大數(shù)據(jù)課件（大數(shù)據(jù)課件ppt模板）

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本文目錄:

• 1、注冊安全工程師視頻課件哪個app

• 2、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有哪些好處？

• 3、零基礎(chǔ)能自學(xué)大數(shù)據(jù)分析嗎

• 4、新零售模式概述PPT課件

一、注冊安全工程師視頻課件哪個app

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1、大數(shù)據(jù)題庫

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二、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有哪些好處？

大數(shù)據(jù)（big data），IT行業(yè)術(shù)語，是指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》 [1] 中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

三、零基礎(chǔ)能自學(xué)大數(shù)據(jù)分析嗎

目前數(shù)據(jù)分析行業(yè)有很大的人才缺口，未來3年內(nèi)市場規(guī)模預(yù)計將達到2000億，就業(yè)前景很好。但是入門門檻相對其他行業(yè)較高，專業(yè)性非常強，需要有過硬的技術(shù)來進行大量的數(shù)據(jù)處理，報培訓(xùn)班跟著專業(yè)的老師進行學(xué)習(xí)，可以更加系統(tǒng)掌握內(nèi)容，少走彎路，同時老師也可以對你進行一個督促。

1、 數(shù)據(jù)分析要學(xué)多久？

每個人的學(xué)習(xí)能力和基礎(chǔ)都不同，所以數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)周期也不同。如果是通過自學(xué)的方式，由于無專業(yè)老師指導(dǎo)及無法系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，這個周期可能會很長。一般來講，如果零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者進行系統(tǒng)的培訓(xùn)，最快也要將近三、四個月的時間。數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)應(yīng)該首先從熟悉表以及表結(jié)構(gòu)開始，它的原點一定是在首先了解熟悉Excel的基礎(chǔ)上，在能夠從數(shù)據(jù)庫里提數(shù)的基礎(chǔ)上再進行技能的升級。你的技能從能夠從數(shù)據(jù)庫里提數(shù)，并且用Excel和BI處理幾萬行的小數(shù)據(jù)量，到使用python批量化處理幾十萬甚至百萬行中量級數(shù)據(jù)量，到最終使用大數(shù)據(jù)的相關(guān)組件，例如hadoop，spark，flume等組件處理千萬級甚至是億級大數(shù)據(jù)量。每一個階段所需要的工具加方法論都是不一樣的。一般而言，對于自學(xué)而成為能處理中量級數(shù)據(jù)量的分析師而言，得至少入門python的pandas，numpy等數(shù)據(jù)處理庫。這個零自學(xué)的周期，也一般跟悟性和自律有關(guān)，悟性和自律性高的同學(xué)，可能在4個月能夠掌握；如果悟性和自律性不高的同學(xué)，這個周期有可能就是半途而廢，無法估量時間了。這里給大家推薦一下聚數(shù)學(xué)院的《數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)就業(yè)班》（聚數(shù)學(xué)院)，專注于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，課程內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫管理、統(tǒng)計理論方法、數(shù)據(jù)分析主流軟件的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法等，對一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進行系統(tǒng)講解并配以實戰(zhàn)練習(xí)，學(xué)完之后，學(xué)習(xí)者可以直接達到數(shù)據(jù)分析師的水平。

2、 數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？

(1) Excel

說起Excel可能會有人覺得這個很簡單，但是Excel確實是一個功能強大的利器。零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析師一定要從Excel入門，因為Excel是處理小型數(shù)據(jù)量企業(yè)用的最多的工具，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)運營崗位中具有極其重要的地位。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有Excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計函數(shù)、邏輯函數(shù)）、Excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）等。

(2) Mysql

SQL同樣是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。因為作為數(shù)據(jù)分析師，你首先要解決的問題就是你要有數(shù)據(jù)來做分析。通常企業(yè)都會有自己的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)分析師首先得根據(jù)業(yè)務(wù)需要知道自己要從企業(yè)數(shù)據(jù)庫中提取哪些數(shù)據(jù)。企業(yè)如果部署本地數(shù)據(jù)庫，那么一定是SQL語言做提取數(shù)據(jù)的語言。SQL簡單易懂，非常容易上手，并且是非學(xué)不可的。SQL語言從學(xué)習(xí)MySQL數(shù)據(jù)庫開始，涉及對表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增刪改查。真正在企業(yè)里面，數(shù)據(jù)分析師一般不會有增刪改的權(quán)限，只會有查的權(quán)限。學(xué)員應(yīng)該重點掌握查的各種句式。

