IBM i2 數(shù)據(jù)分析演示課件

1匯報(bào)人：AA2024-01-30IBMi2數(shù)據(jù)分析演示課件目錄contents引言數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)分析方法與技巧IBMi2數(shù)據(jù)分析功能演示案例分析與實(shí)踐應(yīng)用總結(jié)與展望301引言

數(shù)據(jù)分析背景與意義信息化時(shí)代的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)隨著信息化時(shí)代的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸式增長，如何有效分析和利用這些數(shù)據(jù)成為企業(yè)和機(jī)構(gòu)面臨的重要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)分析的價(jià)值數(shù)據(jù)分析能夠幫助企業(yè)和機(jī)構(gòu)從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，為決策提供支持，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升競(jìng)爭(zhēng)力。數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于金融、電商、醫(yī)療、物流等多個(gè)領(lǐng)域，成為推動(dòng)行業(yè)發(fā)展的重要力量。IBMi2品牌介紹IBMi2是IBM公司旗下的一款智能數(shù)據(jù)分析工具，致力于為企業(yè)提供高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析解決方案。IBMi2產(chǎn)品特點(diǎn)IBMi2具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的可視化展示方式、靈活的定制選項(xiàng)等特點(diǎn)，能夠滿足不同企業(yè)和機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析需求。IBMi2產(chǎn)品系列介紹IBMi2產(chǎn)品系列包括多個(gè)組件，如i2Analyst'sNotebook、i2EnterpriseInsightAnalysis等，這些組件可以單獨(dú)使用，也可以組合使用，以提供更全面的數(shù)據(jù)分析功能。IBMi2簡介及產(chǎn)品概述本次演示旨在向觀眾展示IBMi2在數(shù)據(jù)分析方面的強(qiáng)大功能和優(yōu)勢(shì)，幫助觀眾了解并掌握IBMi2的基本操作和分析方法。演示目的演示內(nèi)容將圍繞IBMi2的核心功能和實(shí)際應(yīng)用展開，包括數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等方面的操作演示和案例分析。同時(shí)，還將介紹IBMi2在不同行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景和解決方案，以便觀眾更好地了解其在實(shí)際工作中的價(jià)值。內(nèi)容安排演示目的和內(nèi)容安排302數(shù)據(jù)源與數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)源類型及特點(diǎn)如Oracle、MySQL等，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可通過SQL查詢進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。如MongoDB、Redis等，適用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，具有靈活的數(shù)據(jù)模型。如CSV、Excel、XML、JSON等，便于本地?cái)?shù)據(jù)導(dǎo)入和處理。通過API接口、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等方式獲取互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫文件數(shù)據(jù)源網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)源明確數(shù)據(jù)采集需求設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集方案開發(fā)數(shù)據(jù)采集程序測(cè)試與調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)采集方法與步驟01020304確定需要采集的數(shù)據(jù)字段、數(shù)據(jù)源和目標(biāo)存儲(chǔ)方式。根據(jù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)采集工具和方式，如ETL工具、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。編寫數(shù)據(jù)采集代碼，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)提取、轉(zhuǎn)換和加載。對(duì)數(shù)據(jù)采集程序進(jìn)行測(cè)試，確保其準(zhǔn)確性和效率，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換、字段映射、缺失值填充等預(yù)處理操作，以便后續(xù)分析處理。根據(jù)分析需求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、分組、排序等轉(zhuǎn)換操作，使數(shù)據(jù)更符合分析要求。識(shí)別并處理數(shù)據(jù)中的異常值、重復(fù)值、空值等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和準(zhǔn)確性。通過數(shù)據(jù)壓縮、降維等技術(shù)，減少數(shù)據(jù)量，提高分析效率。303數(shù)據(jù)分析方法與技巧包括均值、中位數(shù)、眾數(shù)等指標(biāo)，用于描述數(shù)據(jù)的中心位置。集中趨勢(shì)分析離散程度分析分布形態(tài)分析通過方差、標(biāo)準(zhǔn)差、極差等統(tǒng)計(jì)量，衡量數(shù)據(jù)的波動(dòng)大小。利用偏度、峰度等統(tǒng)計(jì)量，描述數(shù)據(jù)分布的形狀特點(diǎn)。030201描述性統(tǒng)計(jì)分析基于樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，包括點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)。參數(shù)估計(jì)通過設(shè)定原假設(shè)和備擇假設(shè)，利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體分布或參數(shù)進(jìn)行推斷。假設(shè)檢驗(yàn)用于比較兩個(gè)或多個(gè)樣本均數(shù)間是否有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。方差分析推斷性統(tǒng)計(jì)分析利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。分類與預(yù)測(cè)將數(shù)據(jù)對(duì)象分組成為多個(gè)類或簇，使同一類內(nèi)的數(shù)據(jù)對(duì)象具有較高的相似度。聚類分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中不同項(xiàng)之間的有趣關(guān)系，如購物籃分析中經(jīng)常一起購買的商品組合。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘識(shí)別數(shù)據(jù)集中與大多數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)象不同的異常值或離群點(diǎn)。