大数据分析与挖掘培训课件PPT(30张)

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大数据分析与挖掘培训ppt

AI与大数据挖掘的融合应用
深度学习
利用深度学习技术，对大规模数据进行特征提取和模式识别，提高数据挖掘的精度和效率。
强化学习
结合强化学习技术，根据环境反馈自动调整模型参数，提高模型泛化能力和鲁棒性。
多模态融合
将不同模态的数据进行融合，如文本、图像、视频等，挖掘多模态数据的潜在价值。
进行全面评估。
欺诈检测
利用大数据技术，实时监测交易行为，及时发现并阻止欺诈行为
。
风险评估
通过对历史数据和实时数据的分析，对金融机构的风险状况进行
全面评估。
医疗健康
个性化医疗
通过大数据分析，为患者提供个性化的诊疗方案和治疗建议。
疾病预测
利用大数据技术，对疾病的发生和发展趋势进行预测，为预防和治疗提供参考。
数据收集
从各种来源收集大量数据。
数据转换
将数据从一种格式转换为另一种格式，如从CSV转换为 JSON。
结果展示
将挖掘出的信息以图表、报告等形式展示给用户。
02
大数据分析技术
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，保证数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于后续分析。
数据聚合
对数据进行汇总、计算，生成新的特征或指标。
分布式计算
分布式文件系统
Hadoop HDFS等，用于存储大规模数据。
分布式计算框架
MapReduce、Spark等，用于并行处理大规模数据。
分布式数据库
HBase、Cassandra等，用于存储和查询大规模数据。
数据库技术

大数据培训讲义PPT(共 75张)

+ 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。
大数据技术被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速（velocity）地采集、发现和分析，从大量（volumes）、多类别（variety）的数据中提取价值（value），将是IT 领域新一代的技术与架构。
大数据
主讲人：刘永磊
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3
大数据的构成
大数据时代的背景
半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比；海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机网络与节点相连。

数据分析与数据挖掘实战案例PPT课件

随着大数据技术的发展，推荐系统在商业应用中越来越受到重视，成为提升用户体验和商业价值的关键手段。
本案例以某电商平台的推荐系统为例，介绍数据分析与数据挖掘在推荐系统中的应用。
数据分析过程
数据收集
收集用户在电商平台的浏览、搜索、购买等行为数据，以及商品属性、分类等信息。
数据清洗
对原始数据进行清洗和整理，去除异常值、缺失值和重复数据，保证数据质量。
04
实战案例一：电商用户行为分析
案例背景
某大型电商平台ห้องสมุดไป่ตู้望通过数据分析与挖掘，深入了解用户行为，优化产品和服务，提升用户满意度和忠诚度。
数据来源：电商平台交易数据、用户浏览数据、用户反馈数据等。
数据分析过程
1 2
数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值，确保数据质量。
数据探索
对数据进行初步探索，了解数据分布、趋势和关联性。
02
预测准确率提升10%，有效提高营销效果和用户转化率。
03
关联规则挖掘帮助优化产品推荐策略，提升用户满意度和购买率。
05
实战案例二：信用卡欺诈检测
案例背景
01
信用卡欺诈是全球性的金融犯罪问题，给银行和消费
者带来巨大损失。
02
随着大数据技术的发展，利用数据分析与数据挖掘技
术进行信用卡欺诈检测成为可能。
数据挖掘的重要性
总结词
数据挖掘在商业决策、科学研究、医疗保健等领域具有重要意义。
VS
详细描述
随着大数据时代的来临，数据挖掘的重要性日益凸显。通过对数据的深入分析，企业可以更好地理解客户需求，制定更有效的营销策略。在科学研究领域，数据挖掘有助于发现新的科学规律和现象。在医疗保健方面，数据挖掘有助于提高疾病诊断的准确性和治疗的有效性。

大数据挖掘工具培训课件(ppt 36张)

