《大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與實(shí)務(wù)》課件 16.項(xiàng)目五 任務(wù)二 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)與實(shí)務(wù)項(xiàng)目五數(shù)據(jù)挖掘和分析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)任務(wù)二任務(wù)描述知識(shí)準(zhǔn)備課堂研討拓展訓(xùn)練目錄CONTENTSONETWOTHREEFOUR與往屆世界杯不同的是：數(shù)據(jù)分析成為巴西世界杯賽事外的精彩看點(diǎn)。伴隨賽場(chǎng)上球員的奮力角逐，大數(shù)據(jù)也在全力演繹世界杯背后的分析故事。一向以嚴(yán)謹(jǐn)著稱的德國(guó)隊(duì)引入專門處理大數(shù)據(jù)的足球解決方案，進(jìn)行比賽數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化球隊(duì)配置，并通過(guò)分析對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)找到比賽的“制敵”方式；谷歌、微軟、Opta等通過(guò)大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)賽果……大數(shù)據(jù)，不僅成為賽場(chǎng)上的“第12人”，也在某種程度上充當(dāng)了世界杯的“預(yù)言帝”。大數(shù)據(jù)分析邂逅世界杯，是大數(shù)據(jù)時(shí)代的必然發(fā)生，那么小明想要知道大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在我們的生活中還有哪些作用呢？任務(wù)描述知識(shí)準(zhǔn)備一大數(shù)據(jù)分析概述大數(shù)據(jù)分析技術(shù)（已有數(shù)據(jù)）分布式統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)分布式挖掘、深度學(xué)習(xí)技術(shù)（未知數(shù)據(jù)）數(shù)據(jù)處理技術(shù)數(shù)據(jù)分析階段聚類與分類關(guān)聯(lián)分析深度學(xué)習(xí)知識(shí)準(zhǔn)備二大數(shù)據(jù)分析模型常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)分析模型。選擇了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，算法也隨之確定，系統(tǒng)構(gòu)造的關(guān)鍵因素是數(shù)據(jù)而不是算法。這種洞見(jiàn)導(dǎo)致了許多種軟件設(shè)計(jì)方法和程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的出現(xiàn)，面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語(yǔ)言就是其中之一。數(shù)據(jù)模型業(yè)務(wù)模型常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析模型區(qū)分知識(shí)準(zhǔn)備二大數(shù)據(jù)分析模型（一）數(shù)據(jù)模型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)視角的實(shí)體模型通常指的是統(tǒng)計(jì)分析或大數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、人工智能技術(shù)等種類的實(shí)體模型，這些模型是從科學(xué)研究視角去往界定的。6.時(shí)間序列2.回歸1.降維5.關(guān)聯(lián)3.聚類7.異常數(shù)據(jù)檢測(cè)4.分類知識(shí)準(zhǔn)備二大數(shù)據(jù)分析模型（二）業(yè)務(wù)模型業(yè)務(wù)流程實(shí)體模型指的是對(duì)于某一業(yè)務(wù)流程情景而界定的，用以解決困難的某些實(shí)體模型，這種實(shí)體模型跟上邊實(shí)體模型的差別取決于情景化的運(yùn)用。知識(shí)準(zhǔn)備二大數(shù)據(jù)分析模型（二）業(yè)務(wù)模型序號(hào)模型類型1會(huì)員數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型會(huì)員細(xì)分模型、會(huì)員價(jià)值模型、會(huì)員活躍度模型、會(huì)員流失預(yù)測(cè)模型、會(huì)員特征分析模型、市場(chǎng)營(yíng)銷回應(yīng)預(yù)測(cè)模型。2商品數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型商品價(jià)格敏感度模型、新產(chǎn)品市場(chǎng)定位模型、銷售預(yù)測(cè)模型、商品關(guān)聯(lián)銷售模型、異常訂單檢測(cè)模型、商品規(guī)劃的最優(yōu)組合。3流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型流量波動(dòng)檢測(cè)、渠道特征聚類、廣告整合傳播模型、流量預(yù)測(cè)模型。4內(nèi)容數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析模型情感分析模型、搜索優(yōu)化模型、文章關(guān)鍵字模型、主題模型、垃圾信息檢測(cè)模型。知識(shí)準(zhǔn)備三大數(shù)據(jù)分析的作用（一）現(xiàn)狀分析分析此階段企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)情況分析企業(yè)每個(gè)業(yè)務(wù)的組成呈現(xiàn)形式：報(bào)告（每日、每周和每月）知識(shí)準(zhǔn)備三大數(shù)據(jù)分析的作用（二）原因分析在對(duì)第一階段的現(xiàn)狀進(jìn)行分析之后，就對(duì)公司的運(yùn)營(yíng)有了基本的了解，但仍不知道是什么因素促使該公司保持現(xiàn)有的優(yōu)勢(shì)，又是什么導(dǎo)致了公司存在這樣的不足。這時(shí)需要進(jìn)行原因分析，以進(jìn)一步確定業(yè)務(wù)變更的具體原因。原因分析通常通過(guò)主題分析進(jìn)行。知識(shí)準(zhǔn)備三大數(shù)據(jù)分析的作用（三）預(yù)測(cè)分析了解公司運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀后，有時(shí)需要對(duì)公司的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，為公司制定業(yè)務(wù)目標(biāo)，并提供有效的戰(zhàn)略參考和決策依據(jù)，以確保公司的持續(xù)健康發(fā)展。預(yù)測(cè)分析通常是通過(guò)主題分析完成的，主題分析通常是在制定公司的季度和年度計(jì)劃時(shí)進(jìn)行的。預(yù)測(cè)分析發(fā)展頻率不如現(xiàn)狀分析和原因分析高。知識(shí)準(zhǔn)備四大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用（一）數(shù)據(jù)分析對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的作用對(duì)海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)性喜好，從而對(duì)用戶的消費(fèi)行為進(jìn)行準(zhǔn)確把握。將用戶上網(wǎng)行為與業(yè)務(wù)支撐系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合分析，展現(xiàn)了用戶動(dòng)態(tài)與靜態(tài)數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性，為市場(chǎng)營(yíng)銷人員尋找目標(biāo)客戶打下了良好的基礎(chǔ)，提升了營(yíng)銷準(zhǔn)確率。知識(shí)準(zhǔn)備四大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用（二）數(shù)據(jù)分析對(duì)電商的作用營(yíng)銷管理客戶管理智能推薦知識(shí)準(zhǔn)備四大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用（三）數(shù)據(jù)分析對(duì)金融的作用數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)金融行業(yè)的影響巨大，金融業(yè)對(duì)信息系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用前景還是非常大的，金融業(yè)對(duì)信息系統(tǒng)的實(shí)用性要求很高，且積累了大量的客戶交易數(shù)據(jù)。金融業(yè)主要信息需求010203金融分析防堵詐騙客戶行為分析知識(shí)準(zhǔn)備四大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用（四）數(shù)據(jù)分析對(duì)其他行業(yè)的作用旅游行業(yè)進(jìn)行人流、車流量等統(tǒng)計(jì),了解用戶的想法和需求電信行業(yè)進(jìn)行增值業(yè)務(wù)推薦和新套餐科學(xué)定價(jià)分析房