大数据技术导论 第3版（项目化教程）课件 程显毅- 项目7、8 数据分析与建模技术、大数据应用

项目7数据分析与建模技术目录CONTENTS01数据分析概述02业务理解：数据分析的第一步03数据认知：快速提取信息04分析指标设计05数据建模06内存计算引擎Spark07数据仓库Hive09项目实施08总结与展望01数据分析概述数据分析核心定义核心目的大数据分析三大转变狭义与广义区分运用统计方法对大量数据进行变换、分类、汇总与展现。提取有用信息，形成决策依据，驱动业务优化。从抽样转向全体数据；从精度优先转向效率优先；从因果性转向相关性。狭义：统计分析+可视化分析；广义：包含数据挖掘。定义与目标表7.1展示某地财政收入对比，体现增长趋势。统计分析应用包括对比、分组、交叉及回归分析等。分析方法类型图7.1显示公司员工籍贯分布，直观呈现地域特征。可视化分析实例生成特征统计量，如均值、增长率、比例等。输出结果形式狭义数据分析包含年龄、性别、肝功能指标等多维字段。表7.2患者信息示例单纯统计无法完成“肝炎”自动判别任务。分类规则挑战在狭义基础上引入数据挖掘技术。概念拓展需借助聚类、分类、回归、关联规则等算法发现潜在规律。数据挖掘必要性广义数据分析技术手段应用聚类、分类、回归、关联规则挖掘价值。输入特征大量、不完全、有噪声、模糊、随机的实际数据。输出成果发现隐藏模式、预测趋势、支持决策制定。实际意义是实现数据资产变现的关键路径。数据挖掘定义02业务理解：数据分析的第一步0203核心原则先梳理业务，再分析数据，否则一切白费。无效分析风险缺乏明确业务目标的分析毫无意义。01问题本质“如何分析这些数据？”无法回答，因目标不明。04启示：知己知彼忽视自我认知是常见误区，“最了解你的人是你自己，最不了解你的人还是你自己”。为什么必须懂业务？明确因变量Y定义合理性评估若连续3个月无使用+未缴费，则视为流失。不求完美，但需可实施、行业接受。如何界定“流失”？移动用户可能停机但未销号。实用定义策略Y代表最关心的结果变量，如客户流失、消费能力、品牌选择。因变量定义难点什么是业务理解？解释因变量变化的原因，构建分析模型基础。思考性别、年龄、消费习惯、产品偏好等因素是否影响流失。需结合业务经验与想象力丰富自变量集合。可纳入：使用时长、套餐类型、客服互动频率等。X的作用构建思路创意与洞察示例扩展自变量设计（X）判断依据能否清晰表达因变量Y和自变量X。X的全面性涵盖所有可能影响因素，避免遗漏关键变量。Y的代表性聚焦企业最关注的核心结果。闭环思维从问题出发，反推所需数据与分析逻辑。业务目标清晰标准本质逻辑数据本身不是目的，助力核心业务才是根本。业务转化挑战老板不会告诉你“该分析什么”，只会提出业务问题。关键任务将抽象业务问题转化为可量化、可分析的数据问题。案例说明“改进货车司机驾驶行为”→如何定义“好驾驶”？数据业务定义业务问题已转化为数据可分析问题。前提条件01“好驾驶”需明确定义标准，如急刹次数、超速频次等。因变量确定02收集速度波动、方向盘操作、刹车频率等指标。自变量构建03使用分类或回归模型识别高风险驾驶行为。模型适配04数据分析与建模基于车联网数据的按里程付费保险，理想模型在中国尚未普及。案例：UBI保险从小范围试点开始，逐步验证可行性。实施路径建议政策环境、市场接受度、消费者习惯制约推广。阻碍因素即使模型精准，也难直接转化为产品。成果落地难度数据业务实施问题定义→数据可分析业务语言转为数据语言。分析建模→模型输出利用机器学习挖掘规律。成果落地→产品化与实际业务流程融合。成功关键三者缺一不可，需系统推进。三阶段完整流程03数据认知：快速提取信息030402从海量数据中快速提炼关键信息。抽象过程01不关心对方想法，只关注身高、收入、职业等具体维度。类比相亲场景提升决策效率，减少信息过载。应用价值识别决定判断的关键特征。信息筛选机制认知目的定义对数据数量特征进行计量、观察、概括与表达。四大维度频数分析、集中趋势、离散程度、分布形态。频数分析作用发现异常值、重复项、数据缺失等问题。集中趋势指标平均值、中位数、众数反映一般水平。描述性分析方差与标准差衡量数据偏离中心的程度。通过偏度和峰度判断是否符合正态假设。正态分布检验应用场景评估波动性，判断稳定性。直方图、箱线图直观展示分布特征。图形辅助离散程度分析常用图表柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图。图形优势比文字更清晰、简明，利于沟通。设计原则清晰、准确、重点突出，避免误导。工具支持Excel、Python（Matplotlib/Seaborn）、Tableau等。统计图绘制本质作用通过比较分辨共性与个性，认识事物本质。方法论基础依据客观联系对比两个或多个指标。判断标准是否能反映数量差异与变化规律。重要前提保持单一变量，其他条件一致。对比分析1234定义本期与去年同期对比，消除季节影响。公式$同比增长率=\frac{本期数值-上年同期}{上年同期}×100%$.