埃森哲數據培訓課件2023REPORTING數據基礎概念與理論數據采集與預處理數據存儲與管理數據分析與挖掘方法數據可視化與報表呈現數據安全與隱私保護目錄CATALOGUE2023PART01數據基礎概念與理論2023REPORTING數據是描述事物的符號記錄，是信息的載體。它可以表現為數字、文字、圖像等形式，用于表示事物的屬性、狀態(tài)或關系。數據定義根據數據的性質和應用場景，數據可分為結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。結構化數據如關系型數據庫中的表數據，具有固定的格式和字段；半結構化數據如XML、JSON等，具有一定的結構但較為靈活；非結構化數據如文本、音頻、視頻等，沒有固定的結構。數據分類數據定義及分類數據結構是計算機中存儲、組織數據的方式，它決定了數據的存儲格式和訪問方式。常見的數據結構包括數組、鏈表、棧、隊列、樹、圖等。數據結構算法是解決特定問題的一系列計算步驟，它描述了如何從輸入得到輸出的過程。算法的效率和正確性對于數據處理至關重要，常見的算法包括排序、查找、圖論算法等。算法數據結構與算法數據庫原理數據庫是長期存儲在計算機內、有組織、可共享的大量數據的集合。數據庫管理系統(tǒng)（DBMS）提供數據的定義、存儲、查詢、維護等功能，保證數據的完整性、安全性和并發(fā)性。數據庫應用數據庫廣泛應用于各個領域，如企業(yè)管理系統(tǒng)（ERP）、客戶關系管理（CRM）、電子商務等。通過數據庫技術，可以實現數據的集中管理、高效查詢和靈活應用。數據庫原理及應用大數據定義大數據是指無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據具有數據量巨大、處理速度快、數據類型多樣等特點。大數據處理技術大數據技術包括數據采集、存儲、處理、分析和可視化等方面。常見的大數據處理技術包括分布式文件系統(tǒng)（如Hadoop）、分布式數據庫（如HBase）、實時計算（如Spark）等。這些技術為處理大規(guī)模數據提供了高效的方法和工具。大數據技術概述PART02數據采集與預處理2023REPORTING通過自動化程序從網站上抓取數據，適用于大規(guī)模、結構化的數據收集。網絡爬蟲利用應用程序編程接口獲取數據，適用于有提供API服務的數據源。API接口調用直接從數據庫中導出數據，適用于存儲在數據庫中的結構化數據。數據庫導出數據采集方法對缺失數據進行填充、插值或刪除等操作，以保證數據的完整性。缺失值處理異常值處理數據類型轉換識別并處理數據中的異常值，如離群點、噪聲數據等，以保證數據的準確性。將數據轉換為適合分析和建模的數據類型，如將文本轉換為數值型數據。030201數據清洗與轉換從原始數據中提取出有意義的特征，如通過文本挖掘提取關鍵詞、通過圖像處理提取圖像特征等。特征提取從提取的特征中選擇對分析和建模有幫助的特征，以降低數據維度和提高模型性能。特征選擇根據業(yè)務需求和領域知識，構造新的特征以更好地描述數據和揭示潛在規(guī)律。特征構造特征提取與選擇數據分析與可視化利用統(tǒng)計分析和可視化工具，對用戶行為數據進行深入分析，發(fā)現用戶行為模式和潛在需求，為電商網站的優(yōu)化和個性化推薦提供數據支持。數據采集通過網絡爬蟲或API接口調用等方式，收集電商網站的用戶行為數據，包括瀏覽、搜索、購買等行為。數據清洗與轉換對收集到的數據進行清洗和轉換，處理缺失值和異常值，將文本數據轉換為數值型數據等。特征提取與選擇提取用戶行為特征，如瀏覽時長、購買頻率、搜索關鍵詞等，并選擇對分析有幫助的特征。案例：電商網站用戶行為分析PART03數據存儲與管理2023REPORTINGHDFS架構HDFS采用主從架構，包括一個NameNode和多個DataNode。NameNode負責管理文件系統(tǒng)的元數據，而DataNode負責存儲實際的數據。HDFS概述HadoopDistributedFileSystem（HDFS）是ApacheHadoop的核心組件之一，為大數據應用提供了一個高度容錯、可擴展的分布式文件系統(tǒng)。HDFS特點支持大規(guī)模數據存儲，提供高吞吐量訪問，具有容錯和恢復能力，以及支持流式數據訪問模式。分布式文件系統(tǒng)HDFS