(3) Python

Python的基礎(chǔ)對于數(shù)據(jù)分析師而言是非常重要的。對于十萬級或者百萬級數(shù)據(jù)量而言，Excel和BI都會因為運行卡頓而變得完全無法使用。然而在實際企業(yè)運用中，一次性處理十萬級以及百萬級數(shù)據(jù)又是非常常見的。而Python則是處理這種中量級數(shù)據(jù)的利器。因為Python有很多的第三方強大的庫，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫能讓數(shù)據(jù)分析師對百萬數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清理和畫圖分析。Python不僅能數(shù)據(jù)清洗，畫圖，還能用sklearn進行大數(shù)據(jù)算法分析。雖然Python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。

(4) BI商業(yè)智能工具

BI可以理解成Excel圖表透視表的高級版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標(biāo)圖。它是一個大屏的看板，如下圖：

BI看板圖

企業(yè)銷售指標(biāo)，運營指標(biāo)，物流指標(biāo)等等。這些圖可以表示企業(yè)在過去5個月的平均銷售單價，過去24個月銷售的物流發(fā)貨量的變化曲線，甚至是現(xiàn)在實時的銷售額，這些都是企業(yè)關(guān)心的問題。有了這個看板，領(lǐng)導(dǎo)層在監(jiān)控企業(yè)業(yè)務(wù)方面就有了非常直觀的數(shù)據(jù)，以供他們及時做出決策調(diào)整?，F(xiàn)在市面上比較流行的BI軟件，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟件實際上都是非常類似的，學(xué)起來難度也不大。學(xué)習(xí)FineReport、FineBI由入門到精通，快速挖掘數(shù)據(jù)價值，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息，讓企業(yè)決策有數(shù)據(jù)依據(jù)，從而驅(qū)動企業(yè)決策和運營。

(5) 數(shù)理統(tǒng)計與數(shù)據(jù)運營

數(shù)理統(tǒng)計和數(shù)據(jù)運營方法論是數(shù)據(jù)分析師的理論基石。數(shù)理統(tǒng)計包括概率論，統(tǒng)計學(xué)，線性代數(shù)，以及基礎(chǔ)的微積分理論。這些內(nèi)容都不需要理解的很深，但是對它們的原理以及內(nèi)涵都需要有所掌握。由于整個數(shù)據(jù)分析的源頭其實就是脫胎于描述性統(tǒng)計分析的。描述性統(tǒng)計分析是對樣本的總數(shù)、均值等指標(biāo)做統(tǒng)計的；而數(shù)據(jù)分析后續(xù)涉及到的算法則是架構(gòu)在統(tǒng)計學(xué)上更深一層次的建模。因此，掌握數(shù)理統(tǒng)計的相關(guān)知識對于入門數(shù)據(jù)分析師而言是基礎(chǔ)且必要的。

那數(shù)據(jù)運營方法論是什么呢？數(shù)據(jù)運營方法論實際上是學(xué)習(xí)各個行業(yè)所運營的分析模型。例如，對電商而言，漏斗分析可以分析出來進入主頁的人數(shù)PV1，到進入服裝板塊的人數(shù)PV2，PV2/PV1就可以得出一個進入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關(guān)分析，A/B test等。對于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來講，數(shù)據(jù)運營是必須要學(xué)習(xí)的知識。其實數(shù)據(jù)運營知識也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標(biāo)拆解到最細，然后運用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。

(6) 機器學(xué)習(xí)

