埃森哲数据培训课件

埃森哲数据培训课件2023REPORTING数据基础概念与理论数据采集与预处理数据存储与管理数据分析与挖掘方法数据可视化与报表呈现数据安全与隐私保护目录CATALOGUE2023PART01数据基础概念与理论2023REPORTING数据是描述事物的符号记录，是信息的载体。它可以表现为数字、文字、图像等形式，用于表示事物的属性、状态或关系。数据定义根据数据的性质和应用场景，数据可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据如关系型数据库中的表数据，具有固定的格式和字段；半结构化数据如XML、JSON等，具有一定的结构但较为灵活；非结构化数据如文本、音频、视频等，没有固定的结构。数据分类数据定义及分类数据结构是计算机中存储、组织数据的方式，它决定了数据的存储格式和访问方式。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树、图等。数据结构算法是解决特定问题的一系列计算步骤，它描述了如何从输入得到输出的过程。算法的效率和正确性对于数据处理至关重要，常见的算法包括排序、查找、图论算法等。算法数据结构与算法数据库原理数据库是长期存储在计算机内、有组织、可共享的大量数据的集合。数据库管理系统（DBMS）提供数据的定义、存储、查询、维护等功能，保证数据的完整性、安全性和并发性。数据库应用数据库广泛应用于各个领域，如企业管理系统（ERP）、客户关系管理（CRM）、电子商务等。通过数据库技术，可以实现数据的集中管理、高效查询和灵活应用。数据库原理及应用大数据定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据具有数据量巨大、处理速度快、数据类型多样等特点。大数据处理技术大数据技术包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面。常见的大数据处理技术包括分布式文件系统（如Hadoop）、分布式数据库（如HBase）、实时计算（如Spark）等。这些技术为处理大规模数据提供了高效的方法和工具。大数据技术概述PART02数据采集与预处理2023REPORTING通过自动化程序从网站上抓取数据，适用于大规模、结构化的数据收集。网络爬虫利用应用程序编程接口获取数据，适用于有提供API服务的数据源。API接口调用直接从数据库中导出数据，适用于存储在数据库中的结构化数据。数据库导出数据采集方法对缺失数据进行填充、插值或删除等操作，以保证数据的完整性。缺失值处理异常值处理数据类型转换识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪声数据等，以保证数据的准确性。将数据转换为适合分析和建模的数据类型，如将文本转换为数值型数据。030201数据清洗与转换从原始数据中提取出有意义的特征，如通过文本挖掘提取关键词、通过图像处理提取图像特征等。特征提取从提取的特征中选择对分析和建模有帮助的特征，以降低数据维度和提高模型性能。特征选择根据业务需求和领域知识，构造新的特征以更好地描述数据和揭示潜在规律。特征构造特征提取与选择数据分析与可视化利用统计分析和可视化工具，对用户行为数据进行深入分析，发现用户行为模式和潜在需求，为电商网站的优化和个性化推荐提供数据支持。数据采集通过网络爬虫或API接口调用等方式，收集电商网站的用户行为数据，包括浏览、搜索、购买等行为。数据清洗与转换对收集到的数据进行清洗和转换，处理缺失值和异常值，将文本数据转换为数值型数据等。特征提取与选择提取用户行为特征，如浏览时长、购买频率、搜索关键词等，并选择对分析有帮助的特征。案例：电商网站用户行为分析PART03数据存储与管理2023REPORTINGHDFS架构HDFS采用主从架构，包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的元数据，而DataNode负责存储实际的数据。HDFS概述HadoopDistributedFileSystem（HDFS）是ApacheHadoop的核心组件之一，为大数据应用提供了一个高度容错、可扩展的分布式文件系统。HDFS特点支持大规模数据存储，提供高吞吐量访问，具有容错和恢复能力，以及支持流式数据访问模式。分布式文件系统HDFS

