三定律 数据来源：第谷?布拉赫（,丹麦人），观察力极强的天文学家，一辈子（年）观察记录了颗行星资料，位置误差不超过°。 观测数据可以视为实验模型。 数据处理：开普勒（，德国人），身体瘦弱、近视又散光，不适合观天，但有一个非常聪明的数学头脑、坚韧的性格（甚至有些固执）和坚强的信念
（宇宙是一个和谐的整体），花了年（）研究第谷的观测数据，得到了开普勒三定律。 开普勒三定律则为唯象模型。 ．数据分析法 思想 采用数理统计方法（如回归分析、聚类分析等）或插值方法或曲线拟合方法，对已知离散数据建模。 适用范围：系统的结构性质不大清楚，无法从理论分析中得到系统的规律，也不便于类比，但有若干能表征系统规律、描述系统状态的数据可利用。 数据分析法 基础知识 （）数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出； （）数据分析（）是指分析数据的技术和理论； （）数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律； （）作用：在实用中，它可帮助人们作判断，以采取适当行动。 （）实际问题所涉及的数据分为： ①受到随机性影响（随机现象）的数据； ②不受随机性影响（确定现象）的数据； ③难以确定性质的数据（如灰色数据）。 （）数理统计学是一门以收集和分析随机数据为内容的学科，目的是对数据所来自的总体作出判断，总体有一定的概率模型，推断的结论也往往一概率的形式表达（如产品检验合格率）。 （）探索性数据分析是在尽量少的先验假定下处理数据，以表格、摘要、图示等直观的手段，探索数据的结构及检测对于某种指定模型是否有重大偏离。它可以作为进一步分析的基础，也可以对数据作出非正式的解释。实验者常常据此扩充或修改其实验方案（作图法也该法的重要方法，如饼图、直方图、条形图、走势图或插值法、曲线（面）拟合法等）。
2016年出版
正文目录 1、BI行业增长强劲，下游需求突出，竞争壁垒有抬升趋势 (4) 1.1、商业智能（BI）认可度持续提高，市场规模不断扩大 (4) 1.2、BI 产业链结构分析 (6) 1.2.1、BI 上游 (6) 1.2.2、BI 下游 (6) （1）、电信行业：大数据潜在金矿、亟待规模开发 (8) （2）、金融行业：效率与安全双轮驱动大数据应用深化 (8) （3）、电子政务：政务信息化政策利好大数据整体解决方案商用 (9) （4）、电力行业：生产信息决策与节能减排双重利好于大数据 (10) 1.3、BI 与大数据的联系与区别 (10) 2、大数据：逐步走向成熟，市场进入爆发成长期 (11) 2、从BI 到大数据4.0的演变历程 (12) 2.1、大数据核心技术不断演进，年增50% (12) 2.1.1、大数据的史前时代 (16) 2.1.2、大数据1.0 效率为先(2012-2015)：非结构化数据处理加速 (17) 2.1.3、大数据2.0 变现为王(2015-2020)：用户画像与标签 (18) 2.1.4、大数据3.0 与4.0 决策为本(2020-2030)：机器学习与洞察 (19) 2.2、大数据产业步入快速增长、国内相关企业产业布局呈哑铃型 (20) 2.2.1、从概念热炒到实际应用，大数据步入快速成长期 (20) 2.2.2、大数据产业链分工明晰，发展侧重数据采集及应用、呈现哑铃型 (21) 2.3、大数据助力产业升级创新 (22) 3、大数据主要应用分析 (23) 3.1、电信行业大数据应用 (23) 3.1.1、电信大数据爆发式增长，但运营商进入存量经营时代 (23) 3.1.2、电信运营商大数据变现具备基础 (24) 3.1.3、利用大数据，聚焦服务、创新、运行支撑 (25) 3.1.4、海外成功先例，值得借鉴 (26) （1）、全球电信运营商大数据实践 (26) （2）、法国电信：利用大数据开拓新服务领域 (28) （3）、西班牙电信大数据应用 (29) 3.2、金融行业大数据应用 (29) 3.2.1、强调大数据环境下的客户、市场、运营洞察 (29) 3.2.2、工商银行：利用大数据洞察客户心声 (31) 3.3、互联网大数据应用分析 (32) 3.3.1、大数据先行者，促进营销、信息与业务多重变革 (32) 3.3.2、BAT：领军大数据变革时代 (33) 3.3.3、亚马逊：用户行为数据分析助推个性化营销 (36) 3.4、工业大数据应用 (37) 3.4.1、借力大数据，实现设备、系统、决策智能化 (37) 3.4.2、工业大数据：中国制造2025 核心技术 (37) 3.4.3、汽车行业：“变形金刚”改变行业战斗方式 (38) 3.5、航空业大数据应用分析 (39)
石家庄工商职业学院开设商务数据分析与应用专业的可行性分析报告 一、商务数据分析与应用专业简介 1.培养目标：本专业以服务于各个行业的数据分析与应用，尤其是互联网和电信行业。适应企业发展及人才需求为宗旨，培养学生具备数据采集，数据分析，数据处理、商业创新能力和电子商务职业素养，掌握互联网时代电商商务数据分析整体发展状况及基本理论知识，熟练运用数据工具开展数据分析，数据挖掘，数据展示，具备利用数据进行相关的商务策划，综合运营管理能力的应用型创业型人才。 2.主要课程：计算机应用基础、统计学，数据分析与应用、网络营销与策划、数据模型与客户行为分析、数据基础、DATAHOOP平台、客户数据分析方法、战略管理、营销管理，SPSS等。 3．就业前景毕业生可在互联网公司、电子商务公司及各类企业从事基于数据平台的数据采集，数据挖掘，营销决策，投资风险分析、客户关系管理等工作 4.获得证书 数据分析员，数据分析师 二、商务数据分析与应用行业发展现状及高职高专人才需求分析 1.行业发展现状分析。 2015年9月5日，经李克强总理签批，国务院日前印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。 《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商业服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。
