大数据应用案例分析PPT优质课件

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大数据及其现实应用课件PPT(共 102张)

– 异常数据的处理
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括：交易数据和交互数据集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网

大数据分析PPT(共73张)

2024/1/26
22
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、政府治理等领域，提高决策的科学性和有效性。
2024/1/26
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链等技术相结合，推动跨界融合和创新发展。
模型评估与优化
通过交叉验证、网格搜索等方法对模型进行评估与优化，提高模型预测性能。
成果展示
实现用户行为预测模型，为电商平台提供个性化推荐服务，提高用户满意度和购买转化率。
2024/1/26
26
项目经验教训总结
数据质量至关重要
在项目实施过程中，发现原始数据存在大量噪声和缺失值，对数据清洗和预处理工作提出了更高要求。为了保证分析结果的准确性，需要投入更多时间和精力进行数据清洗和预处理。
模型评估不可忽视
在构建模型后，需要对模型进行评估和优化，以确保模型在实际应用中的性能表现。采用合适的评估指标和方法对模型进行全面评估是非常重要的。
2024/1/26
特征工程影响模型性能
在特征工程阶段，需要仔细考虑哪些特征与用户行为相关，并选择合适的特征提取方法。不同的特征选择和处理方式会对模型性能产生较大影响。
大数据分析PPT(共73张)
2024/1/26
1
目录
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法与工具 • 大数据在各行业应用案例 • 大数据挑战与未来趋势 • 大数据分析实践项目分享
2024/1/26
2
01
大数据分析概述
2024/1/26

大数据十大经典案例.ppt

3．发展
(1)原因：
①甲午战争以后列强激烈争夺在华铁路的 ②修路成为中国人 (2)成果：1909年权收归国有。 4．制约因素政潮迭起，军阀混战，社会经济凋敝，铁路建设始终未入修筑权。
救亡图存的强烈愿望。
京张铁路建成通车；民国以后，各条商路修筑
正轨。
二、水运与航空
1．水运
(1)1872年,
A
[题组冲关] 3．假如某爱国实业家在20世纪初需要了解全国各地商业信
息，可采用的最快捷的方式是
(
)
A．乘坐飞机赴各地了解 B．通过无线电报输送讯息 C．通过互联网 D．乘坐火车赴各地了解
解析：本题考查中国近代物质生活的变迁。注意题干信息“20世纪初”“最快捷的方式”，因此应选B，火车速度
远不及电报快。20世纪30年代民航飞机才在中国出现，
1 啤酒与尿布
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。如今，“啤酒＋尿布” 的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。
9 微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖
2013年，微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德（ David Rothschild ）利用大数据成功预测 24个奥斯卡奖项中的19个，成为人们津津乐道的话题。今年罗斯柴尔德再接再厉，成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个，继续向人们展示现代科技的神奇魔力。
2. 右图是1909年《民呼日报》上登载的
一幅漫画，其要表达的主题是( A．帝国主义掠夺中国铁路权益 B．西方国家学习中国文化 C．西方列强掀起瓜分中国狂潮 )

2024年度大数据应用案例分析课件

大数据应用案例分析课件contents •大数据概述与背景•大数据在各行业应用现状•大数据应用案例介绍•大数据技术应用挑战与解决方案•大数据未来发展趋势预测•总结回顾与课程结束语目录01大数据概述与背景大数据定义及特点定义特点大数据产生背景物联网兴起互联网发展物联网技术的兴起使得大量设备接入网络，产生了海量的数据，需要大数据技术进行处理和分析。

云计算发展大数据技术架构数据采集与预处理数据存储与管理数据计算与分析数据可视化与应用02大数据在各行业应用现状1 2 3风险管理与合规客户洞察与个性化服务金融市场预测个性化医疗01远程医疗02流行病预测与防控03个性化学习教育资源优化在线教育与学习分析其他行业应用智慧城市物联网与智能制造农业现代化03大数据应用案例介绍案例一：金融风控模型构建数据来源数据分析模型构建应用效果数据来源数据分析模型构建应用效果案例二：医疗数据挖掘与疾病预测案例三：教育个性化推荐系统实现数据来源数据分析模型构建应用效果案例四：智能交通系统设计与优化数据分析数据来源应用效果模型构建基于交通分析结果，构建交通流预测和调度模型，实现交通信号的智能控制和车辆路径规划。

