大数据分析客户建模论文

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简述信息一览：

《数据挖掘导论》完整版，[美]Pang-Ning Tan等着，范明等翻译，人民邮电出版社。《数据挖掘概念与技术》，Jiawei Han等着，范明等翻译，机械工业出版社。这本书相对难一些。《市场研究定量分析方法与应用》，简明等编着，中国人民大学出版社。

大数据时代无处不在的算法应用能不能讲讲算法在工作中的运用？你个人学习算法的过程是怎样的？我对算法还是有点怕。除此之外，你认为大学是... 大数据时代无处不在的算法应用能不能讲讲算法在工作中的运用？你个人学习算法的过程是怎样的？我对算法还是有点怕。

（图片来源网络，侵删）

大数据专业需要学什么大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

维度模型是数据仓库领域中的一个重要概念，它是一种数据建模技术，主要由事实表和维度表组成。维度模型中的维度是业务属性的***，例如地理维度和时间维度。维度是分析事实数据的基础，例如在交易分析中，可以使用买家、卖家、商品和时间等维度。

维度表是事实表不可分割的部分。维度表是进入事实表的入口。丰富的维度属性给出了丰富的分析切割能力。维度给用户提供了使用数据仓库的接口。最好的属性是文本的和离散的。属性应该是真正的文字而不应是一些编码简写符号。应该通过用更为详细的文本属性取代编码，力求最大限度地减少编码在维度表中的使用。

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关系建模：面向企业进行模型建设，具有较强的抽象性。建设时以3NF的方式建设无冗余的数据，使模型具有很高的灵活性，但由于不能直接面向需求，效率上不如维度模型。另外面向企业建设，周期相比于维度建模，要长的多，但也有个好处：企业数据集成更容易。

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。

降维模型在处理大数据集时，高维度数据可能导致计算复杂度和存储需求增加。降维模型如主成分分析（PCA）和t-SNE，旨在减少数据集的维度，同时保留最重要的信息。回归模型回归模型用于分析自变量与因变量之间的关系。线性回归是最基础的形式，它假设关系是线性的。

数据仓库的建模艺术/ 就像图书馆、建筑和电脑文件的分类，数据建模强调从业务视角出发，合理组织数据，以提升性能、降低成本，提高效率和数据质量。

1、■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

2、案例一：云南白药牙膏的“大数据+明星”策略2017年，云南白药与阿里联手，借助大数据与明星效应，打造了一场别开生面的营销战役。他们洞察淘宝用户的行为习惯，特别是年轻人群体，与黄晓明和井柏然两大明星粉丝互动，通过活动让粉丝在淘宝上为偶像助力，实现了品牌曝光与粉丝转化的双重目标。

3、大数据应用的典型案例及分析中，以智能交通、精准营销、智慧城市和医疗健康等领域的应用最为突出。在智能交通方面，大数据发挥着举足轻重的作用。通过收集和分析海量的交通数据，如车流量、路况信息等，大数据能够帮助交通管理部门实时了解交通状况，预测拥堵点，并据此优化交通信号灯控制系统。

4、大数据应用案例之：医疗行业Seton Healthcare是***用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。

5、在日常生活中，我们可以看到很多大数据的成功应用案例。以下是其中一些常见的案例：电商平台推荐系统：电商平台通过收集用户的浏览、购买历史、搜索记录等大量数据，利用机器学习和数据分析算法，为用户提供个性化的商品推荐。

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