3 of 44
4.1 Mahout
Mahout在各平台支持的机器学习算法
算法聚类算法 Canopy 单机 — deprecated MapReduce — deprecated Spark — —
《大数据》配套PPT课件
H2O — —
k-means 模糊k-means 流k-means 谱聚类分类算法逻辑回归朴素贝叶斯随机森林隐马尔可夫模型多层感知器协同过滤算法基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤基于ALS的矩阵分解基于ALS的矩阵分解（隐式反馈）加权矩阵分解降维算法奇异值分解 Lanczos
《大数据》配套PPT课件
调用Mahout API运行k-means聚类算法,指定Hadoop配置信息、输入数据、初始聚类中心，迭代2次得到聚类结果
8 of 44
4.1 Mahout
基于多维输入数据运行k-means算法 60维数据样本
《大数据》配套PPT课件
600条60维趋势数据（600行60列）
2008年之前
发展历史
Apache Lucene开源搜索引擎的子项目实现Lucene框架中的聚类以及分类算法
吸纳协调过滤项目Taste成为独立子项目
2010年以后
成为Apache顶级项目实现聚类、分类和协同过滤等机器学习算法既可以单机运行也可在Hadoop平台上运行
驱象人
目标：机器学习平台，提供类似R的DSL以支持线性代数运算（如分布式向量计算）、大数据统计等基本功能
MLlib
运行在Spark平台上专为在集群上并行运行而设计
内存中更快地实现多次迭代，适用于大规模数据集
离散型分类逻辑回归支持向量机(SVM) 朴素贝叶斯决策树随机森林梯度提升决策树 (GBT) 聚类 k-means 高斯混合快速迭代聚类(PIC) 隐含狄利克雷分布(LDA) 二分k-means 流k-means

数据分析与数据挖掘PPT课件

第19页/共81页
（三）数据仓库和数据挖掘的结合
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系 2 基于数据仓库的决策支持系统
第20页/共81页
1 数据仓库和数据挖掘的区别与联系
（1）数据仓库与数据挖掘的区别（2）数据仓库与数据挖掘的关系（3）数据仓库中数据挖掘特点
第21页/共81页
（1）数据仓库与数据挖掘的区别
一、数据仓库与数据挖掘概述
（一）数据仓库的兴起（二）数据挖掘的兴起（三）数据仓库和数据挖掘的结合
第1页/共81页
（一）数据仓库的兴起
1 从数据库到数据仓库 2 从OLTP到OLAP
第2页/共81页
1 从数据库到数据仓库
如何处理一下问题？（1）“数据太多，信息不足” （2）异构环境的数据的转换和共享（3）从进行数据处理发展为利用数据支持决策
可更新的一次操作数据量小
面向应用支持管理
数据仓库
综合或提炼的代表过去的数据
不更新一次操作数据量大
面向分析支持决策
第6页/共81页
2 从OLTP到OLAP
(1) 联机事物处理（OLTP） (2) 联机分析处理（OLAP） (3) OLTP与OLAP的对比
第7页/共81页
(1) 联机事物处理（OLTP）
第18页/共81页
统计学与数据挖掘的比较
• 统计学主要是对数量数据（数值）或连续值数据（如年龄、工资等），进行数值计算（如初等运算）的定量分析，得到数量信息。
• 数据挖掘主要对离散数据（如职称、病症等）进行定性分析（覆盖、归纳等），得到规则知识。
• 统计学与数据挖掘是有区别的。但是，它们之间是相互补充的。
• 联机事物处理（ On Line Transaction Processing ， OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。

数据分析师培训PPT课件完整版(精)

等部分。
报告制作工具
介绍常用的报告制作工具和技术，如Microsoft PowerPoint、
Tableau等。
数据分析方法与技
03
术
描述性统计分析
数据可视化
利用图表、图像等方式直观展示数据分布和特
征。
集中趋势度量
计算平均数、中位数和众数等指标，了解数据
中心的位置。
离散程度度量
通过方差、标准差等指标衡量数据的波动情况
角色
在企业中，数据分析师充当着数据翻译者的角色，他们将复杂的数据转化为易于理解的形式，为决策者提供有价值的见解和建议。
数据分析师的核心能力
数据处理和分析能力
掌握数据处理和分析技术，包括数据清洗、转换、可视化等。
业务理解能力
沟通能力
能够将分析结果以易于理解的方式呈现给非技术人员，与团队成员有效沟通。
明确分析目标
01 根据业务需求，确定数据分析
的目标和范围。
数据收集
02 从各种数据源中收集相关数据
，包括数据库、API、文件等。
数据清洗
03 对数据进行预处理，包括去重
、填充缺失值、转换数据类型等。
数据分析
04 运用统计学、机器学习等方法
对数据进行深入分析，挖掘数据中的规律和趋势。
数据可视化
05 将分析结果以图表、图像等形
通过对医疗资源的数据进行分析，优化资源配置和管理，提高医疗服务的效率和质量。
THANKS.
02
数据分析基础
数据类型与数据质量
数据类型
介绍数值型、文本型、日期型等常见数据类型及其特点。
数据质量
阐述数据质量的重要性，包括准确性、完整性、一致性等方面。

