《数据资源处理技术》课件

数据资源处理技术介绍数据资源处理技术的重要性，以及本的主要内容和目的PPT数据资源的重要性智能决策提高效率客户细分123数据处理技术可以挖掘通过处理和整合数据，通过数据分析，可以更数据潜在的价值，帮助可以更加快速、准确地好地理解客户需求和行企业做出更明智的决定完成日常运营为，制定更切实可行的营销策略数据资源类型数值数据分类数据地理空间数据数学量或度量，例如收入，表示具有特定特征的个体，例与特定地理位置和时间相关的年龄，数量等等如性别，职业，类型等等数据，例如地图上的点和线文本数据用于描述、解释和表达意思的语言，例如新闻、评论、书籍等数据采集方法人工采集自动采集通过人工输入和收集数据，例如问卷调查、通过计算机程序自动收集数据，例如网络电话访问等爬虫等传感器采集第三方数据通过传感器感应和收集数据，例如气象站、通过购买或租赁第三方数据进行收集，例如智能车等数据平台等数据提取技术清洗数据1去除数据中的无效、重复和错误的部分，例如格式不正确、缺失值等选取数据2根据需要选取存在价值的数据，例如时间范围、特定特征等转换数据3将数据转换为可处理和分析的格式，例如格式转换、归一化、离散化等数据清洗和转换清洗数据数据转换数据转化通过去除重复项、空值和异常过程，将数据从不同的数将数据格式从一种类型转换为ETL值、解决缺失数据等，使数据据源收集，然后将其合并、清另一种类型，以适应不同的应更加准确、可靠洗、转换到目标数据库中用场景，例如转Excel CSV数据整合和合并整合数据源1将来自多个数据源的数据整合到一起，例如不同部门收集的数据合并数据集2通过宏观层面分析数据，将不同的数据来源融合，并产生新的见解数据处理流程3建立良好的数据处理流程，确保数据的质量和完整性数据分析方法描述性统计推论性统计通过描述性和可视化的方法，对数据进行总通过样本数据推断总体数据的性质和参数，体情况的一个描述以及推断样本之间的差异是否有统计显著性时间序列分析回归分析研究时间序列数据中的趋势、季节性和周期建立数学模型，验证变量之间的关系性，提取有用信息数据挖掘和机器学习数据挖掘机器学习深度学习利用模式识别、机器学习、数利用算法和数学模型，使机器一种基于人工神经网络的机器据库技术和人工智能技术等，从数据中自动学习和改进，并学习方法，具有广泛的应用场从大规模数据集中提取潜在价实现实际应用景，例如自然语言识别，图值像识别等大数据和Hadoop大数据概述1大数据的定义、特点、应用等基础Hadoop2的起源，架构，生态系统等Hadoop生态系统3Hadoop，，，，MapReduce HDFSHive Pig，等组成的Hbase ZooKeeper生态系统Hadoop数据资源处理技术的应用商业智能客户关系管理12通过储存和分析数据，发现企业关键问题客户数据管理平台，通过数据分析和营销，和机遇提高客户忠诚度和满意度电子商务和营销医疗卫生和医学34电子商务平台的数据分析和营销策略的制通过分析病历、药品、器材、科研等数据，定提高医疗质量和效率政府和公共服务社会媒体和网络分析56通过大数据分析，提升政治决策的精准度利用社交网络、博客、微博、评论等数据，和服务效率分析社会热点、声音和趋势数据资源处理技术的挑战和机遇挑战机遇数据质量不一致数据驱动创新和竞争优势，发挥数据潜••在价值数据保护和安全性问题•大数据分析技术的不断发展，提升数据跨组织和跨平台数据整合难度大••分析能力资源分配不均，无法满足全社会数据需求•云计算和人工智能技术的发展，提升数•据处理和计算能力政府和企业对数据资源的综合利用，促•进经济增长数据资源处理技术的未来趋势人工智能重新定义数据区块链技术融合物联网的崛起处理结合区块链技术的安全性和数随着智能设备、物联网和移动深度学习的发展，将为数据处据资源处理技术的数据分析能通信技术的蓬勃发展，将为数理提供更好的解决方案，特别力，将在未来掀起新的浪潮据资源处理技术的发展提供新是在自动化数据分析方面的机遇和挑战。