应用场景季度、月度、年度业绩对比。优势反映长期发展趋势，适合战略评估。同比分析本期与上一期对比，反映短期变动。定义01日环比、周环比、月环比、年环比。类型多样03$环比增长率=\frac{本期数值-上期}{上期}×100%$.公式02帮助发现近期波动，指导运营调整。决策价值04环比分析定义以某一固定时期为基准，计算各期发展速度。计算方式环比指数乘积即得定基比。应用局限长期累积误差可能放大偏差。示例说明1-5月利润分别为31万、35万、36万、38万、41万，以1月为基期。定基比分析3142时间、区域、规模、发展阶段等综合判断。综合对比维度必须建立合理参照体系。有效判断前提95分在满分100下是高分，但若上次考了95则成新参照物。案例：考试成绩8000万收入高低取决于横向（同行）与纵向（自身历史）比较。企业收入对比参照物的重要性操作性要求细分应持续到可执行为止。问“为什么”过程每一层细分都是对深层原因的追问。问题定位工具通过多维拆分找出真正原因。综合指标掩盖细节如利润下降，需进一步拆解至具体维度。细分分析分时按天、周、月、季度划分，识别周期性变化。分渠道比较不同来源流量或订单转化表现。分用户新老用户、高等级/低等级用户差异分析。分地区区域间业绩对比，发现潜力市场。01020304细分方向店铺流量拆分每个店铺贡献独立数据，便于责任归属。03示例搜索流量由不同关键词组成，可拆分词源。02拆分深度直至定位到具体责任人或行动节点。04定义将整体拆分为构成部分，逐个分析。01组成拆分多因叠加问题常由多个因素共同导致。案例演示利润下降→四季度华南区域销量下降→某型号洗衣机滞销→某门店库存积压。原则细分到可操作区间才够。实战技巧从结果倒推，逐层剥离影响因子。细分无止境对数据在多个维度交叉展现，弥补单一维度偏差。定义细分是纵深展开，交叉是横向联合。与细分关系排查异常时尤其有效。强大威力展示产品×省份×时间的组合结构。图7.3：三维数据立方体交叉分析多维聚合带来性能挑战。存储与查询压力采用预计算、物化视图降低实时查询开销。权衡策略20产品×32省×30天=19,200条记录。数据膨胀可达N维，理论上无限扩展。维度扩展数据立方体原理异常检测找出“正常情况下不应出现”的组合。用户画像结合年龄、地域、消费等级刻画群体特征。产品优化分析特定人群在特定地区的偏好。营销策略识别高价值组合，定向推送。交叉分析应用场景表现形式散点图、折线图直观展示。03分析内容探讨相关方向与程度。0204本质研究现象之间是否存在依存关系。01相关分析取值范围1≤r≤1.含义解释1：完全正相关；-1：完全负相关；0：无线性相关。强弱判断|r|越接近1，相关性越强。实际意义用于衡量两变量间线性关系强度。相关系数r最常用指标适用于连续型变量。R语言实现cor(x,y)可快速计算列间相关系数。计算公式输出格式得到cor[i,j]表示第i列与第j列的相关性。Pearson相关系数极端值可能导致误判。异常值影响03不能仅凭相关推断因果关系。相关≠因果01相关系数无法捕捉非线性模式。非线性关系02多变量高度相关会影响模型稳定性。多重共线性04注意事项04分析指标设计将模糊分析目标转化为具体可测指标。桥梁作用是连接原始数据与业务洞察的关键环节。特征工程核心指标设计决定分析深度与价值。专家数据质量高质量指标需深厚业务理解支撑。经验依赖性强指标设计意义时间戳处理分离年、月、日、小时等维度，保留合适粒度。类别变量编码使用独热编码（One-Hot），将类别转为二进制向量。数值变量分箱将连续值划分为区间，如年龄组：1-10,11-18等。交叉特征构建组合两个及以上类别变量，如“性别×城市”。设计技巧语义意义代表协同效应，如“女性+一线城市”购买意愿更高。两变量组合特征A={A1,A2}，特征B={B1,B2}→组合4种：(A1,B1),(A1,B2),(A2,B1),(A2,B2)数量膨胀维度越多，组合数呈指数增长。使用建议仅对有意义的组合创建，避免冗余。01020304交叉特征示例动态更新业务导向所有指标服务于真实业务目标。可测量性必须有明确计算口径与数据来源。可比性同类指标在不同时间、空间下具备可比性。随业务发展不断迭代优化。指标设计原则指标列表0103本周订单数、支付总量、取消量、投诉量等。0204时序分析每日订单及环比情况。不同设备订单分布。多终端分析注册→下单转化率、各来源转化量。转化分析网站订单分析02040103业务价值优化网络资源配置，提升用户体验。实时监控支持异常流量预警。图7.5：指标展示包括流量使用、时段分布、应用偏好等。分析维度地区、时段、运营商、设备类型。手机上网分析包括活跃度、忠诚度、生命周期、价值等级。图7.6：客户画像体系按消费能力、兴趣偏好分组。用户分群VIP等级、积分累计、兑换行为。会员体系基于指标构建推荐引擎。个性化推荐客户分析指标流量、跳出率、停留时长、转化率等。表7.4：指标体系页面优化识别高跳出率页面并改进。