04大数据技术应用挑战与解决方案数据泄露风险由于技术和管理漏洞，大数据系统可能面临数据泄露的风险，需要加强系统安全防护和监控。

隐私保护挑战在大数据应用中，个人隐私保护是一个重要问题，需要采用匿名化、加密等技术手段来保护个人隐私。

法规合规性企业需要遵守相关法规和标准，确保大数据应用的合规性，规避法律风险。

数据安全与隐私保护问题数据处理效率提升策略分布式计算技术采用分布式计算技术，如Hadoop、Spark等，可以提高大数据处理的速度和效率。

数据压缩与存储优化通过数据压缩、存储优化等技术手段，减少数据存储空间和传输带宽的占用，提高数据处理效率。

并行计算与加速技术利用GPU、FPGA等硬件加速技术，以及并行计算编程模型，提高大数据处理的实时性和性能。

大数据技术与应用(成功案例)ppt课件

32 32
大数据商业价值---企业经营决策
某商店卖牛奶，通过数据分析，知道在本店买了牛奶的顾客以后常常会再去另一店买包子，人数还不少，那么这家店就可以考虑与包子店合作，或直接在店里出售包子。
33 33
大数据商业价值---个性化营销
银行与客户的交流渠道进行了整合，只要某个客户在网上点击查询了有关房贷利率的信息，系统就会提示呼叫中心在电话交流时推荐房贷产品，如果发现顾客确实对此感兴趣，销售部门就会发送推介信息给客户，如果这位顾客到银行网点办事，业务人员就会详细介绍房贷产品，开始只有少量的线索，但通过多渠道的与顾客交互接触，在这个过程中，令顾客体验了银行精准、体贴的服务，其结果是营业收入大为增加，成本大幅降低，
31•顺应客户购买行为习惯
31
大数据商业价值---大数据为“未来的新石油”
2013年，世界上存储的数据预计能达到约1.2泽（约12亿TB）字节，如果把这些数据全部印刷成书，这些书可以覆盖整个美国52次，如果将之存储于标准的光盘，这些光盘可以堆成五堆，每一堆都可以伸到月球。
2012年3月22日，奥巴马政府宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，将“大数据战略”上升为国家战略。奥巴马政府甚至将大数据定义为“未来的新石油”。
从范围来看，
传统数据管理方式
外部性管理，依赖管理力度和执行自律，成难毁易。
元数据
数据稽核
管理制度
从内涵来看，
非结构化数据、内外部数据混搭、云化处理等都会冲击传统管理模式
挑战1
从形式来看，
数据加工的复杂度和速度要求越来越高，也对传统管理效率提出挑战
挑战2 6
资产验证

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）

大数据的分析课件ppt

THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析等技术，发现数据之间的关联和规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术

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。

大数据行业应用案例精品PPT课件

多样 Variety
大数据的异构和多样性
• 很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据）
• 无模式或者模式不明显 • 不连贯的语法或句义
价值 Value
挖掘大量的不相关信息的价值
• 对未来趋势与模式的可预测分析 • 深度复杂分析（机器学习、人工
智能、商务智能(咨询报告等）
11
高速 Velocity
实时分析和离线分析
2010年
一兆字节的存储量
仅需要0.005美分
10
2020年
1T硬盘 = 一杯咖啡的钱 = 一个图书馆的全部信息
大数据的概念
归类数据类型、有效分析组合
海量 Volume
非结构化数据的超大规模和增长
• 占总数据量的80~90% • 比结构化数据增长快10倍到50倍 • 是传统数据仓库的10倍到50倍
• 数据输入、处理与丢弃 • 互联网接入终端快速增长 • 快速计算、数据分析
大数据的热门应用领域
1
商业
沃尔玛基于每月4500万网购数据，结合网上挖掘的对产品的大众评分，开发语义搜索引擎，方
便浏览，在线购物者增加10—15%，增加销售十多亿美元。还通过对消费者购物行为分析，了解顾
客购物习惯，优化商品陈列。
2
农业
硅谷Climate公司从美国政府获得30年的气候、60年的农作物收成、14TB的土壤数据，还收集
250万个地点的气候数据，向农户提供天气变化、作物、病虫害和灾害、肥料、收获、产量、市场
价格等咨询和保险服务，承诺每英亩的玉米利润增加100美元，如预测有误将将及时赔付。
3
制造业
丰田利用数据分析在试制样车前避免了80%的缺陷；GE通过对2万台喷气引擎的数据分析，能够提前一个挖掘，帮助一汽等车企深入了解消费者需求，设计新品及资源调配