大数据实现商业价值的9种方法 现在已经有了许多利用大数据获取商业价值的案例，我们可以参考这些案例并以之为起点，我们也可以从大数据中挖掘出更多的金矿。2013 TDWI关于管理大数据的调查显示，89%的受访者认为大数据是一个机会，而在2011年的大数据分析的调查中这个比例仅为70％。在这两次调查中受访问者均普遍认为，要抓住大数据的机会并从中获取商业价值，需要使用先进的分析方法。此外，其他从大数据中获取商业价值的方法包括数据探索、捕捉实时流动的大数据并把新的大数据来源与原来的企业数据相整合。虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前仅有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。从数据分析中获取商业价值。请注意，这里涉及到一些高级的数据分析方法，例如数据挖掘、统计分析、自然语言处理和极端SQL等等。与原来的报告和OLAP技术不同，这些方法可以让你更好地探索数据和发现分析见解。探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这代表客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数
据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和最低成本的根本原因等等。对已收集到的大数据进行分析。许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID 数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。重点分析对你的行业有价值的大数据。大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产口为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。理解非结构化的大数据。非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过
大数据在商业地产运用案例 一段记录顾客在商店浏览购物的视频、顾客在购买产品和服务前后的行为、如何通过社交网络联系您的客户、是什么吸引合作伙伴加盟、客户如何付款以及供应商喜欢的收款方式……所有这些场景都提供了很多指向，将它们抽丝剥茧，透过特殊的棱镜观察，将其与其他数据集对照，或者以与众不同的方式分析解剖，就会发现，原来这里面有很多秘密。而所有秘密的支持都依靠一种技术——大数据。 一.进军电商的核心--大数据研究 从国内近年来新开张的商业物业来看，影院、餐厅、美容、健身、娱乐等“亲历性”服务项目占有的面积正在不断增多，而单纯的商品销售面积正在不断减少，这也是苏宁、国美、万达等传统商业企业全面高调进军电商的原因。 只有进入电商领域，他们才能积累更多的数据，为大数据时代的到来积累资本。全渠道销售模式是未来零售新方向,或有可能颠覆单一模式(纯线上或纯线下模式),开创零售行业新格局。而开展线上线下互动的O2O模式的核心，就是大数据应用。 数据对于零售企业的最大价值：为零售策略的开展提供细致的指导建议； 1、精准营销； 2、产品研发； 3、完善供应链； 二.典型零售企业的大数据建设 1.朝阳大悦城: 朝阳大悦城的生命力何在？除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等这些表面上看到的动作，朝阳大悦城真正的核心竞争力是高效的运营管理，是以大数据为基础来部署，所有的营销、招商、运营、活动推广都围绕着大数据的分析报告来进行的大战略。 数据运营案例： a、根据超过100万条会员刷卡数据的购物篮清单，将喜好不同品类不同品牌的会员进行分类，将会员喜好的个性化品牌促销信息精准进行通知。 b、朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备，并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率，通过与会员卡关联的优惠券得知受消费者欢迎的优惠产品。 c、经过客流统计系统的追踪分析，提供解决方案改善消费者动线，4层的新区开业之后客人总是不愿意往新里走，因为消费熟悉之前的动线，所以很少有人过去，该区域的销售表现一直不尽如人意。为此，招商部门在4层的新老交接区的空区开发了休闲水吧，打造成欧洲风情街，并提供iPAD无线急速上网休息区。通过精心设计，街区亮相后新区销售有了明显的改观。 d、打通微信与实体会员卡，会员的消费数据、阅读行为、会员资料打通后，更好地了解消费者的消费偏好和消费习惯，从而更有针对性地提供一系列会员服务。 2.银泰百货 银泰大数据战略： a、2013年，银泰百货全国门店的WIFI网络将铺设完毕，顾客进店可以免费登录使用WIFI。 b、打通线上线下，开启020，顾客通过手机端参与产品折扣活动，再到实体店提货的购物模式。
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