用户旅程分析从访问到注册再到下单全过程追踪。对比活动前后的关键指标变化。营销效果评估网站数据分析05数据建模仅靠描述性分析不足以支撑智能决策。认识数据内涵从“是什么”到“为什么”再到“未来会怎样”。价值跃迁有标签用监督，无标签用无监督。模型选择依据建模必要性数据模型有监督学习分类KNN决策树朴素贝叶斯分类Logistic回归SVM支持向量机回归分析半监督学习无监督学习聚类分析--Kmeans关联分析—Apriori数据降维01用带标签训练样本训练最优模型。定义02输出为离散值，如“流失/未流失”。分类任务03输出为连续值，如“销售额预测”。回归任务04决策树、逻辑回归、SVM、神经网络。典型算法有监督学习无标签数据直接建模。01定义03K-Means、DBSCAN、层次聚类。常见算法02将相似对象聚在一起，不关心类别名称。聚类目标04用户分群、异常检测、文档聚类。应用场景无监督学习01020304标签数据获取成本高。问题背景解决方案结合少量标签数据与大量无标签数据。实际意义更贴近现实世界数据状态。适用场景图像识别、语音识别、文本分类。半监督学习06内存计算引擎Spark核心优势快速、易用、通用性强。2013年由伯克利AMP实验室推出。开发背景包括SparkSQL、Streaming、MLlib、GraphX。生态体系Spark简介基于内存计算，速度是MapReduce的100倍以上。显示内存读取远优于磁盘读取。支持Scala、Java、Python、R等多种语言。可像操作本地集合一样操作分布式数据集。运行速度快图7.9：速度对比图易用性好面向对象编程Spark特点Transformations类型Map、Filter、GroupByKey、Join、Sort等。Actions类型Collect、Reduce、Save、Lookup等。丰富操作接口提供强大灵活的数据处理能力。适用场景适合迭代计算、复杂转换任务。通用性强适用领域多次反复操作同一数据集的任务。不适用场景异步细粒度更新，如Web服务状态维护。实时分析需求数据量不大但需秒级响应的场景。优势总结速度极快，开发便捷，生态完善。01020304应用场景架构组成用户应用程序入口，负责调度。Driver角色创建并管理整个应用上下文。SparkContext将Job转换为有向无环图。DAG生成根据分区与依赖关系拆分任务。Stage划分SparkCore原理01ClusterManager负责资源分配。02Executor创建在节点上启动执行器。03注册与通信Executor向Driver注册并接收任务。04代码分发Driver将程序代码发送给Executor。资源申请与执行优势高效、灵活、可恢复。容错机制通过血缘关系重建丢失数据。不可变性一旦创建不可修改，通过转换生成新RDD。定义弹性分布式数据集，是Spark基石。RDD核心地位RDD操作RDD依赖07数据仓库Hive数据仓库概念数据仓库（DataWarehouse）是面向主题、相对稳定的数据集合，主要为决策支持提供数据支撑。数据仓库的体系结构通常包含五个层级，依次为数据源、数据集成、数据存储与管理、数据服务、数据应用。1）数据源：数据仓库的数据来源，含外部数据、现有业务系统和文档资料等。2）数据集成：完成数据的抽取、清洗、转换和加载任务，数据源中的数据采用ETL（Extract-Transform-Load）工具以固定的周期加载到数据仓库中。3）数据存储和管理：此层次主要涉及对数据的存储和管理，含数据仓库、数据集市、数据仓库检测、运行与维护工具和元数据管理等。4）数据服务：为前端及各类应用提供数据服务，既可直接从数据仓库中调取数据供前端应用使用，也可通过OLAP（联机分析处理，OnLineAnalyticalProcessing）服务器为前端应用提供复杂的数据服务。5）数据应用：此层次直接面向用户，含数据查询工具、自由报表工具、数据分析工具、数据挖掘工具和各类应用系统。Hive设计特点Hive是构建于Hadoop之上的数据仓库基础架构，它提供了一系列工具，可用于执行数据提取、转换与加载（ETL）操作，同时也是一套能够对存储在Hadoop中的海量数据进行存储、查询和分析的机制。Hive定义了简洁的类SQL查询语言，该语言被命名为HQL。Hive的设计特点如下：1）支持索引，大幅提升数据查询效率。2）支持不同的存储类型，例如，纯文本文件、HBase中的文件。3）将元数据保存在关系型数据库中，大幅减少了在查询过程中执行语义检查的时间。4）可以直接使用存储在Hadoop文件系统中的数据。5）内置丰富的用户自定义函数（UDF），可便捷操作时间、字符串类型数据及各类数据挖掘相关场景，同时支持用户扩展UDF函数，实现内置函数无法覆盖的个性化操作需求。6）支持类SQL查询方式，可自动将SQL查询语句转换为MapReduce的Job，并在Hadoop集群上分布式执行。Hive架构08项目实施任务7.1Spark部署2.安装Spark1）下载Spark。

