大数据客户预测分析

1、大数据与分析行业见解能源行业,市场状况迫使能源行业行业进行转型,行业转型提供了巨大商机,峰值负载减少,15%,使消费者得以节省10%的电费,需求增加,53%,到2035年全世界的能源需求的预计增幅53%,改变中的混合发电,50%,50%的新增产能预计来自可再生能源,在这个互联互通的世界，公共设施及其网络所承担的压力持续增加，迫切需要一种更智慧的方法,45%,日益增长的消费期望和担心,49%,超过50%的被调查用户，希望智能电网技术能降低家庭用电支出，但是,的消费者担心智能电表读数错误将会导致充电过度,电力研究机构估算，如果智能电网被部署，那么。

2、联想大数据分析平台方案,从2011年，联想启动了大数据平台建设,5年！300+研发人员持续投入,全球部署的超大规模集群,海量数据分析与持续性业务支撑,300名开发工程师60名运维工程师30名数据科学家,全球8个数据中心2000台服务器3000名操作用户,12Pb数据容量规模9Pb数据量150亿条记录天30TB天,技术融合深度优化,持续演进工匠情怀,工业是实体经济的核心，各国积极部署工业4.0,大数据“智慧”贯穿始终，是工业4.0时代企业的核心资产,德国：工业4.0战略美国：先进制造业国家战略计划英国：英国工业2050战略法国：新工业法国, 2016 Lenovo. All rig。

3、微软大数据&自助式分析解决方案,议程,大数据解决方案大数据的一些疑问大数据分析大数据处理自助式分析方案,Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 2011,全球权威评估机构Gartner连续几年把微软评为BI方案实施能力第一厂商,Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 2013,Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence Platforms , 2010,大数据解决方案-大数据的一些疑问,大数据企业品牌腾飞的“肾上腺素”,数据的获取主要趋势,哪些是大数据,你想从大数据里得到什么？一系列新问题,端到。

4、大数据分析关键技术,概述 即席查询 批量处理 流式计算,大数据计算分析模式分类,即席查询 Ad-Hoc Query,批量处理 Batch Processing Map/Reduce,流式计算 Stream Computing,数据承载,响应时间,适用场景,磁盘,秒级 (准实时),自然人交互式 经营分析,磁盘,分钟级至小时级 (准实时),事前/事后 大批量数据处理,内存 (事件窗口 非全量数据),秒级 (实时),实时事件分析 实时风险干预,针对不同的业务领域，需要采用不同的数据计算分析方式，快速发现数据价值。,即席查询,即席查询（Ad Hoc）是用户根据自己的需求，灵活的选择查询条件，系统能够根据用。

5、1CUSTOMER ENGAGEMENT OPTIMIZATION- Big Data Operation大数据运 营客 户 互 动优 化 -大数据 时 代的信息化利器2目 标 客 户获 取客 户客 户购买客 户 成 长客 户 服 务客 户 保留客 户 接触点客 户 的生命周期客 户 互 动优 化 提升客 户 生命周期价 值3目 标 客 户获 取客 户客 户购买客 户 成 长客 户 服 务客 户 保留客 户 接触点客 户 的生命周期在正确的 时间 ,通 过 正确的渠道，传递 正确信息。品牌管理内容定向客 户细 分电 子 邮 件 营销网站 营销地理位置定位提供个性化的 “客 户 互 动 ” - 目 标 客 户阶 段4目 标 客 户。

6、金融大数据应用案例分析,大数据的由来,金融大数据发展十大趋势,对更大的历史数据集的需要企业面临新的监管和合规要求对企业风险管理的关注利用各种交付渠道的更多的客户数据对后突发市场中数据基础设施的投资推动运营部门利用数据的价值需要重新设计ETL以适应数据增长使用预测信用风险模型移动设备的普及要求处理和整合非结构化数据推动了对数据处理算法的需求,大数据发展,民生银行,署云计算，实现自动化、高能效、虚拟化和标准化的云部署目标；洞察大数据推动了民生银行的转型与创新；手机银行等移动应用帮助它们打造了战略产品平台,根据。

7、大数据与分析行业见解政府行业,分析以及大数据现象抓住机遇，您准备好了吗？,充满信心地销售 我们是 800 lb Gorilla.,. 并且你有一个帮助你完成工作的团队！,1,不断加剧的业务和使命挑战、爆炸式增长的数据，将政府机构的领导人推向一个新的转折点,机构领导人把握住这一机遇正在定义新的需求,并展示所取得的成就,成功的途径始于业务上的挑战与迫切的技术革新,把握机遇 IBM的独特定位：引领变革、交付客户价值,2,3,4,公共安全威胁不断增加,不断增长的对政府使命完成和服务交付的预期,加速的全球化进程,受到政府透明度和问责制的压力,对环境。

8、大数据与机器学习,海量数据可广泛获得，所稀缺的是如何从中挖掘出智慧和观点。Google 首席经济学家 Hal Varian大数据分析主要依靠机器学习和大规模计算，机器学习已成为大数据的基石。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。简而言之，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。,机器学习的常见用途,统计。

9、,2015 NATIONAL ANNUAL GOVERNMENT WORK REPORT,一、2014年工作回顾,二、2014年工作总体部署,三、2015年重点工作,全国各族人民在以习近平同志为总书记的党中央领导下，从容应对挑战，奋力攻坚克难，圆满实现全年经济社会发展主要预期目标,完成全年经济社会的发展的主要任务,发展是硬道理,改革开放 经济增长,2015年政府工作总布署,2015年政府重点工作,完成全年社会的发展的目标认识,经济社会发展总体平衡,人民生活有新的改善,发展才是硬道理,政府工作才是总体要求,经济社会发展的主要预期目标,2014年政府工作回顾,一,one,名,2015 NATIONAL 。

