1、A，1，A，2，Contents，我們能做的事情，實(shí)機(jī)共享，大數(shù)據(jù)，你來(lái)自哪里，A，3，中國(guó)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)：7.15億6，000人增長(zhǎng)率：2.7%，中國(guó)注冊(cè)我們還沒(méi)有掌握移動(dòng)連接性的時(shí)候，大數(shù)據(jù)的時(shí)代又來(lái)了！山，A，5，數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理挑戰(zhàn)，需要更高性價(jià)比的數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)方法，需要不同的數(shù)據(jù)管理策略，01，從哪里來(lái)？A，6，數(shù)據(jù)爆炸式增長(zhǎng)，A，7，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理方法挑戰(zhàn)，A，8，需要更高性價(jià)比的數(shù)據(jù)計(jì)算和存儲(chǔ)方法，更快的存儲(chǔ)節(jié)約，10萬(wàn)GB， 024tb=1，048，576gb=1，125，899，906，842，624，624 bytes 1e

2、b=1，024pb=1，048，576tb=1，152，921，504，606，846 、02、A、11、大容量數(shù)據(jù)是大量、高增長(zhǎng)率和各種信息資產(chǎn)，需要新的處理模型才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)是“未來(lái)的新石油”。international data corporation(IDC)(世界范圍的信息咨詢機(jī)構(gòu))將大量數(shù)據(jù)定義為通過(guò)高速捕獲、檢索或分析大量數(shù)據(jù)的價(jià)值而獲得的新技術(shù)體系結(jié)構(gòu)。大數(shù)據(jù)(big data)一詞是指企業(yè)日常運(yùn)營(yíng)所產(chǎn)生的用戶行為數(shù)據(jù)的積累和“使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具難以收集、存儲(chǔ)、檢索、共享、分析和可視化的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)過(guò)快”這一現(xiàn)象。這些數(shù)據(jù)量太大，我們已

3、經(jīng)知道的g和t的數(shù)量單位不是P(1000個(gè)t)、e(1000個(gè)t)、e(1000個(gè)t)、概念、A、12、越來(lái)越多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型；據(jù)調(diào)查，音頻、食品、地理位置信息等多種類型的數(shù)字對(duì)數(shù)據(jù)處理能力要求更高。高數(shù)據(jù)價(jià)值高容量數(shù)據(jù)創(chuàng)造了巨大的業(yè)務(wù)價(jià)值。數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)支持深層數(shù)據(jù)挖掘。大數(shù)據(jù)的特征對(duì)數(shù)據(jù)處理速度快的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理要求很高的4v理論，通過(guò)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢方法獲得的“當(dāng)前結(jié)果”很可能不再有價(jià)值。數(shù)據(jù)量已從TB增長(zhǎng)到Pb，甚至是exabyte。公式集：1024GB=1TB1024TB=1PB1024PB=1EB。A、13、，大數(shù)據(jù)更改生活，A，14，IBM CP行業(yè)，需要大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)

4、處理技術(shù)數(shù)據(jù)高速傳輸技術(shù)搜索技術(shù)，分布式文件系統(tǒng)流計(jì)算引擎服務(wù)器/存儲(chǔ)之間的高速通信文本搜索，智能搜索，實(shí)時(shí)搜索，技術(shù)Hadoop，X86/MPP map 尿布，牛奶2咖啡，糖，餅干，鮭魚3面包，黃油，咖啡，尿布，牛奶，雞蛋4面包，黃油，鮭魚，雞5雞蛋，面包，黃油6鮭魚，尿布，牛奶7面包，茶，糖牛奶7面包、茶、糖、雞蛋8咖啡、糖、雞、雞蛋9面包、尿布、牛奶、鹽10茶、雞蛋、餅干、尿布、牛奶、A、16、概念，A，17，大數(shù)據(jù)時(shí)代的核心價(jià)值數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)分析，A，18，數(shù)據(jù)分析的類型是什么，基本數(shù)據(jù)分析，高級(jí)數(shù)據(jù)分析，興奮型要求，期望型要求，基本要求，A，25，數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法，群集分析，01，回

