大數據使用場景之-大數據展望 PPT研習交換 1 01 ConTENTS 目 錄 1 大數據推測總結 2 形貌性數據分析 3 診斷性數據分析 4 大推測性數據分析 5 處措施數據分析 6 數據分析示例 7 大數據展望度特質 8 大數據的其我們效用利用限度 PPT研習交換 2 02！

　　大數據運用場景之-大數據展望 PPT進建交流 1 01 ConTENTS 目 錄 1 大數據展望具體 2 形貌性數據分析 3 診斷性數據剖析 4 大推測性數據分析 5 處式樣數據剖析 6 數據剖析示例 7 大數據推測度性質 8 大數據的其所有人功效利用四周 PPT訓練交換 2 02 PART 01 大數據推測詳細 大數據推測是大數據最中心的使用，大數據展望將傳統原理 推測拓展到“現測”。 PPT訓練交流 3 03 推測是大數據的焦點價格 大數據推測是大數據最焦點的行使 大數據的實際是管理問題，計量經濟模型分類大數據的核心價值就在于展望，而企業籌謀的重心也 是基于展望所做出的正確頑強。 PPT學習交流 4 04 大數據推測的上風 大數據推測則是基于大數據和推測模型去展望另日某件事情的概率，讓剖析從“ 面向已經發作的向日”轉向“面向即將發生的另日”是大數據與死板數據剖析的 最大差別 大數據展望的上風表現在它把一個至極難過的展望題目，轉變為一個相對簡樸的 形貌問題，時間序列 預測而這是保守小數據集根本無法企及的 從展望的角度看，大數據展望所得出的效果不光僅得到管理本質往還簡單、計量經濟模型分類客觀 的結論，計量經濟模型分類更能用于救濟企業籌謀定奪，征求起來的資料還不妨被計劃，多元回歸預測模型開辟拓荒 更大的消耗權勢 PPT訓練交換 5 05 數據剖析的四個條理 數據剖析的根本宗旨即是要洞察數據后面的規律，企業不妨基于數據剖析的結果 擬訂定奪、并拔取響應程序和舉措，進而告竣想要的效果 數據剖析的四個條理 ？ 形貌性剖析（Descriptive Analysis） ？ 診斷性剖析（Diagnostic Analysis） ？ 展望性剖析（Predictive Analysis） ？ 處方性剖析（Prescriptive Analysis） PPT訓練交流 6 06 數據剖析的四個層次 PPT研習交流 7 07 形色性分析—爆發了什么 描畫性剖析苛浸是對如故發生的事實用數據做出確切的描畫 譬喻某企業本月訂單簽約額比上月增加100萬，至1100萬，但是訂單踐約率從上 月的98%降低到了95%，庫存周轉率從上月的0。8降低到了0。7 PPT進筑交流 8 08 診斷性分析—為什么會發作 履歷評估描繪型數據，診斷分析對象能夠讓數據分析師深刻地剖析數據，鉆取到 數據的重心 譬喻歷程分析，發現訂單踐約率降低的由來是制品臨蓐不出來，大數據利用場景-大數據推無法終交友付， 而成品天生不出來的原故則是小我私家原質料的供給商未能準時送貨，導致原質料不 齊套，無法首先臨蓐 PPT進修交流 9 09 展望性分析—什么可能會產生 展望型剖析對事情另日發作的可能性，展望一個可量化的值，可能是預估事情發 生的時候點 譬喻歷程建模不妨推測本月該供應商會使所有人的訂單如約率降低2% PPT進建交流 10 10 處方性分析—該做些什么 處方性剖析基于對“產生了什么”、“為什么會發作”和“可以大概發作什么”的分析，來幫 助用戶裁奪應該拔取什么程序 通常情形下，時間序列 預測是在前面的舉座措施都制止之后，計量經濟模型分類末了必要驅逐的剖析步驟 例如，供給商A會導致本月訂單踐約率降低，不妨挑選的程序即是把A換掉，但是如今有B 和C兩個供給商供棄取，測課件2021年4月8日履歷分析和企圖得出：決議供應商B會比選C的訂單如約率高1%，多元回歸預測模型 于是動員棄取供給商B PPT進筑交流 11 11 數據分析措施具體 傳統剖析辦法只能已矣形色性和診斷性剖析 大數據分析主見使用大量百般化和可變數據來告竣展望，在滿盈不抉擇性的處境下，能夠 救濟企業做出更好的裁奪 大數據展望是大數據在許多領域的主要利用 PPT研習交換 12 12 PART 02 描畫性數據分析 描畫性剖析做為商業數據剖析的第一個條理，浸要復原 『發生了什么』的問題。 PPT進筑交換 13 13 形貌性剖析 描繪性分析對網絡到的大批數據舉辦開端的整理和歸納綜合，對換查總體舉座變量的 有合數據舉辦統計性形貌，主要包括 ？ 數據的頻數分析 ？ 數據的會集趨勢剖析 ？ 數據的肢解水等分析 ？ 數據的漫衍 ？ 統計圖形繪制 PPT訓練交換 14 14 數據的頻數分析 敲詐頻數分析不妨締造極少統計紀律 好比說，被會見者利用個別支票付出要領的最多，利用信用卡支出的起碼 PPT研習交換 15 15 數據的集結趨勢剖析 數據的糾關趨勢剖析是用來回聲數據的平日水準 勻稱值：是權衡數據的重點位子的緊要指標，響應了極少數據一定性的性格，時間序列 預測包 括算術平均值、加權算術平均值、諧寧靜均值和幾多均勻值 中位數：是回聲數據的主旨因素的指標，計量經濟模型分類多元回歸預測模型其抉擇辦法是將所罕有據以由小到大的 軌范陳設，位于中樞的數據值即是中位數 眾數：是指在數據中發生頻率最高的數據值 倘若各個數據之間的差異水平較小，多元回歸預測模型用勻稱值就有較好的代表性 倘使數據之間的差別水平較大，計量經濟模型分類希奇是有部門的極度值的情景，用中位數或眾數 有較好的代表性 PPT進筑交換 16 16 數據的肢解水等分析 數據的肢解水平剖析要緊是用來反 映數據之間的分歧水平，時間序列 預測常用的指 標有方差和程序差 方差是序次差的平方，憑據差此外 數據樣板有劃分的企圖設施 PPT進建交換 17 17 數據的分布 在統計分析中，常日要如果樣本的分布屬于正態漫衍，多元回歸預測模型于是需求用偏度和峰度兩個指 標來檢驗樣本是否符關正態分布 ？ 偏度衡量的是樣本漫衍的偏斜偏向和水平 ？ 而峰度權衡的是樣本分布曲線的尖峰水平 倘若樣本的偏度密切于0，多元回歸預測模型峰度熱心于3，就可以大概執意總體的漫衍靠近于正態漫衍 PPT進修交換 18 18 繪制統計圖 繪制統計圖：用圖形的情形來表明數據，比用文字表明更明白、更簡陋 繪制各個變量的統計圖形，包括條形圖、餅圖和折線圖等 PPT進修交換 19 19 描畫性剖析主張 探詢來往場景 ？ 起首要探問和收復數據發生的生意場景，包括：數據涉及到的局部和崗位，這些個體和崗亭之間的往還流 程，在差異生意流！西安石材背景花崗巖。簡約現代餐邊多功能。大數據利用場景-大數據推測課件2021年4月8日！