在/downloads.html下载Spark安装程序。2）安装Spark。#tar-zxvfspark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz#mvspark-2.2.0-bin-hadoop2.7spark-2.2.03）配置环境变量。#vi~/.bashrcexportSPARK_HOME=/usr/local/spark-2.2.0exportPATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin#source~/.bashrc任务7.1Spark部署2.安装Spark4）配置Spark环境。首先把缓存的文件spark-env.sh.template改为Spark识别的文件spark-env.sh#cpconf/spark-env.sh.templateconf/spark-env.sh#viconf/spark-env.sh在尾部加入：exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_141exportSCALA_HOME=/usr/scala-2.11.7exportHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2exportHADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoopexportSPARK_MASTER_IP=SparkMasterexportSPARK_WORKER_MEMORY=4gexportSPARK_WORKER_CORES=2exportSPARK_WORKER_INSTANCES=1任务7.1Spark部署2.安装Spark5）同步SparkWorker1和SparkWorker2的配置。#rsync-av/opt/spark-2.3.0/SparkWorker1:/opt/spark-2.3.0/#rsync-av/opt/spark-2.3.0/SparkWorker2:/opt/spark-2.3.0/6）启动Spark。#./sbin/start-all.sh 7）测试Spark集群安装是否成功。#bin/spark-shellSpark测试成功截图如图7.15所示。任务7.2Spark实战任务1（WordCount统计）：某电商网站记录了大量的用户对商品的收藏数据，并将数据存储在名为buyer_favorite的文本文件中。文本数据格式如下：用户id（buyer_id），商品id（goods_id），收藏日期（dt）用户id