NoSQL数据库简介NoSQL概念NoSQL（NotOnlySQL）数据库是一种非关系型数据库，用于存储和检索大量数据，尤其是非结构化或半结构化数据。NoSQL类型主要包括键值存储、文档数据库、列式数据库和图形数据库等类型。NoSQL特点具有高可扩展性、高性能、灵活的数据模型、易于开发和维护等优点，适用于大数据、实时分析和互联网应用等场景。OLAP技术OLAP（OnlineAnalyticalProcessing）是一种数据分析技术，支持对数据进行多维分析、查询和报表生成等操作。数据仓库与OLAP应用通过构建数据仓库和使用OLAP技术，企业或组织可以对海量数据进行高效分析，挖掘潜在价值，为决策提供支持。数据仓库概念数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持企业或组织的决策分析过程。数据仓库与OLAP技术金融风控系统概述金融风控系统是一种用于识别、评估和管理金融风险的系统，旨在保护金融机构和客户的资产安全。数据存储需求金融风控系统需要存储大量的交易数据、用户数据、风险规则等，以便进行实时分析和风险预警。数据存储方案可以采用分布式文件系统HDFS存储原始交易数据和用户数据，使用NoSQL数据库存储风险规则和实时分析结果，同时使用数据仓库和OLAP技术对历史数据进行深入分析。案例：金融风控系统中的数据存储PART04数据分析与挖掘方法2023REPORTING对数据进行整理和描述，包括数据的集中趋势、离散程度、分布形态等。描述性统计通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。推论性统计研究多个变量之间的关系，包括回归分析、方差分析、主成分分析等。多元统计分析统计分析方法监督学习通过已知输入和输出数据进行训练，得到预测模型，包括分类和回归等任务。无监督学习对无标签数据进行学习，发现数据的内在结构和特征，包括聚类、降维等任务。强化学习智能体通过与环境交互进行学习，达到最优决策的目的。机器学习算法原理03深度学习模型调优包括超参数调整、模型结构优化、正则化等方法。01神经网络模拟人脑神经元连接方式进行建模，包括前馈神经网络、循环神经网络等。02卷积神经网络在图像处理领域具有突出表现，通过卷积操作提取图像特征。深度学习在数据分析中的应用根据用户历史行为数据，发现相似用户群体，推荐相似用户喜欢的物品。基于用户的协同过滤根据物品被用户的行为数据，发现相似物品，推荐给用户。基于物品的协同过滤结合基于用户和基于物品的协同过滤算法，提高推荐准确度和覆盖率。混合协同过滤案例：推荐系统中的协同过滤算法PART05数据可视化与报表呈现2023REPORTING视觉感知利用人类视觉系统对形状、颜色、空间等要素的感知能力，对数据进行高效解读。交互性提供交互功能，如缩放、筛选、排序等，以满足用户对数据探索和分析的需求。数据映射将原始数据通过图形、颜色、大小等视觉元素进行映射，以便于直观理解。数据可视化基本原理Tableau微软推出的商业智能工具，集成了数据准备、数据可视化和报表分享等功能。PowerBID3.js基于JavaScript的库，提供高度灵活的数据可视化能力，支持定制化开发。功能强大的数据可视化工具，支持多种数据源连接，提供丰富的图表类型和自定义选项。常见数据可视化工具介绍报表设计原则及技巧在设计报表前，明确报表的目的和受众，以便于选择合适的视觉元素和布局。避免使用过多的视觉元素和复杂的布局，保持报表的简洁性和易读性。保持报表中视觉元素和格式的一致性，以便于用户快速理解和比较数据。通过颜色、大小、动画等手段突出重点数据，引导用户的注意力。明确目标简洁明了一致性突出重点销售业绩概览客户分析产品销售排名趋势分析案例：销售数据分析报表呈现01020304通过柱状图展示各区域销售业绩，用颜色区分不同业绩水平。利用饼图展示客户构成，通过大小表示客户贡献度，并用标签标明关键客户。通过条形图展示产品销售排名，用颜色表示不同产品类别。利用折线图展示销售业绩趋势变化，通过不同线条表示不同区域或产品。PART06数据安全与隐私保护2023REPORTING保护数据免受未经授权的访问、泄露、破坏或篡改的能力。数据安全定义随着数字化进程的加速，数据已成为企业核心竞争力的一部分，数据安全直接关系到企业声誉、客户信任和业务连续性。数据安全的重要性数据安全概述及重要性通过加密算法将明文转换为密文，确保未经授权的用户无法读取或理解数据内容。广泛应用于数据传输、存储、备份等场景，如SSL/TLS协议、数据库加密、文件加密等。加密技术在数据安全中的应用加密技术应用场景加密技术原理隐私保护政策解读和合规建议隐私保护政策内容明确告知用户个人信息的收集、使用、共享和保护措施，确保用户知情权和选择权。