大数据与数据挖掘精品PPT课件

✓ 2017.6.3 菜鸟和顺丰在中国邮政局主持下和解。
背后数据之争
①顺丰：我的快递业务以商务件为主，不完全依赖淘宝件，且我从未放弃过电商，顺丰优选仍然是生鲜电商中的领导者，我不愿意将数据拱手让人。
②阿里(菜鸟)：我已经拥有巨大的电商数据积累，要物流数据是为了客户服务体验和数据商业化，没有数据我这种轻资产公司就什么都不是了。
大数据是什么?
大数据(Big Data):
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，是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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
简单一点的说，就是用现有一般技术难以管理的数据。
大数据的典型特征
✓ Volume（容量）数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。
✓ Variety（多样性）种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日
志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求 ✓ Velocity（速度）
数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。数据产生和更新的频率 ✓ Value （价值）
数据做什么？
能干的太多了，用户画像、精准营销、用户体验提升、决策辅助等等，我们就说说个简单的：用户画像上面整个过程中，系统已经给用户做了画像。姑娘A，家住北京，电话，地址，25-35岁，女性，消费能力中等，资产情况好，准备生姑娘下次打开淘宝的时候（手机/PC），系统页面自动会将下面产品放在首页：母婴用品，中高端（孕妇装、儿童装、纸尿裤、奶粉统统来一套）服装，中高化妆品，国内知名品牌。。。。。。剩下的事情你懂得，淘宝页面可是很有限的，为了提高广告效率，你看把我家淘宝累成啥样了？所以卖货的筒子，赶紧掏钱啊，引流效果很好的。。。。还可以这样：当姑娘A登陆虾米音乐的时候，阿里就直接给他推送25-35岁女性的歌曲，顺便把A常听的歌曲也加入数据库。。。打开支付宝的时候，顺手推荐下理财产品，反正A 也有闲钱，放着多浪费啊，来看看这些。。。顺手还能推荐一下儿童的0岁保险^_^.

大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)

随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展
大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这些领域的数字化转型和创新发展。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
02
数据分析基础
数据类型及来源
01
02
03
04
结构化数据
如关系型数据库中的表格数据，具有固定的数据结构和类型
建立大数据创新团队
组建专门的大数据创新团队，负责大数据技术的研发和创新应用，推动企业大数据战略的实施。
07
总结回顾与展望未来发展趋势
本次课程重点内容回顾
大数据分析基本概念及技术应用领域
数据预处理、特征提取与降维技术
深度学习在大数据分析中的应用与挑战
数据挖掘过程、算法分类及其应用场景
经典机器学习算法原理及实践案例
型、类别型等。
数据归一化
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
特征选择
选择与分析目标相关的特征，去除无关特征。
数据可视化呈现
图表类型选择
根据数据类型和分析目标选择合适的图表类型，如柱状图、
折线图、散点图等。
数据可视化工具
如Excel、Tableau、Power BI 等，可实现数据的快速可视化呈现。
建立数据集成与共享机制，实现企业内部不同系统之间的数据互通和共
享，提高数据利用效率。
培养和引进优秀人才团队
制定人才培养计划
针对企业内部员工，制定大数据人才培养计划，通过培训、实践等方式提升员工的大数据技能。
引进外部优秀人才
积极招聘具有大数据技能和经验的优秀人才，为企业的大数据战略提供有力的人才保障。

数据分析和挖掘ppt课件

第18章数据分析与挖掘
• 1、决策支持系统 • 2、数据分析和联机分析处理（OLAP） • 3、数据仓库工程 • 4、数据挖掘
14.05.2020
.
1
数据分析与挖掘的社会需求
数据库越来越大
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
14.05.2020
.
2
数据分析与挖掘的社会需求
苦恼: 淹没在数据中 ; 不能制定合适的决策!
– 建立连续函数值模型，比如预测空缺值
14.05.2020
.
47
预测和分类的异同
• 相同点
– 两者都需要构建模型 – 都用模型来估计未知值
• 预测当中主要的估计方法是回归分析
– 线性回归和多元回归 – 非线性回归
• 不同点
– 分类法主要是用来预测类标号（分类属性值） – 预测法主要是用来估计连续值（量化属性值）
普遍存在的计算模型
25
数据挖掘与OLAP比较
（1）功能不同数据挖掘DM的功能在于知识发现。如：数据挖掘DM中的“分类”包括：贝叶斯分类、粗糙集分类、决策树分类等，是从数据中发现知识规则
而联机分析OLAP是一种自上而下、不断深入的分析工具: 用户提出问题或假设，OLAP负责从上至下深入地提取出关于该问题的详细信息，并以可视化的方式呈现给用户。
用数据。
14.05.2020
.
27
数据挖掘与KDD
• 知识发现（KD） –输出的是规则
• 数据挖掘（DM） –输出的是模型
• 共同点 –两种方法输入的都是学习集（learning sets） –目的都是尽可能多的自动化数据挖掘过程 –数据挖掘过程并不能完全自动化，只能半自动化

