大 数 据 分 析 BIG DATA ANALYSIS 汇报人：XXXX 时间：XX年XX月 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第1页。 工具介绍 TOOL INTRODUCTION 分析步骤 ANALYSIS STEPS 基本内容 BASIC CONTENT 业务成果 BUSINESS RESULTS 目录 CONTENTS 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第2页。 业务成果 BUSINESS RESULTS 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第3页。 业务成果 企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系 积极主动&预测需求 客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。 客户分享数据 企业需要识别客户的多个标识符（例如手机、电子邮件和地址），并将其整合为一个单独的客户ID 识别多个标识符 由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动，为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外，企业也需要提供情境相关的实时体验，这也是客户的期望 提供实时体验 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第4页。 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平，提升整个企业机构的安全：威慑需要建立有效的机制，以便企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者 缓冲风险&减少欺诈 对整个企业的数据进行集成和关联可以提供统一的跨不同业务线、产品和交易的欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测，并预测未来的潜在操作方式，确定欺诈审计和调查中的漏洞 提供欺诈视图 将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型，将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应，并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程 及时做出响应 产品是任何企业机构生存的基石，也通常是企业投入最大的领域。产品管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和服务战略路线图的发展趋势 提供相关产品 业务成果 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第5页。 业务成果 通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力，并能够加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品 有效整理分析 公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力，并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应，并让客户感觉受到重视，只能通过先进的分析技术实现 个性化&服务 运营管理不善可能面临损害客户体验，最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制，在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术，可以提升满足客户期望的有效性和效率，并实现卓越的运营 优化&改善客户体验 通过部署先进的分析技术，可提高现场运营活动的生产力和效率，并能够根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的最佳化使用可以带来端对端的视图，并能够对关键运营指标进行衡量，从而确保持续不断的改进 部署分析技术 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第6页。 分析步骤 ANALYSIS STEPS 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第7页。 分析步骤 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度 数据挖掘算法 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 预测性分析能力 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果 可视化分析 大数据分析应用知识培训总结大数据挖掘全文共15页，当前为第8页。 分析步骤 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息 语义引擎 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果 数据质量和数据管理 数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统
