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大数据基础-第一章-大数据概述.ppt
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大数据基础
第一章 大数据概述
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2
目录
二、大数据相关概念
三、大数据应用现状
一、大数据时代
四、大数据相关技术
五、大数据解决方案
六、大数据与企业数字化转型
七、大数据面临的挑战与发展展望
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3
引入案例
证券分析师的“颜值”与盈利预测准确性
2019 年 9 月 16 日,由香港中文大学和上海财经大学多位教授联合署名的论文 Analysts' Beauty and
Performance 在《管理科学》上发表。论文指出,证券分析师的“颜值”与其盈利预测准确性及股票投资建议
的资讯丰富程度息息相关。研究人员调研了国内 102 家不同券商的 2328 名分析师在 2005 至 2014 年间所进
行的 89 056 项盈利预测。同时,研究人员从证券业协会网站下载了进行上述盈利预测的卖方分析师的证件
照,并要求 63 名拥有不同教育及职业背景、收入和社会经验的评审员,按分析师外表给予 1 至 5 的评分。
研究结果显示,外表越出众的分析师,其预测也愈准确。同时,外表愈具有吸引力的分析师,向上市公司管
理层获取资讯时便愈得到优待。研究结果显示,企业管理人员比较容易向外表具有吸引力的分析师透露信息
。
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4
1.1 大数据时代
如何定义大数据的“大”
大数据之前没有“大”量的数据吗?
高速产生的数据,传感器、智能手机和物联网等多源信息的产生。
大数据时代与以往最大的区别之一在于人们的活动越来越依赖智能
决策的支持
传统领域正在迅速大数据化
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5
1.1 大数据时代
大数据时代的数据特征
价值密度低
数据组织复杂且非结构化
访问频率和并发性更高
大数据时代的大数据服务
社交媒体、电子商务、医疗
健康、安全、金融、电信、科研
等领域的大数据服务
服务形式多样
分析类型
特 征
示 例
操作分析
复杂分析查询
实时欺诈侦测、精准
广告、高频率交易等
可操作性商务处理的一部分
可操作性事务中的大容量数据分析
深度分析
典型的多源性
从智能监测数据中
获取洞察力
非可操作性事务处理
复杂数据挖掘和预测分析、实时或者准实时响应
使用 Map-Reduce(映射规约)框架、列数据库,基于内
存进行分析
时间序列分析
具有事务处理概念的分析:具有时间、至少一个数值和
元数据的元素
算法交易
洞察力(预测)
智能分析
分析大量复杂多样的结构化和非结构化信息
股票预测
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