大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)

有用的数据仅仅有一两秒 ④ 速度快：产生了大量的高速动态数据流，对数据流的实时
分析与处理要求不断增加，数据处理的越及时，产生的价值越大。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
9
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
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数据挖掘背后的大数据思维
在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，可以根据之前了解的他这样体型的人跑 100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
13
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 一般流程
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大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
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数据挖掘：Data Mining 关联规则
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大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)
关联规则：零售业应用
几十年来，大型零售商塔吉特收集了海量的数据，记录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。
发现女客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“ 怀孕预测”指数。
大数据分析与挖掘培训课件(PPT30页)

大数据与数据挖掘培训课件

路漫漫其悠远
大数据时代的到来主要有以下一些原因
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全面应用
物联网
路漫漫其悠远
大数据时代的到来主要有以下一些原因
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
路漫漫其悠远
• 大数据不仅是网络业的未来，而且是整个社会和经济发展的未来。
路漫漫其悠远
早期的大规模数据应用
• 文本资料的数字化
• 将文本资料转化成数字信息存储，可进行搜索，传播。
• 亚马逊数字图书馆
路漫漫其悠远
• 文本资料的数字化 • 亚马逊的数字图书馆
路漫漫其悠远
• 地理方位的数字化
• 对地理位置的数据化需要满足一些前提条件：需要能精确地测量相关区域内的每一块地方；需要一套标准的标记体系；需要收集和记录数据的工具。简而言之，就是地理范围、标准、工具或者说量化、标准化、收集。只有具备了这些，才能把位置信息当成数据来存储和分析。
节(2Byte，16bit)的存储空间。
一页书籍：10KB 一张低分辨率照片：100KB 一次胸透视：10MB 一张CD光盘：500MB 一部高质量电影：1GB
路漫漫其悠远
大数据
• 何为大？—数据度量 1Byte = 8 bit 1KB = 1,024 Bytes 1MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB = 1,073,741,824 Bytes 1TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB = 1,099,511,627,776 Bytes 1PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB =1,125,899,906,842,624 Bytes 1EB = 1,024 PB = 1,152,921,504,606,846,976 Bytes 1ZB = 1,024 EB = 1,180,591,620,717,411,303,424 Bytes 1YB = 1,024 ZB = 1,208,925,819,614,629,174,706,176 Bytes

大数据分析在生产过程中的价值挖掘培训课件(1)

培训内容与安排
大数据基本概念与技术
生产过程中的大数据分析
介绍大数据的定义、特征、处理流程等基本概念，以及大数据处理中常用的技术和工具。
详细讲解如何在生产过程中进行大数据分析，包括数据收集、清洗、转换、建模等步骤，以及常用的分析方法和算法。
大数据分析在生产过程中的应用案例
分享一些成功运用大数据分析优化生产过程的案例，让学员了解大数据在实际应用中的效果和价值。
大数据分析在生产过程中的价值挖掘培训课件
汇报人： 2023-12-30
目录
• 引言 • 大数据基础概念与技术 • 生产过程中的大数据来源与处理 • 大数据分析方法与工具 • 生产过程中的大数据价值挖掘实践 • 大数据分析面临的挑战与解决方案 • 总结与展望
引言
01
培训背景与目的
数字化时代的需求
隐私保护技术
采用数据脱敏、加密存储和传输、访问控制等技术手段，确保数据安全和隐私不受侵犯。
法规遵从
遵守相关法律法规和政策要求，建立完善的数据安全管理制度和操作规程。
数据处理效率问题
数据量巨大
大数据分析涉及海量数据，处理效率低下将严重影响业务响应速度和决策效果。
分布式处理技术
采用分布式存储和计算框架，如Hadoop、Spark等，提高数据处理速度和效率。
生产过程可视化
01
利用大数据分析和可视化技术，实时监控生产过程，提高生产
透明度。
生产瓶颈识别
02
通过分析生产数据，识别生产过程中的瓶颈环节，为优化生产
流程提供依据。
பைடு நூலகம்
生产效率提升
03
通过优化生产计划和调度，提高设备利用率和生产效率，降低