異常檢測(cè)數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用304IBMi2數(shù)據(jù)分析功能演示010204可視化圖表展示柱狀圖、折線圖、餅圖等常見圖表類型交互式圖表，支持鼠標(biāo)懸停提示、數(shù)據(jù)點(diǎn)選擇等交互操作多維度數(shù)據(jù)可視化，支持?jǐn)?shù)據(jù)分層、分組展示圖表樣式自定義，包括顏色、字體、圖例等03通過挖掘顧客購買商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)商品之間的潛在聯(lián)系，優(yōu)化商品組合和陳列。購物籃分析利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)金融交易中的異常模式，識(shí)別潛在的欺詐行為。欺詐檢測(cè)挖掘疾病癥狀與疾病之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷和治療方案制定。醫(yī)療診斷關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘示例網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控利用序列模式挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的序列模式，及時(shí)預(yù)警和防范網(wǎng)絡(luò)攻擊。用戶行為分析通過分析用戶在網(wǎng)絡(luò)或應(yīng)用中的行為序列，發(fā)現(xiàn)用戶的興趣偏好和行為習(xí)慣，為個(gè)性化推薦和營銷提供支持。生物信息學(xué)挖掘基因序列中的模式，研究基因功能和疾病發(fā)生機(jī)制，為生物醫(yī)學(xué)研究提供支持。序列模式挖掘示例305案例分析與實(shí)踐應(yīng)用利用IBMi2的數(shù)據(jù)分析功能，對(duì)金融交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和可疑交易識(shí)別，有效預(yù)防和打擊洗錢行為。反洗錢監(jiān)測(cè)分析通過整合客戶多維度數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面、準(zhǔn)確的客戶畫像，并利用信用評(píng)估模型對(duì)客戶進(jìn)行信用等級(jí)劃分，為風(fēng)險(xiǎn)控制提供依據(jù)?？蛻舢嬒衽c信用評(píng)估結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)市場(chǎng)數(shù)據(jù)，利用IBMi2的數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)并采取措施。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警金融行業(yè)應(yīng)用案例通過對(duì)消費(fèi)者購物數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，了解消費(fèi)者購買偏好、消費(fèi)習(xí)慣等，為精準(zhǔn)營銷提供數(shù)據(jù)支持。消費(fèi)者行為分析利用IBMi2的數(shù)據(jù)分析功能對(duì)庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，預(yù)測(cè)未來銷售趨勢(shì)，優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈的智能化管理。庫存優(yōu)化與供應(yīng)鏈管理結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)等信息，利用IBMi2的數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果為企業(yè)推薦新品或調(diào)整銷售策略。市場(chǎng)趨勢(shì)預(yù)測(cè)與新品推薦零售行業(yè)應(yīng)用案例123利用IBMi2的數(shù)據(jù)分析功能對(duì)公共安全領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，為預(yù)防打擊犯罪、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定提供有力支持。公共安全領(lǐng)域通過對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，提高疾病診斷的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)為醫(yī)療資源的優(yōu)化配置提供數(shù)據(jù)支持。醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域利用IBMi2的數(shù)據(jù)分析功能對(duì)能源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，提高能源利用效率并降低環(huán)境污染風(fēng)險(xiǎn)。能源環(huán)保領(lǐng)域其他行業(yè)應(yīng)用拓展306總結(jié)與展望關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)回顧數(shù)據(jù)整合與清洗IBMi2提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合和清洗功能，能夠?qū)⒉煌瑏碓?、格式的?shù)據(jù)進(jìn)行整合，并清洗掉重復(fù)、錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。可視化分析通過IBMi2的可視化分析工具，用戶可以直觀地展示數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和規(guī)律，更好地理解和分析數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)性分析IBMi2支持預(yù)測(cè)性分析，能夠基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)，幫助用戶做出更準(zhǔn)確的決策。安全性與隱私保護(hù)在數(shù)據(jù)分析過程中，IBMi2注重?cái)?shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)，確保用戶數(shù)據(jù)的安全和合規(guī)性。未來，IBMi2將進(jìn)一步融合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，提高數(shù)據(jù)分析的自動(dòng)化和智能化水平。人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的融合隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，IBMi2將更好地支持大數(shù)據(jù)分析，提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力。大數(shù)據(jù)分析與云計(jì)算的結(jié)合未來，IBMi2將更加注重跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)整合與分析，幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多領(lǐng)域之間的聯(lián)系和規(guī)律?？珙I(lǐng)域數(shù)據(jù)整合與分析隨著數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)法規(guī)的不斷完善，IBMi2將更加注重?cái)?shù)據(jù)治理和合規(guī)性，確保用戶數(shù)據(jù)的合法性和規(guī)范性。數(shù)據(jù)治理與合規(guī)性的重視未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)通過本次學(xué)習(xí)，我對(duì)IBMi2數(shù)據(jù)分析有了更深入的了解，掌握了數(shù)據(jù)整合、清洗、可視化分析和預(yù)測(cè)性