NoSQL數據庫簡介NoSQL概念NoSQL（NotOnlySQL）數據庫是一種非關系型數據庫，用于存儲和檢索大量數據，尤其是非結構化或半結構化數據。NoSQL類型主要包括鍵值存儲、文檔數據庫、列式數據庫和圖形數據庫等類型。NoSQL特點具有高可擴展性、高性能、靈活的數據模型、易于開發(fā)和維護等優(yōu)點，適用于大數據、實時分析和互聯網應用等場景。OLAP技術OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）是一種數據分析技術，支持對數據進行多維分析、查詢和報表生成等操作。數據倉庫與OLAP應用通過構建數據倉庫和使用OLAP技術，企業(yè)或組織可以對海量數據進行高效分析，挖掘潛在價值，為決策提供支持。數據倉庫概念數據倉庫是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的、反映歷史變化的數據集合，用于支持企業(yè)或組織的決策分析過程。數據倉庫與OLAP技術金融風控系統(tǒng)概述金融風控系統(tǒng)是一種用于識別、評估和管理金融風險的系統(tǒng)，旨在保護金融機構和客戶的資產安全。數據存儲需求金融風控系統(tǒng)需要存儲大量的交易數據、用戶數據、風險規(guī)則等，以便進行實時分析和風險預警。數據存儲方案可以采用分布式文件系統(tǒng)HDFS存儲原始交易數據和用戶數據，使用NoSQL數據庫存儲風險規(guī)則和實時分析結果，同時使用數據倉庫和OLAP技術對歷史數據進行深入分析。案例：金融風控系統(tǒng)中的數據存儲PART04數據分析與挖掘方法2023REPORTING對數據進行整理和描述，包括數據的集中趨勢、離散程度、分布形態(tài)等。描述性統(tǒng)計通過樣本數據推斷總體特征，包括參數估計和假設檢驗等方法。推論性統(tǒng)計研究多個變量之間的關系，包括回歸分析、方差分析、主成分分析等。多元統(tǒng)計分析統(tǒng)計分析方法監(jiān)督學習通過已知輸入和輸出數據進行訓練，得到預測模型，包括分類和回歸等任務。無監(jiān)督學習對無標簽數據進行學習，發(fā)現數據的內在結構和特征，包括聚類、降維等任務。強化學習智能體通過與環(huán)境交互進行學習，達到最優(yōu)決策的目的。機器學習算法原理03深度學習模型調優(yōu)包括超參數調整、模型結構優(yōu)化、正則化等方法。01神經網絡模擬人腦神經元連接方式進行建模，包括前饋神經網絡、循環(huán)神經網絡等。02卷積神經網絡在圖像處理領域具有突出表現，通過卷積操作提取圖像特征。深度學習在數據分析中的應用根據用戶歷史行為數據，發(fā)現相似用戶群體，推薦相似用戶喜歡的物品。基于用戶的協同過濾根據物品被用戶的行為數據，發(fā)現相似物品，推薦給用戶?；谖锲返膮f同過濾結合基于用戶和基于物品的協同過濾算法，提高推薦準確度和覆蓋率?；旌蠀f同過濾案例：推薦系統(tǒng)中的協同過濾算法PART05數據可視化與報表呈現2023REPORTING視覺感知利用人類視覺系統(tǒng)對形狀、顏色、空間等要素的感知能力，對數據進行高效解讀。交互性提供交互功能，如縮放、篩選、排序等，以滿足用戶對數據探索和分析的需求。數據映射將原始數據通過圖形、顏色、大小等視覺元素進行映射，以便于直觀理解。數據可視化基本原理Tableau微軟推出的商業(yè)智能工具，集成了數據準備、數據可視化和報表分享等功能。PowerBID3.js基于JavaScript的庫，提供高度靈活的數據可視化能力，支持定制化開發(fā)。功能強大的數據可視化工具，支持多種數據源連接，提供豐富的圖表類型和自定義選項。常見數據可視化工具介紹報表設計原則及技巧在設計報表前，明確報表的目的和受眾，以便于選擇合適的視覺元素和布局。避免使用過多的視覺元素和復雜的布局，保持報表的簡潔性和易讀性。保持報表中視覺元素和格式的一致性，以便于用戶快速理解和比較數據。通過顏色、大小、動畫等手段突出重點數據，引導用戶的注意力。明確目標簡潔明了一致性突出重點銷售業(yè)績概覽客戶分析產品銷售排名趨勢分析案例：銷售數據分析報表呈現01020304通過柱狀圖展示各區(qū)域銷售業(yè)績，用顏色區(qū)分不同業(yè)績水平。利用餅圖展示客戶構成，通過大小表示客戶貢獻度，并用標簽標明關鍵客戶。通過條形圖展示產品銷售排名，用顏色表示不同產品類別。利用折線圖展示銷售業(yè)績趨勢變化，通過不同線條表示不同區(qū)域或產品。PART06數據安全與隱私保護2023REPORTING保護數據免受未經授權的訪問、泄露、破壞或篡改的能力。數據安全定義隨著數字化進程的加速，數據已成為企業(yè)核心競爭力的一部分，數據安全直接關系到企業(yè)聲譽、客戶信任和業(yè)務連續(xù)性。數據安全的重要性數據安全概述及重要性通過加密算法將明文轉換為密文，確保未經授權的用戶無法讀取或理解數據內容。廣泛應用于數據傳輸、存儲、備份等場景，如SSL/TLS協議、數據庫加密、文件加密等。加密技術在數據安全中的應用加密技術應用場景加密技術原理隱私保護政策解讀和合規(guī)建議隱私保護政策內容明確告知用戶個人信息的收集、使用、共享和保護措施，確保用戶知情權和選擇權。