10、贵州大数据产业生态分析,贵州为什么要选择发展大数据？贵州为什么能够发展大数据？贵州如何发展大数据？,3,贵州为什么要选择发展大数据？,2015年6月，习近平总书记视察贵州,一种观点认为，贵州生态环境基础脆弱，为了守护好这片生态，贵州不应该发展，因发展而使生态环境受到破坏是得不偿失的。另一种观点认为，贵州要发展，贵州应该发展，不发展，几千万人生活怎么办？因发展付出一些生态环境的代价也是值得的。只要处理得好，发展和生态环境保护是不矛盾的。这就是我常说的，既要绿水青山，又要金山银山，宁要绿水青山不要金山银山，绿。

11、大数据与商业智能分析,DataEngine BI,目 录,DataEngine BI 简介,系统架构,DataEngine BI 简介,产品组成,DataEngine BI 简介,数据类型,数据抽取,DataEngine BI 简介,DataEngine BI 简介,建立分析,全局数据更新：设置之后可以对全部所有的业务包进行更新，可以将粒度设置到每个小时,DataEngine BI 简介,更新数据,DataEngine BI 简介,配置要求,目 录,首先将BI安装包拷贝到服务器上，运行解压缩命令如下图所示：,rootlocalhost packages# tar zxvf H3C_DataEngine_BI.v1.05.tar.gz H3C_DataEngine_BI/H3C_DataEngine_BI/confH3C_DataEngine_BI。

12、大数据与分析 - 制造业行业见解设备预测优化,戏剧性的力量影响着制造商，使他们需要新的方法来最大化利润和收入.,精明的消费者推动对创新和可持续性汽车的需求新技术和能力使设备更智能多变的市场环境推动越发动态的运营,全球化刺激市场应用全球整合运营模式进入新兴市场消费者、监管部门和环境要求推动新功能的需求和创新合作伙伴生态系统的创建,接车服务,60%,的全球新车销售将享有接车服务，截止2017年,社交网络,与汽车业相关的社交网络信息被发布，平均每天,120万,.同时展现了巨大的增长潜力,产品质量,美国市场的车辆被召回，在2012年,。

13、大数据与分析行业见解医疗行业,人口，技术和经济实力正在改变医疗保健业的面貌,美国GDP的17.6%来源于医疗保健行业的消耗,17.6%,可避免用于药物治疗的5,000亿美元的成本开支,1/2 trillion $,3600万人中有900万的人死于可预防的非传染性疾病,9 million,4X more,到2050年，超过60岁的老人的数量将是现在的4倍，他们将面临无法照顾自己的问题,到2016年，可下载的与健康相关的应用将达到10亿,1 billion,50 million,到2017年，将有5,000万人进入健康保险市场,关注个人访问前所未有的大量数据，为获取更深度的洞察、早期介入和参与创造了机会,医。

14、,教育大数据平台生态分析,高校大数据建设国家政策背景,中国基础教育大数据发展白皮书首次研讨会在京召开，对全国教育大数据的建设给予探索和指导参考意义。,9月5日电 经李克强总理签批，国务院日前印发促进大数据发展行动纲要，系统部署大数据发展工作。其中，也提到了教育大数据系统的建设。,目前政策对大数据的支持力度正不断提升，大数据已上升至国家战略。自去年3月“大数据”首次出现在政府工作报告中以来，国务院常务会议一年内6次提及大数据运用。在6月17日的国务院常务会议上，总理李克强再次强调大数据运用的重要性。7月1日，国。

15、大数据下的财务分析,开场,思考：方正集团总部财务总监王辉说过“市场上绝大多数讲财务分析的公开课和市场上有的财务分析专业图书都是站在投资的人的角度从外往里看企业，企业更需要的是走从内部看企业！,课程体系,财务分析逻辑思路,模块一,模块二,模块三,模块四,财务分析实操方法,财务分析六大体系,案例讲解财务分析,思路决定财务结果,实用财务分析方法,财务分析实用工具,案例企业财务分析,课程体。

16、,1,CUSTOMER ENGAGEMENT OPTIMIZATION- Big Data Operation,大数据运营,客户互动优化 -大数据时代的信息化利器,2,目标客户,获取客户,客户购买,客户成长客户服务,客户保留,客户接触点,客户的生命周期,客户互动优化 提升客户生命周期价值,3,目标客户,获取客户,客户购买,客户成长客户服务,客户保留,客户接触点,客户的生命周期,在正确的时间,通过正确的渠道，传递正确信息。品牌管理,内容定向客户细分,电子邮件营销网站营销地理位置定位,提供个性化的“客户互动” - 目标客户阶段,4,目标客户,获取客户,客户购买,客户成长客户服务,客户保留,客。

17、大数据中的 客户价值分析,大数据下，用户分析的核心是什么？ 解决实际问题确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重。,使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价。

18、演讲主题：客户预测分析,Agenda,“上个月在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛上,大数据是一个热点话题。在论坛的一份报告大数据，大影响中声明： 数据已成为一类新的经济资产，就像货币或黄金一样.,“公司被数据淹没了从客户的习惯到供应链的效率。但是许多经理却不能理解这些数据的意义.”,“越来越多的企业使用大众媒体去分析公众对产品的反馈，例如Facebook或Twitter, 也有使用网站资源试着“了解客户，是什么让他们选择他们想要的东西” 负责IBM预测分析项目的迪阿德瓦说。,“大数据已抵达Seton医疗保健家庭,幸运的是, 通过使用这个分析工。