數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)分析(文件)
【正文】 ple text. Go ahead and replace it. 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法 聚類(lèi)分析 回歸分析 因子分析和主成分分析 時(shí)間序列分析 數(shù)據(jù)分析軟件 MATLAB SAS Spss Stata Eviews Excel 1. 績(jī)效指標(biāo)必須是具體的（ Specific） 2. 績(jī)效指標(biāo)必須是可以衡量的（ Measurable） 3. 績(jī)效指標(biāo)必須是可以達(dá)到的（ Attainable） 4. 績(jī)效指標(biāo)是要與其他目標(biāo)具有一定的相關(guān)性 (Relevant) （ Timebound） 無(wú)論是制定團(tuán)隊(duì)的工作目標(biāo)還是員工的績(jī)效目標(biāo)都必須符合上述原則，五個(gè)原則缺一不可 ADD YOUR TITLE HERE MAIN IDEA This is an example text. Go ahead and replace it. ADD YOUR TITLE HERE This is an example text. Go ahead and replace it. ADD YOUR TITLE HERE This is an example text. Go ahead and replace it. 03 ADD YOUR TITLE HERE This is an example text. Go ahead and replace it. 分配丌透明，數(shù)據(jù)資產(chǎn)錯(cuò)配人力物力浪費(fèi) 數(shù)據(jù)丌開(kāi)放 ，企業(yè)數(shù)據(jù)合作受限分布雜亂，處理緩慢 ， 評(píng)估手段缺失 ，盡管 “ 數(shù)據(jù)是資產(chǎn) ” 概念已經(jīng)廣為人知，但 “ 如何管理數(shù)據(jù)資產(chǎn) ” 仍然缺少成熟理論以及工具手段需求發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是企業(yè)或組織采取的各種管理活勱，用以保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)的安全完整，合理配置和有效利用，從而提高帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益，保障和促進(jìn)各項(xiàng)事業(yè)發(fā)展。 ? 各級(jí)政府、主管部門(mén)、上市公司、企業(yè)集團(tuán)、外資公司都將基于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)優(yōu)化其決策。 一組公式：1024GB=1TB。 ? 數(shù)據(jù)價(jià)值高 海量數(shù)據(jù)帶來(lái)了巨大的商業(yè)價(jià)值。 全球 信息咨詢(xún)機(jī)構(gòu)國(guó)際數(shù)據(jù)公司（ IDC）對(duì)大數(shù)據(jù)的技術(shù)定義是：通過(guò)高速捕捉、發(fā)現(xiàn)戒分析，從大容量數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的一種新的技術(shù)架構(gòu)。大數(shù)據(jù)就是“未來(lái)的新石油”。 概念 ? 數(shù)據(jù)類(lèi)型多 越來(lái)越多非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；音頻、 食品，地理位置信息等多類(lèi)型數(shù) 據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出更高要求。 ? 數(shù)據(jù)規(guī)模大 從 TB躍升到 PB甚至 EB。 。 改變 大數(shù)據(jù)改變生活 IBM CP Industry 需求 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理技術(shù) 數(shù)據(jù)高速傳輸技術(shù) 搜索技術(shù) 描述 分布式文件系統(tǒng) 流計(jì)算引擎 服務(wù)器 /存儲(chǔ)間高速通信 文本檢索、智能搜索、實(shí)時(shí)搜 索 技術(shù) Hadoop， x86/MPP Map Reduce Streaming Data Infini Band Enterprise Search 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 大 數(shù)據(jù)涉及的關(guān)鍵技術(shù) Text Analytics Engine 自然語(yǔ)言處理、文本情感分析、 Visual Data Modeling 機(jī)器學(xué)習(xí)、聚類(lèi)關(guān)聯(lián)、 數(shù)據(jù)模型 顧客 一次購(gòu)買(mǎi)商品 1 面包 、 黃油 、 尿布 、 牛奶 2 咖啡 、 糖 、 小甜餅 、 鮭魚(yú) 3 面包 、 黃油 、 咖啡 、 尿布 、 牛奶 、 雞蛋 4 面包 、 黃油 、 鮭魚(yú) 、 雞 5 雞蛋 、 面包 、 黃油 6 鮭魚(yú) 、 尿布 、 牛奶 7 面包 、 茶葉 、 糖 、 雞蛋 8 咖啡 、 糖 、 雞 、 雞蛋 9 面包 、 尿布 、 牛奶 、 鹽 10 茶葉 、 雞蛋 、 小甜餅 、 尿布 、 牛奶 、 、 、 糖 、 、 、 、 、 、 、 、 雞、 、 、 、 糖 、 糖 、 雞 、 、 、 鹽、 、 、 、品種 計(jì)數(shù)項(xiàng) : 品種 面包 6 牛奶 5 尿布 5 雞蛋 5 黃油 4 糖 3 咖啡 3 鮭魚(yú) 3 小甜餅 2 雞 2 茶葉 2 鹽 1 總計(jì) 41 概念（ Concept） 分類(lèi)（ Features） 流程（ Technological process） 03 我們可以做些什么？ 什么是數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析有哪些類(lèi)型 描述性 數(shù)據(jù)分析 探索性 驗(yàn)證性 對(duì)比分析法 平均分析法 交叉分析法 初級(jí)數(shù)據(jù)分析 高級(jí)數(shù)據(jù)分析 相關(guān)分析 因子分析 回歸分析 ? 先決條件 ? 提供方向 明確目的
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