《大数据应用案例分析课件》

大数据应用案例分析的优势和劣势
优势
简化业务决策流程，提升营销效率；提高经营决策精准度；客观评估市场下沉，发现新的用户群。
劣势
耗费大量的人力、物力和时间；数据分析结果存在局限性和盲点；缺乏中长期规划和人才储备，能否提高核心竞争力令人担忧。
大数据应用案例分析的未来趋势
机器学习
大数据应用结合人工智能和机器学习技术，将会成为大数据处理的重要趋势。
数据建模
将采集到的数据进行逻辑处理，对整体数据进行分析和建模，并将结果呈现在分析工程图中。
数据分析
运用机器学习、云服务等多种技术，深入挖掘数据的价值，从而精准预测市场、消费、需求等。
大数据应用案例分析的应用工具和技术
1 数据仓库
2 数据挖掘工具
利用主流数据库，将数据存储在数据仓库中，以此加速数据的分析。
大数据应用案例分析课件
大数据应用案例分析是指根据具体行业领域和企业的实际需求，运用大数据技术与分析方法，从数据挖掘、数据分析等方面，深入剖析行业企业的数据资源，开展数据应用分析和研究工作，发现数据中的关键变量，为企业决策服务。
大数据应用案例分析的重要意义
随着信息化普及进程，数据已成为企业发展的优势气息，大数据应用分析，具有非常显著的优势和功效。如：基准数据增加、精准度提升、工作效率提高、成本降低等。通过分析大数据应用案例可以快速了解数据在一个行业的实际应用，一方面可以加深理性了解数据的价值，加快行业发展；另一方面可以帮助企业迅速剖析市场，增强品牌在行业内的竞争优势。
大数据应用案例分析对企业管理影响
1 提升工作效率
大数据应用案例分析可以让企业实现大数据的实时监测、。
2 优化营销策略

大数据应用案例分析课件(PPT2)

数据质量挑战
电商数据存在大量噪声和无效信息，需要进行数据清洗和预处理。
2024/1/26
实时处理挑战
电商业务要求实时处理和分析数据，对技术架构和算法性能提出更高要求。
商业模式创新机遇
大数据可以揭示市场趋势和消费者需求变化，为电商企业创新商业模式提供有力支持。
10
03
案例分析：金融领域大数据应用
通过分析客户的交易行为、偏好、社交媒体互动等信息，实现客户细分和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
13
金融领域大数据挑战与机遇
2024/1/26
数据安全和隐私保护
随着金融数据的不断增长和集中，数据安全和隐私保护成为重要挑战。需要加强数据安全管理和技术手段，确保数据的安全性和合规性。
数据整合和分析能力
金融机构需要具备强大的数据整合和分析能力，以应对复杂多变的市场环境和客户需求。需要建立完善的数据治理体系和技术平台，提升数据处理和分析能力。
创新业务模式和服务
大数据为金融机构提供了创新业务模式和服务的机会。可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和客户需求，推出个性化的金融产品和服务。
14
04
02
03
个性化治疗
医疗科研
通过分析患者的基因、生活习惯等数据，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
利用大数据技术进行医疗科研，加快新药研发、临床试验等进程。
2024/1/2621Leabharlann 医疗健康领域大数据挑战与机遇
数据隐私保护
如何在利用数据的同时保护患者隐私，是医疗健康领域大数据面临的重要挑战
。
随着大数据技术的不断发展，数据挖掘和分析将成为未来大
数据应用的重要方向。

“大数据应用与案例课件”

数据的存储和处理
云计算、分布式存储、自动化运维、人工智能等技术赋能大数据，让数据更加高效、快速、安全。
大数据的应用领域
金融
大数据风控、智能投顾、反欺诈、个性化营销等。通过利用数据获取新的商业价值，提升金融服务能力。
能源
大数据分析、智能应用、精益生产等。通过提高资源和能源利用效率，建立清洁低碳能源体系。
大数据涉及到海量敏感数据和庞大计算
问题。
资源，安全问题是大数据面临的重要挑
战。
3
技术攻防战
一方面要加强数据加密、防火墙、漏洞修复等技术手段；另一方面要加强威胁情报、事件响应、安全意识教育等安全运营手段。
大数据应用与案例课件
欢迎来到大数据的世界。本课件将探讨大数据的定义、应用领域、案例分析、企业决策、人工智能的结合、市场营销、隐私和安全问题。
什么是大数据
数据的3V理论
数据的本质
大数据指数据化时代海量、高速、多样的信息资源。其特点包括数据量大、种类多、速度快。
大数据是数字世界的体现，其中包含着海量的信息和深刻的洞见，是人类获取智慧的源泉。
财务分析
大数据技术下的财务分析，将财务数据与业务数据、市场数据、社交媒体数据等结合，全面深入分析企业财务情况。
大数据与人工智能的结合
1 语音识别
2 图像识别
基于大数据和深度学习技术的智能语音识别，让机器理解自然语言，实现语音控制。
利用大规模的图片数据集、卷积神经网络等技术，构建大规模图像识别模型，实现人机视觉交互。
滴滴出行借助大数据技术，实现了车辆
调度、拼车服务、运营决策的优化，为
用户提供更优质的出行服务。
3
持卡人反欺诈