5、歸分析，02，時(shí)間序列分析，03，因素分析和主成分分析， 網(wǎng)站分析主要指標(biāo)之間的邏輯關(guān)系，適合公司實(shí)際工作的網(wǎng)站分析指標(biāo)系統(tǒng)(a，29，add your title here，text here，text here，text here) go ahead and replace it。add your title here this is an example text。go ahead and replace it。Add your title here this is an example text。go ahead and replace it，a，30，數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法，01，02，0

6、4，03，群集分析，Add your title here thisgo ahead and replace it。add your title here this is an example text。go ahead and replace it。Add your title here this is an example text . go ahead and replace it。a，31，數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法聚類分析回歸分析因素分析和主成分分析時(shí)間序列分析，數(shù)據(jù)分析軟件MATLAB SAS SPSS stata eviews excel，a，32，1?？?jī)效指標(biāo)必須具體(規(guī)格)2?？?jī)效指標(biāo)

7、可衡量(Measurable) 3?？?jī)效指標(biāo)是可實(shí)現(xiàn)的4?？?jī)效指標(biāo)與其他目標(biāo)有一定的相關(guān)性5?？?jī)效指標(biāo)包括：無(wú)論您設(shè)置了團(tuán)隊(duì)的工作目標(biāo)還是員工的績(jī)效目標(biāo)，都必須遵守上述原則，五個(gè)原則之一是必需、a、33、add your title here、Main idea this is an example text。go ahead and replace it。add your title here this is an example text。go ahead and replace it。Add your title here this is an example text . go ahe

8、ad and replace it。A，34，03，add your title here，This is an example text . go ahead and replace it，A，35，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理挑戰(zhàn)，A，33軟件改變世界！A，40，中央重視大數(shù)據(jù)，A，41，零賣，制造產(chǎn)業(yè)，信息產(chǎn)業(yè)，移動(dòng)通信，金融證券，數(shù)據(jù)量，挖掘潛力，數(shù)據(jù)識(shí)別，良好的IT基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，行業(yè)績(jī)效的巨大提高，電子商務(wù)，醫(yī)療服務(wù)，A，42，Add your title here，This is an example text . go ahead Anand c add your tee here，e add

9、 your tee here，d add your tee here，a，45，a，46，a，47，除了項(xiàng)目投資分析以外，數(shù)據(jù)分析的價(jià)值在企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理中發(fā)揮著更重要的作用。應(yīng)用多種定量模型、定量分析方法，顯示出數(shù)據(jù)下隱藏的規(guī)律，企業(yè)在運(yùn)營(yíng)管理、營(yíng)銷、客戶服務(wù)體驗(yàn)方面越來(lái)越精細(xì)，在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中取勝！A，48，數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷價(jià)值-消費(fèi)者行為預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷價(jià)值-優(yōu)化營(yíng)銷策略，數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷價(jià)值-消費(fèi)者說(shuō)明，數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷價(jià)值-個(gè)性化營(yíng)銷，數(shù)據(jù)分析的營(yíng)銷價(jià)值-廣告精確布局，通過(guò)關(guān)聯(lián)分析，為消費(fèi)者推薦特定產(chǎn)品和內(nèi)容：產(chǎn)品本身的關(guān)聯(lián)客戶從數(shù)據(jù)中隱式提取過(guò)去未知的寶貴潛在信息2。從大量數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫(kù)中提取有用信息的科學(xué)，代表性例子：購(gòu)物車分析客戶一次商品1面包、黃油、尿布、牛奶2咖啡、糖、餅干、鮭魚3面包、黃油、咖啡、尿布、牛奶、雞蛋4面包、黃油、鮭魚、雞5雞蛋，半結(jié)構(gòu)化/非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，A，52，大是什么？數(shù)據(jù)度量1 byte=8位1kb=1，024 bytes 1mb=1，024 kb=1，048，576 bytes 1gb=1，024 MB=1，048，576