2-7-04-05-01-01大数据分析及其分类课件.pptx

大数据技术创新应用冷链物流技术与管理资源库山东交通职业学院主讲教师：李海民

大数据概述01大数据采集和预处理02大数据存储与管理03大数据捕捉04大数据分析与计算05大数据可视化06大数据应用07目录Contents

01大数据分析与计算1.大数据分析2.大数据挖掘3.大数据处理系统

1.1大数据分析01大数据分析及其分类02大数据分析的基本方法

大数据分析大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，将大量的原始数据转换成“关于数据的数据”的过程。它通过多个学科技术的融合，实现数据的采集、管理和分析，从而发现好的知识和规律，是从数据到信息，再到知识、智慧的关键步骤。1.1.1大数据分析及其分类

大数据分析处理理念的特点数据采用全体而不是抽样分析要的是效率而不是绝对精确分析结果要的是相关性而不是因果性1.1.1大数据分析及其分类

大数据分析流程提出和问题定义数据采集和预处理数据分析可视化结果应用与评估1.1.1大数据分析及其分类

中外运促进业务拓展的大数据分析流程提出和问题定义：包括识别和设计数据需求，重点在于将业务问题转化为分析目标，如用大数据分析技术来促进物流业务拓展。数据采集和预处理：有目的采集所需要的外部数据是确保数据分析有效的基础。需要对所采集数据的内容、渠道、方法进行策划，如第三方合同网站、区域经济数据、业务业绩数据等，要注意防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。1.1.1大数据分析及其分类

以中外运促进业务拓展为例数据分析：对采集的数据进行数据挖掘，为业务拓展提供精准的、可靠的分析结果，即提供多种可能的促销分析方案。可视化：即可视化分析，直观展示数据，让数据自己说话，让用户听到结果。既呈现大数据的特点，又能够非常容易地被用户所接受，就如同看图说话。结果应用与评估：根据数据挖掘分析结果实施有针对性的促销计划，建立大数据促销模型,并评估其有效性。例如，与传统的广告促销相比较，提供大数据创新营销方案，评价是否大幅度提高了销售业绩，并对促销方案进行改进、修订。1.1.1大数据分析及其分类

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