数据分析与挖掘在市场营销中的应用培训ppt

营销效果评估
通过分析营销活动数据，评估活动效果，为后续营销策略调整提供参考。
数据分析与挖掘的流程与工具
流程
数据收集、清洗、整合、探索性分析、建模、评估和应用。
工具
包括数据挖掘软件、统计分析工具、可视化工具等。
02
市场营销中的数据来源与收集
数据来源类型与特点
内部数据
包括销售数据、库存数据、客户信息等，具有直接性和可靠性。
据。
实验法
通过控制实验条件，观察实验组和对照组的变
化，收集相关数据。
数据质量评估与处理
01
02
03
04
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，保证数据的准确性和可靠性
。
数据整合
将不同来源的数据进行整合，形成完整的数据库。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式或模型，便于后续的分析和处
理。
数据可视化
聚类模型
K-means
利用K-means算法，对客户进行聚类，发现不同客户群体的特征，为个性化营销提供支持。
层次聚类
通过层次聚类算法，对客户进行分层，发现不同层次的客户群体，为市场细分提供依据。
DBSCAN
利用DBSCAN算法，对客户进行聚类，发现异常值和离群点，为个性化推荐提供支持。
05
策略、价格策略、渠道策略和促销策略等。
数据驱动的营销活动策划与执行
1 2
活动策划
根据营销策略和目标客户群体，策划有针对性的营销活动，如线上活动、线下活动、促销活动等。
活动执行
在活动策划的基础上，进行具体的执行工作，包括活动宣传、活动组织、活动执行等。
3
活动监测与调整

大数据分析与挖掘在企业决策中的价值与应用探索培训ppt

跨界合作促进发展
人才培养助力发展
跨界合作将促进大数据产业与其他产业的融合发展，为企业决策提供更加全面和深入的数据支持。
未来将更加注重大数据分析和挖掘人才的培养，为产业发展提供更加坚实的人才保障。
THANK YOU
Tableau
可视化数据分析工具，提供直观的数据展示和交互功能。
Power BI
商业智能工具，将数据转化为视觉化图表和报表，帮助企业更好地理解业务。
数据分析流程与方法论
数据收集
明确分析目的，收集相关数据。
数据探索
对数据进行描述性统计和可视化，初步了解数据特
征。
模型评估
对模型进行验证和优化，确保其准确性和可靠性。
02 01
05
特征选择与提取
选择与目标变量相关的特征，提取有用的信息，为模型训练提供输入。
03
模型选择与训练
根据问题类型选择合适的模型，如分类、回归、聚类等，对数据进行训练，得到模型参数。
04
模型评估与优化
通过交叉验证、ROC曲线等评估模型性能，对模型进行优化以提高预测精度。
04
大数据在企业决策中的应用案例分析
SAS
适用于商业智能、数据挖掘等领域，具有强大的数据处理和分析功能。
Tableau
适用于数据可视化、报表制作等领域，具有直观易用的界面和丰富的可视化选项。
挖掘流程与方法论
数据清洗与预处理
去除重复、缺失、异常值等，对数据进行标准化处理，为后续分析做准备。
结果解释与应用
将挖掘结果应用于实际业务场景，为企业决策提供支持。
企业内部数据安全与隐私保护措施建议
建立完善的数据管理制度

