大数据分析要以什么分析为基础

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

银行大数据分析：向以客户为中心转型

作者：胡世忠

来源：《软件和信息服务》2015年第01期

胡世忠

IBM全球副总裁兼大中华区软件集团总经理

全面负责IBM软件中间件业务和解决方案业务，包括WebSphere、信息管理、企业内容管理、商业分析和Tivoli品牌在大中华区的销售、市场以及运营工作。

你是否好奇服务你的银行为何总是向你发送各种信息—一张新的信用卡，新的房屋贷款，针对新企业的新的信用额度？很明显，这种海量推送式的市场营销说明银行实际上对你的需求和个性缺乏了解。好消息是，这种乱七八糟的小广告一样的推送可能很快就会成为历史。今天，绝大多数的银行机构正在引入大数据分析技术，尝试理解大数据如何帮助他们转变客户体验。一如其他客户主导的产业，银行也在通过预判客户的行为和需求来努力争取客户。 为了将自身转变为真正让客户信赖的企业，银行必须明白关键因素其实就埋在自己手中那庞大的客户数据里。银行需要对这些数据进行深挖、分析，探究分析结果所展现的问题和机会，并最终提供与众不同的客户体验。

这类针对

网站分析

前端流量、营销绩效的分析和优化——增加流量提高转化 网站的结构和内容优化——提高转化

用户、口碑、调研等混沌领域的分析和优化——消弭风险并挖掘潜在机会 竞争对手的分析和竞品优化——知己知彼

这个个互联网环境对自己公司的影响分析——了解大势全景 数据挖掘和预测分析——预见未来

电子商务分析、

前端行为数据、访问量、点击量、站内搜索等反应用户行为的数据 后端商业数据、交易量、ROI、LTV（终身价值）

进入网站方式分析、 1、 直接输入网址、收藏夹 2、 推介网站 3、 搜索引擎

网站访问流量的统计指标

一、网站流量指标、网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括、

1、 页面浏览数（PV） 2、 独立访问者数量（UV）

3、 重复访问者数量（repeat visitors） 4、 每个访问者的页面浏览数（PV/UV）

5、 某些具体文件/页面的统计指标（如页面显示次数、文件下载次数等）

二、用户行为指标（）、主要反映用户是如何来到网站、在网站上停留了多久，访问了哪些页面，主要指标包括、

1. 停留时间 2. 跳出率 3. 新访问者 4. 回访次数 5. 回访相隔天数

6. 用户所使用的搜索引擎及其关键词、关

1 项目概述

党的十八大把生态文明建设放在了突出地位，纳入了“五位一体”总体布局，并首次把“美丽中国”作为未来生态文明建设的宏伟目标。2015年新修订的《环境保护法》将“推进生态文明建设、促进经济社会可持续发展”列入立法，以法律的形式将生态文明建设提升到了国家的战略高度。国务院出台的《水污染防治行动计划》“水十条”，对生态文明中水环境和水质保护方面的提出了重点管理要求。与此同时“互联网＋”和“大数据”应用也上升为国家战略，国务院出台的《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动计划》和环保部发布的《生态环境大数据建设总体方案》，将“互联网＋绿色生态”作为11个重点行动之一而提出，要求未来的环保工作必须紧密地与大数据建设结合起来，高度重视大数据在推进生态文明建设中的地位和作用。

2 建设目标

以往信息化发展基本都是着眼于各个业务部门各自的业务需求，“管什么、想什么、干什么”，数据多头采集、相互矛盾的现象普遍，难以从环保工作全局层面支撑决策和管理。很多环境问题还处于现状不清、底数不明、原因不详的困局之中，环保部门在回应重大环境污染事件和解决人民关切的环境问题方面容易陷入被动。

通过以水环境综合大数据分析建设为契机，树立环

知识改变命运 为明天事业腾飞蓄能 http://www.bgwahaha.cn

上海蓝草企业管理咨询有限公司

《大数据时代下的经营数据分析实战培训》

【培训目标】

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、通过案例分析，明确数据分析思路，实现数据分析效果； 2、通过数据分析工具导入，提升数据分析质量；

3、立足公司各层级、各岗位数据分析实际应用展开分析，指导区县公司工作；

4、提升数据分析呈现技能，提高数据分析实际应用性和层级传递效用； 5、通过从大量的营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘用户行为特点，找出目标客户；

6、学会针对目标客户优化销售策略，帮助运营团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及运营决策。 【培训对象】

数据分析相关人员 【培训时间】

2天

【培训内容】

前言：大数据时代背景

1. 概述

2. 大数据时代带来对传统营销的挑战 3. 大数据时代的新营销模式

4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞

察力

5. 如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率 6. 大数据的实现技术

一、数据分析定位与方法导入 1.数据分析重要性

为什么要做数据分析

数据分析能解决什么具体问题 2.市

《云计算与大数据分析》教学大纲

课程编号：1208137 编写人： 刘志明

开课学期：春季学期 开课单位：计算机科学与技术学院 课程中文名称：云计算与大数据分析

课程英文名称：Introduction to Modern Systems Engineering

主讲教师：刘志明 教授 总学时：32， 其中：理论 24学时 实验：8学时 学分： 2学分 课程性质：非学位课 考核方式：考查 先修课程：操作系统、数据库原理、面向对象程序设计

一、课程教学目的（说明本课程与专业培养目标、研究方向、培养要求）与要求（限300字）：

云计算和大数据正在引发全球范围内深刻的技术和商业变革,已经成为IT行业主流技术。云计算通过分布式操作系统、虚拟化、并行计算、弹性计算、效用计算等关键技术，为大数据提供了基础物理平台，大数据是落地的云，技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括数据采集、海量数据存储、非关系型数据管理、数据挖掘、数据可视化以及智能分析技术如模式识别、自然语言理解、应用知识库等。