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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
大数据处理办法
.
01 用户画像体系
每个企业都不可以避免的要对用户进行画像，用户画像的提出，根本上是源于企业对用户认知的需求
。产品经理，需要了解用户的特征，对产品进行功能的完善。内容运营人员，需要筛选目标用户，对内容
进行精准投放。
购买能力如何？
活跃程度如何？
常住地在哪儿？
基本特征？常去的商圈是哪儿？
海量数据处理：大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
注：大数据不仅仅指的是数据量庞大，更为重要的是数据类型复杂
.
03 大数据 4V 特征
大数据
解决方案
产品
转化
市场价值
1. 海量（Volume）
里程数据
数
工况数据车辆信息
融融合合信信息息数数据据库库
据挖
充电数据
数据去重
空值
数据
处理
去噪
格式统一
对齐融合
掘
行驶轨迹
分
类
的
去除异常的数据项
将空值更
汇聚多源异构数据中的一致部分
过程
将多源异构数
改为对
使用UGC算法去除无用数
据转换为统一
应的默认
据使用基于密度的聚类去除
数据表达形式
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。
*综艺影视对音乐的影响依旧强大，热门歌曲中7成来源于综艺或影视；
*偶像流行乐保持高热度，欧美歌曲受众提升； *音乐市场正在构建一种新的评价体系，评论数成为歌曲热度重要评价指标；
*男歌手受喜爱度高于女歌手，女性歌迷消费群体经济崛起；
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。
开车地点职业驾照类别开车频率开车原因健庩状况
医疗条件
共用车辆情况婚姻状态
学习周期感知力
教育水平民族特征消费习惯
购买能力
心理特征
通过对用户不同维度的大数据分析，最终得出可执.行的业务决策。
基本属性
兴趌爱好
社交网络
03 基于机器学习的数据挖掘及分类基本识别流程
训练样本
数据预处理
构化数据
如今的数据类型早已不是单一的文本形式，网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，对数据的处理能力提出了更高要求
4. 价值（value）
沙里淘金，价值密度低
虽然数据量很大，但是价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据价值“提纯”，是目前大数据亟待解决的难题
2
值
异常数据
.
3
大数据应用案例
.
01 大数据是做好音乐平台的一把利器
.
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； .
目标细分用户群体
用户特征
音乐消费
者
学生白领
年轻，时间宽裕，喜欢新鲜，爱评论爱分享爱展示，有个性
时间碎片化，有一定压力，会关注娱乐界动态
IT从压力大，需要更多消遣和心理业者慰藉
时尚人士
热爱音乐和潮流，有个性
需求
1、个性化推荐音乐 2、对音乐有评论等互动行为 3、分享展示喜欢的音乐 4、迅速找到喜欢的音乐 5、推荐潮流音乐 6、有明星动态
.
02 大数据的构成
大数据 =海量数据（交易数据、交互数据）+针对海量数据处理的解决方案
海量交易数据：企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去发生了什么。
想驾驭这庞大的数据，我们必须了解大数据的特征。
数据量巨大
全球在2010 年正式进入ZB 时代，IDC预计到 2020 年，全球将总共拥有35ZB 的数据量
3.速度（ Velocity）
实时获取需要的信息比如：在客户每次浏览页面，每次下订单过程中都会对用户进行实时的推荐，决策已经变得实时
.
2. 多样（Variety）
结构化数据、半结构化数据和非结
海量交互数据：源于Facebook、Twitter、微博、及其他来源的社交媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传输 Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可以告诉我们未来会发生什么。
大数据应用案例分析
.
目录
1 大数据概念 2 大数据处理办法 3 大数据应用案例
.
1
大数据概念
.
01 大数据时代到来
随着智能手机的普及，网民参与互联网产品和使用各种手机应用的程度越来越深，用户的行为、位置、甚至身体生理等每一点变化都成为了可被记录和分析的数据，数据量呈现爆炸式增长。
训练样本
分词
特征选择
训
数据源 a.去除营销博文干扰 b.去
库
练
除提及人的干扰（@） c.
及
去除如门户的作者的干扰否
测
试
过
模型评估是否通过
训练生成的模型
模型训练
特征ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ重计算
程
是
预
测
过
待预测类别文本原
数据预处理
待预测类别文
训练生成的模型
文本打上类别
程
始库
本库
标签
.
04 大数据的处理
PB EB ZB
TB
GB
1PB = 2^50字节 1EB = 2^60字节 1ZB = 2^70字节
地球上至今总共的数据量：在2006 年，个人用户才刚刚迈进TB时代，全球一共新产生了约180EB的数据；
在2011 年，这个数字达到了1.8ZB。
据IDC研究机构预测：到2020 年，整个世界的数据总量将会增长 44 倍，达到35.2ZB（1ZB=10 亿TB）！