最后一個進階要求數(shù)據(jù)分析師掌握對大量數(shù)據(jù)分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統(tǒng)計分析和運用數(shù)據(jù)運營方法進行分析了，而是進行預(yù)測分析。預(yù)測分析的本質(zhì)是利用已有的數(shù)據(jù)做出一套變量x，與預(yù)測最終值y之間的關(guān)系（也就是數(shù)學(xué)算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個預(yù)測的y值，這里聽不懂沒關(guān)系。總之，這個階段的數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出一套數(shù)學(xué)公式（也就是算法），用這個數(shù)學(xué)公式去對未來進行預(yù)測。比如說：一個人大量地刷體育短視頻，根據(jù)算法可以得出這個人可能對觀看足球比賽的騰訊體育會員感興趣。這類推斷和預(yù)測對于商業(yè)世界是有著極大變現(xiàn)意義的。要想成為掌握算法的數(shù)據(jù)分析師，機器學(xué)習(xí)是不可跳過的入門。學(xué)員應(yīng)該從簡單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學(xué)習(xí)等，逐漸學(xué)習(xí)更多像決策樹，隨機森林，SVM等更高級的算法。

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四、新零售模式概述PPT課件

新零售一詞最早是出現(xiàn)在于馬云于2016年的云棲大會上說的一句話：“純商業(yè)時代很快會結(jié)束，未來十年，二十年，沒有電子商務(wù)的說法，只有新零售這一說！”

新零售這個概念被提出以后，引起了軒然大波，現(xiàn)在大家也都對新零售有所接觸，但是更多的人還是一臉茫然，新零售，是什么？

有大佬說道：新零售，就是以消費者體驗為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動的泛零售形態(tài)，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，使得零售商獲得大量用戶的精準(zhǔn)數(shù)據(jù)，驅(qū)動“人”、“貨”、“場”三者關(guān)系的重構(gòu)。大家一聽，原來如此，雖然不明白你在說什么，但是一看就很厲害的樣子，但是最后還是半懂不懂的樣子。

其實馬云在2016年的云棲大會上還有后半句話，解答了新零售是什么的問題：線上線下和物流必須結(jié)合在一起，才能誕生真正的新零售。線下的企業(yè)必須走到線上去，線上的企業(yè)必須走到線下來，線上線下加上現(xiàn)代的物流結(jié)合在一起，才能真正創(chuàng)造出新的零售起來。這句話的理解難度就要低多了，線上線下結(jié)合銷售，再配合現(xiàn)代物流，才能產(chǎn)生新零售。

我們在京東、淘寶等網(wǎng)絡(luò)購物平臺購物，這個就是線上銷售，而我們?nèi)ノ譅柆?、家樂福之類的商城購物，這個就是線下銷售。而這兩者結(jié)合銷售，就是所謂新零售。

以沃爾瑪為例，沃爾瑪作為世界性的連鎖企業(yè)，以營業(yè)額計算的話，也是全球最大的公司，他主要涉足于零售業(yè)，但是長期以來，對沃爾瑪產(chǎn)生巨大威脅的企業(yè)，不是家樂福，不是好市多。而是我們所熟知的互聯(lián)網(wǎng)公司——亞馬遜，電子商務(wù)對沃爾瑪產(chǎn)生了巨大的沖擊。而沃爾瑪也開始布局線上購物領(lǐng)域，以沃爾瑪中國為例，沃爾瑪在京東上線了沃爾瑪旗艦店，山姆會員店等等，同時沃爾瑪戰(zhàn)略投資達達-京東到家，構(gòu)建同城配送物流，實現(xiàn)了線上線下+現(xiàn)代物流的體系，正是新零售的未來形態(tài)。

在過去的很長一段時間當(dāng)中，大家都認為電子商務(wù)會是未來的趨勢，線下實體店將會死亡。但是近些年，電子商務(wù)的發(fā)展形勢趨近平緩，已經(jīng)到了瓶頸期，線上購物終究還是缺少了一分線下購物的體驗感。電商巨頭紛紛轉(zhuǎn)戰(zhàn)線下，而實體行業(yè)也都開始觸網(wǎng)，這似乎就是馬云所說的新零售的雛形了。

從馬云提出新零售到現(xiàn)在，已經(jīng)三年過去了，阿里巴巴也不再提電子商務(wù)，而是在打造一個全生態(tài)系統(tǒng)，電商與實體相結(jié)合，形成了一個閉環(huán)，線上與線下不是互相替代的關(guān)系，而是互補的一體。

所以這個模式是不是新零售模式可以做相關(guān)對照。

以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)課件相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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