本课程为计算机、软件工程硕士生开设的一门专业选修课程，主要学习云计算和大数据处理的相关原理和技术，结合核

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

综合交通大数据分析平台教学系统设计

作者：郑亮 张云丽

来源：《物流科技》2016年第07期

摘 要：综合交通大数据分析是中南大学交通运输工程学院交通运输专业核心课程《智能交通系统》的重要讲授内容，基于大数据分析的智能交通系统建设是当前国内、外的研究热点与发展趋势。基于综合交通大数据分析平台教学系统的功能需求，构建一套基于综合交通大数据采集模块、传输与存储模块、演示模块和分析、研判与试验模块的教学系统架构，并设计一套教学控制机系统，改进了传统的课堂集中讲授的教学方式。此系统可以让学生直观、深刻、快速地掌握综合交通大数据分析相关的专业知识与技能，提高教学质量和实际教学效果。 关键词：综合交通；大数据；智能交通系统；教学系统 中图分类号：G642 文献标识码：A

Abstract： Comprehensive transportation big data analysis is an important teaching content of intelligent transportation systems， whic

大数据分析技术应用揭秘谷歌票房预测模型

发布时间：2013-06-18 17:32 来源：锐艺网作者：史源

艺恩网转载本文只以信息传播为目的,不代表认同其观点和立场

「导语」近日，谷歌公布了一项重要研究成果–电影票房预测模型。该模型能够提前一个月预测电影上映首周的票房收入，准确度高达94%。这在业内引起了强烈讨论，不少

内人士认为该模型非常适合好莱坞电影公司通过预测票房来及时调整电影营销战略，但同时也有吐槽者暗示谷歌的票房预测模型别有用心，旨在鼓动电影公司购买其搜索引擎广告。那么，孰是孰非，谷歌票房预测模型以及大数据在电影行业的应用是嘘头，还是大有来头，让我们来一探究竟。

「谷歌票房预测模型的基础：电影相关的搜索量与票房收入的关联」

谷歌的票房预测模型是大数据分析技术在电影行业的一个重要应用。随着互联网的发展，人们越来越习惯于在网上搜索电影信息。据谷歌统计，从2011到2012年，电影相关的搜

索量增长了56%.谷歌发现，电影相关的搜索量与票房收入之间存在很强的关联。

图1显示了2012年电影票房收入（红色）和电影的搜索量（灰色）的曲线（注：本文的所有图片均引用自谷歌的白皮书：Quantifying Movie Magic with Google Searc

平衡分析法

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

平衡表与一般统计表的区别在于：指标体系必须包括收入与支出，来源与使用两个对应平衡的指标。平衡表的主要形式有三种，即收付式平衡表、并列式平衡表和棋盘式平衡表，前两种形式如资产负债表、能源平衡表，后一种形式如投入产出表。

平衡关系式是用等式表示各相关指标间平衡关系的式子。如，期初库存+本期入库＝本期出库+期末库存，资产＝负债+所有者权益，增加值＝总产出－中间投入。

统计中的平衡分析基本要求和特点是：平衡分析要通过有联系指标数值的对等关系来表现经济现象之间的联系；要通过有联系指标数值的比例关系来表现经济现象之间的联系；要通过任务的完成与时间进度之间的正比关系来表现经济现象的发展速度；要通过各有关指标的联系表现出全局平衡与局部平衡之间的联系。

其他数据分析方法

回归分析

研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析叫做相关分析，如果把其中的一些因素作

数据采集与结果处理 本实验中有40人参加实验，删除正确率低于90%的被试数据，还剩31名被试数据。其中，消极情绪启动组16人（男生7人，女生9人）；无启动组15人（男生6人，女生9人）。反应时数据处理: 正式数据分析前对数据进行了整理,删除了被试按键反应出错的trails以及反应时在三个标准差以外的trails。被删除的trails小于10%。两组被试在视觉搜索任务的反应准确率均高达90% 以上。以往相关的文献中, 准确率一般不作为因变量加以考察, 因此, 在本研究中, 反应时间是唯一的因变量。

研究结果

2情绪启动（消极启动，无启动）×2面孔情绪图片（负性情绪图片，中性情绪图片）进行两因素混合设计方差分析结果表明：情绪启动主效应显著，F(1，31)=4.212，P=0.049＜0.05，表明电影启动消极情绪显著。面孔情绪图片的主效应显著F(1，31)=207.456，P<0.000；被是对负性面孔情绪图片的反应时显著快于中性情绪图片。情绪启动与面孔情绪图片的交互作用显著F(1，31)= 6.933，P=0.013<0.05。进一步做简单效应（见表2）分析表明：(1)无情绪启动条件下，被试对负性面孔情绪图片反应时显著快于中性面孔图片

实验课程：专 业：班 级：学 号：姓 名：

数据分析 数学与应用数学 11070141 1107014111 宁巧娇

中北大学理学院

实验一 SAS系统的使用

【实验类型】（验证性） 【实验学时】2学时

【实验目的】 使学生了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要

的SAS语句。

【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。

SCORE数据集

Name Sex

Alice f Tom m Jenny f Mike m Fred m Kate f Alex m Cook m Bennie f Hellen f Wincelet f Butt m Geoge m Tod m Chris f Janet f

2．将SCORE数据集中的记录按照

Math Chinese English 90 85 91 95 87 84 93 90 83 80 85 80 84 85 89 97 83 82 92 90 91 75 78 76 82 79 84 85 74 84 90 82 87 77 81 79 86 85 82 89 84 84 89 84 87 86 65 87

math的高低拆分到