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推算出预产期后，就能抢先一步，将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户。
在接下来的几年中会根据婴儿的生长周期定期给这些顾客推送相关产品，使这些客户形成长期的忠诚度。
17
数据挖掘：Data Mining 分类与预测
18
数据挖掘分类与预测金融创新产品设计
19
大数据分析与挖掘培训课件PPT(30张) 培训课件培训讲义培训教材工作汇报课件 PPT
大数据分析与挖掘
大数据与数据挖掘课程的背景……
2
中国大数据发展调查报告（2018年）：
➢ 2017年中国大数据产业总体规模为4700亿元人民币，同比增长30%；预计2018-2020年增速将保持在30%以上。
➢ 大部分企业均已意识到数据分析对企业发展的重要性。
✓ 近四成的企业已经应用了大数据。与2016年相比上升4.5% ✓ 金融等领域大数据应用增加趋势较为明显。
➢ 一卡通大量使用，乘客出行的海量数据
➢ 预埋传感器，收集车流量、客流量信息
➢ 卫星地图数据对道路交通情况进行分析
➢ 出租车提供实时数据,了解主要道路的路况
➢ 智能手机使用地图应用,分析出实时的道路交通拥堵状况、出行流
动趋势或特定区域的人员聚集程度
7
对大数据的初步认识(3) 大数据分析电信诈骗
➢ 根据2015年的统计数据，我国公民个人信息泄露数量已经达到40亿条左右。
23
大数据分析与挖掘培训课件PPT(30张) 培训课件培训讲义培训教材工作汇报课件 PPT
社交网络的分析
社交网络中社区圈子的识别社交网络中人物影响力的计算信息在社交网络上的传播模型虚假信息和机器人账号的识别基于社交网络信息对股市、大选以及传染病的预测社交网络的分析和研究是一个交叉领域的学科
➢ 这种方法，实际上依靠的并非因果关系，而是一种强关联关系，即A 药对B病有效。至于为什么有效，接下来3年的研究工作实际上就是在反过来寻找原因。
➢ 这种先有结果再反推原因的做法，和过去通过因果关系推导出结果的做法截然相反。无疑，这样的做法会比较快，当然，前提是有足够多的数据支持。
在大数据时代，我们能够得益于一种新的思维方法—从大量的数据中直接找到答案，即使不知道原因。
刚取了通知书就有助学金诈骗电话刚买了房就有无数装修公司的电话……
8
大数据的基本特征
用4个V来总结：Volume、Variety、Value和Velocity
① 数据体量大：从 TB级别，跃升到 PB ② 数据多样性：多为非结构型数据，如网络日志、视频、图
片、地理位置信息 ③ 价值密度低：以视频为例，连续不间断监控过程中，可能
12
数据挖掘背后的大数据思维
在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。
这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，可以根据之前了解的他这样体型的人跑 100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。
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数据挖掘：Data Mining 一般流程
时间序列数据的趋势变动可分为以下四点：趋势性、周期性、随机性、综合性预测时一般设法过滤除去不规则变动，突出反映趋势性和周期性变动。
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数据挖掘：Data 大数据分析与挖掘培训课件PPT(30张)培训课件培训讲义培训教材工作汇报课件PPT
Mining
社交网络、舆情分析…
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有用的数据仅仅有一两秒 ④ 速度快：产生了大量的高速动态数据流，对数据流的实时
分析与处理要求不断增加，数据处理的越及时，产生的价值越大。
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大数据基本特征的第五个V：Veracity 数据的不确定性
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数据挖掘：Data Mining
概念
从大量数据中抽取出（隐含
的、有潜在用途的、未知的、人们可以理解的）有价值的信息和模式的过程。这些新发现的规律、模式、信息和概念具有潜在使用价值。
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数据挖掘：Data Mining 功能
➢关联规则 ➢分类与预测 ➢聚类分析 ➢…
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数据挖掘：Data Mining 关联规则
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关联规则：零售业应用
几十年来，大型零售商塔吉特收集了海量的数据，记录了每一位经常光顾其各分店的顾客数据。
发现女客户会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。由此挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“ 怀孕预测”指数。
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数据挖掘背后的大数据思维
➢ 寻找特效药：
➢ 科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物质，然后合成新药。是一个非常漫长的过程，而且费用非常高。
➢ 有了大数据，寻找特效药的方法就和过去有所不同了。
➢ 斯坦福大学医学院发现，原来用于治疗心脏病的某种药物对治疗某种胃病特别有效。
➢ 企业应用大数据所带来的主要效果包括实现智能决策、提升运营效率和改善风险管理。
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我们身边的大数据…4地图的定位数据对大数据的初步认识(1)
➢ 三十多年来，我国春运大军从1 亿多人次到36亿人次
➢ 春运的最热现象是逆向过年，即老人们到孩子工作的地方过年。
除夕夜哈尔滨迁徙地图
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对大数据的初步认识(2) 大数据与交通拥堵
数据挖掘：Data
Mining
时间序列分析
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数据挖掘：Data Mining 时间序列分析
时间序列预测即以时间序列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性，进行引伸外推，预测其发展趋势的方法，简单来说就是从已知事件测定未知事件。