大数据应用分析案例分析大数据应用与案例分析当下，”大数据"几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势,也是革命技术的创新.大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据,不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体.大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益.大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。...感谢聆听... 大数据应用的关键，也是其必要条件,就在于＂IT”与”经营"的融合,当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业,不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。
一、大数据应用案例之：医疗行业 ＳetｏｎＨｅaｌｔhcare是采用ＩBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过30０0次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折. ...感谢聆听... 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类Apｐ。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药. 二、大数据应用案例之:能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来.通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~３个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电.因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便
如有人问你什么是大数据？不妨说说这10个典型的大数据案例(-from 互联网) 在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v 特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的–可以追溯到2001年。 这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。 下面是其中的10个典型案例： 1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。 2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。 3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站https://www.doczj.com/doc/711598553.html,自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。 4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。 5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
商业数据分析工具》实验教学大 纲 大纲制定（修订）时间： 2017 年 11 月 课程总学时： 16 实验（上机）计划学时： 8 开课单位： 经济管理学院 、大纲编写依据 3. 近年来《商业数据分析工具》实验教学经验。 二、实验课程地位及相关课程的联系 1. 《商业数据分析工具》是信息管理与信息系统专业重要的专业方向课程； 2. 本实验项目是《商业数据分析工具》课程综合知识的运用； 3. 本实验是一门实践性很强的课程，在计算机行业里应用非常广泛，通过上机 实验，不仅巩固学生在课堂上所学的知识，加深对数据分析工具的理解，更重要的 是通过实验题目，提高学生的动手能力，增强学生就业的竞争力； 4.本实验为后续的《商业数据分析工具》和毕业设计等课程有指导意义。 三、本课程实验目的和任务 1. 理解商业数据分析的基本理论，训练运用商业数据分析软件对研究问题进行 分析、设计、实践的基本技术，掌握科学的实验方法； 2. 培养学生观察问题、分析问题和独立解决问题的能力； 课程名称： 商业数据分析工具》 课程编码： 课程类别： 专业选修课程 课程性质：选修 适用专业： 信息管理与信息系统 1. 信息管理与信息系统专业 2017教学计划； 2. 信息管理与信息系统专业 求； 商业数据分析工具》 理论教学大纲对实验环节的要
3.通过本课程的学习与实践，加深对数据分析方法的基本理论(回归分析、方差 分析、聚类分析、判别分析等)的理解，掌握统计软件的各个操作方法和步骤，并能结合具体问题和相关知识对计算结果给出合理的解释。 4.培养正确记录实验数据和现象，正确处理实验数据和分析实验结果及调试程序的能力，以及正确书写实验报告的能力。 四、实验基本要求 1.实验项目的选定依据教学计划对学生实践能力培养的要求; 2.巩固和加深学生对商业数据分析工具的运用，提高学生解决问题的能力及结合运用所学知识解决问题的能力； 3.实验项目要求学生掌握excel基础知识、SPSS部分知识,并运用相关知识自行设计实验方案，完成具有一定数据的计算跟分析。 4.通过实验，要求学生做到: (1)能够预习实验，自行设计实验方案，并撰写实验报告; (2)学会Excel的使用，能利用Excel程序对数据进行处理，验证课程中涉及的各知识点； (3)能够独立分析数据计算结果，并撰写实验报告。 五、实验内容和学时分配
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。