大数据决策支持与商业分析的数据模型与算法选择.pptx

大数据决策支持与商业分析的数据模型与算法选择汇报人：XX2024-01-132023XXREPORTING

引言数据分析基础数据模型选择算法选择与应用商业分析案例研究挑战与展望目录CATALOGUE2023

PART01引言2023REPORTING

随着互联网、物联网等技术的快速发展，大数据已经成为企业决策的重要依据。信息化时代企业需要更加精准地把握市场趋势和客户需求，以应对日益激烈的商业竞争。商业竞争压力通过选择合适的数据模型和算法，企业可以更加有效地利用大数据进行决策支持和商业分析，提高决策的科学性和准确性。数据驱动决策背景与意义

利用大数据技术和方法，对企业经营过程中的各种数据进行收集、整合、分析和挖掘，为决策者提供科学依据和决策支持。通过对市场、客户、竞争对手等方面的数据进行深入分析，发现商业机会和风险，为企业制定营销策略和战略规划提供有力支持。大数据决策支持与商业分析概述商业分析大数据决策支持

提高决策效率合适的数据模型和算法可以更快地处理和分析大数据，提高决策效率。保证决策准确性不同的数据模型和算法适用于不同的场景和问题，选择合适的数据模型和算法可以保证决策的准确性。降低决策风险通过对数据的深入挖掘和分析，可以发现潜在的风险和问题，为企业规避风险提供有力支持。数据模型与算法选择的重要性

PART02数据分析基础2023REPORTING

数据来源企业内部数据（如CRM、ERP等系统数据）、外部公开数据（如政府公开数据、互联网数据）以及其他来源（如物联网设备数据、社交媒体数据等）。结构化数据如关系型数据库中的表格数据，具有固定的字段和类型。非结构化数据如文本、图像、音频、视频等，无法直接用数据库二维逻辑表来表现。半结构化数据如XML、JSON、邮件等，具有一些结构但又不完全结构化。数据类型及来源

数据清洗去除重复值、处理缺失值、异常值处理等，保证数据质量。数据转换对数据进行规范化、标准化或归一化等处理，以适应后续分析需求。特征选择从原始特征中挑选出与目标变量相关的特征，降低特征维度。特征构造通过对原始特征进行组合或变换，构造新的特征，提升模型性能。数据预处理与特征工程

数据可视化描述性统计假设检验探索性数据分析数据可视化与探索性分析利用图表、图像等方式直观展示数据分布、趋势和关联关系。通过统计学方法验证关于数据的假设是否成立，为决策提供支持。通过统计量（如均值、标准差、相关系数等）描述数据的基本特征和关系。采用降维、聚类等方法挖掘数据中的潜在结构和模式，为建模提供思路。

PART03数据模型选择2023REPORTING

通过最小化预测值与真实值之间的平方误差，拟合出最佳直线或超平面。原理简单易懂，计算效率高，可解释性强。优点对非线性关系建模效果较差，对异常值和离群点敏感。缺点适用于存在线性关系的预测问题，如房价预测、销售额预测等。应用场景线性回归模型

通过树形结构对数据进行分类或回归，每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个决策输出。原理优点缺点应用场景易于理解和解释，能够处理非线性关系，对异常值和噪声具有一定的鲁棒性。容易过拟合，对连续型特征处理不佳，对缺失值敏感。适用于分类和回归问题，如客户流失预测、信用评分等。决策树与随机森林

通过寻找一个超平面，使得正负样本间隔最大化，从而实现分类或回归。原理在高维空间中表现优异，对于非线性问题可以使用核函数进行映射。优点对参数和核函数的选择敏感，计算复杂度高。缺点适用于二分类和多分类问题，如图像识别、文本分类等。应用场景支持向量机（SVM）

ABCD神经网络与深度学习原理通过模拟人脑神经元之间的连接和信号传递过程，构建多层网络结构进行学习和预测。缺点模型复杂度高，训练时间长，可解释性差。优点能够处理复杂的非线性关系，具有强大的表征学习能力。应用场景适用于图像、语音、文本等复杂数据的处理和分析，如自然语言处理、计算机视觉等。

PART04算法选择与应用2023REPORTING

监督学习算法线性回归用于预测连续数值型数据，通过最小化预测值与实际值之间的误差平方和来求解最优参数。逻辑回归用于二分类问题，通过sigmoid函数将线性回归的结果映射到[0,1]区间，表示样本属于正类的概率。支持向量机（SVM）可用于分类或回归问题，通过寻找一个超平面使得不同类别的样本间隔最大。决策树通过树形结构对数据进行分类或回归，每个节点表示一个特征或属性，每个分支表示该特征的一个取值。

03主成分分析（PCA）通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于高维数据的降维处理。01K-均值聚类将数据划分为K个簇，每个簇的中心由簇内所有样本的均值表示，通过迭代更新簇中心来优化聚类效果。02层次聚类将数据逐层进行聚类，形成树状的聚类结构，可以根据需要选择不同的聚类粒度。无监督学