商品id

收藏日期

10181

1000481

2010-04-04

16:54:31

20001

1001597

2010-04-07

15:07:52

20001

1001560

2010-04-07

15:08:27

20042

1001368

2010-04-08

08:20:30

20067

1002061

2010-04-08

16:45:33

20056

1003289

2010-04-12

10:50:55

20056

1003290

2010-04-12

11:57:35

现要求统计用户收藏数据中，每个用户收藏商品数量。任务7.2Spark实战1）创建本地目录/data/spark3/wordcount，用于存储实验所需的数据。#mkdir

-p

/data/spark3/wordcount

2）下载实验数据。#cd

/data/spark3/wordcount

#wget

00:60000/allfiles/spark3/wordcount/buyer_favorite

3）启动Hadoop和SparkShell。4）将下载实验数据上传到HDFS的/myspark3/wordcount目录下。#hadoop

fs

-mkdir

-p

/myspark3/wordcount

#hadoop

fs

-put

/data/spark3/wordcount/buyer_favorite

/myspark3/wordcount

5）编写Scala语句，统计用户收藏数据中每个用户收藏商品数量。①加载数据。val

rdd

=

sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/wordcount/buyer_favorite");

②执行统计并输出。rdd.map(line=>

(line.split('\t')(0),1)).reduceByKey(_+_).collect

任务7.2Spark实战任务2（去重）：使用SparkShell，对上述实验中用户收藏数据进行统计。根据商品id进行去重，统计用户收藏数据中都有哪些商品被收藏。1）在Linux上，创建/data/spark3/distinct，用于存储实验数据。#mkdir

-p

/data/spark3/distinct

2）下载实验数据。#cd

/data/spark3/distinct

#wget

00:60000/allfiles/spark3/distinct/buyer_favorite

3）启动Hadoop和SparkShell。4）将下载实验数据上传到HDFS的/myspark3/distinct目录下。#hadoop

fs

-mkdir

-p

/myspark3/distinct

#hadoop

fs

-put

/data/spark3/distinct/buyer_favorite/myspark3/distinct

任务7.2Spark实战5）在Spark窗口编写Scala语句，统计用户收藏数据中都有哪些商品被收藏。①加载数据，创建RDD。val

rdd

=

sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/distinct/buyer_favorite");

②对RDD进行统计并将结果打印输出。rdd.map(line

=>

line.split('\t')(1)).distinct.collect

任务7.2Spark实战任务3（排序）：电商网站都会对商品的访问情况进行统计。现有一个goods_visit文件，存储了电商网站中的各种商品以及每种商品的点击次数。商品id（goods_id）

点击次数（click_num）1010037

100

1010102

100

1010152

97

1010178

96

1010280

104

1010320

103

1010510

104

1010603

96

1010637

97

现根据商品的点击次数进行排序，并输出所有商品。输出结果样式如下：点击次数

商品ID

96

1010603

96

1010178

97

1010637

97

1010152

100

1010102

100

1010037

103

1010320

104

1010510

104

1010280

任务7.2Spark实战1）在Linux上，创建/data/spark3/sort，用于存储实验数据。mkdir

-p

/data/spark3/sort

2）下载实验数据。#cd

/data/spark3/sort

#wget

00:60000/allfiles/spark3/sort/goods_visit

3）将实验数据上传到HDFS的/spark3/sort/目录下。hadoop

fs

-mkdir

-p

/myspark3/sort

hadoop

fs

-put

/data/spark3/sort/goods_visit/myspark3/sort

4）在Spark窗口加载数据，将数据转变为RDD。val

rdd1

=

sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/sort/goods_visit");

5）对RDD进行统计并将结果打印输出。rdd1.map(line

=>

(

line.split('\t')(1).toInt,

line.split('\t')(0)

)

).sortByKey(true).collect

任务7.3Hive部署1）下载Hive。

/apache/hive/2）MySQL配置。①解压缩MySQL。#tar-zxvfmysql-5.6.40-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz-C/usr/local/#cd/usr/local/#mvmysql-5.6.40-linux-glibc2.12-x86_64mysql②添加用户组。#groupaddmysql③添加用户mysql到用户组mysql。#useradd

-gmysqlmysql④安装MySQL。

#cd

/usr/local/mysql#mkdir

./data/mysql#chown

-Rmysql:mysql./任务7.3Hive部署#./scripts/mysql_install_db

--user=mysql--datadir=/usr/local/mysql/data/mysql#cp

support-files/mysql.server

/etc/init.d/mysqld#chmod

777

/etc/init.d/mysqld#cp

support-files/f

/etc/f⑤修改启动脚本。vi

/etc/init.d/mysqld修改项：basedir=/usr/local/mysql/datadir=/usr/local/mysql/data/mysql⑥配置系统环境变量。#vi~/.bashrcexport

PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin⑦系统环境变量生效。#source

~/.bashrc任务7.3Hive部署⑧启动MySQL。#servicemysqldstart#mysql-uroot-p3）部署Hive。①安装Hive。

#tar-zxvfapache-hive-2.3.3-bin.tar.gz–C/opt#mvapache-hive-2.3.3-binhive②修改系统环境变量。#vi~/.bashrc exportHIVE_HOME=/opt/hive exportPATH=$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/conf:$PATH#source~/.bashrc③修改hive-site.xml配置文件。

vihive-site.xml加入下面内容：任务7.3Hive部署<configuration><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.jdbc.Driver</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>root</value></property></configuration>任务7.3Hive部署④修改hive-env.sh配置文件。vihive-env.sh。HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.1.0##Hadoop安装路径⑤配置jdbc驱动包。

MySQL的jdbc驱动包下载地址：/archives/c-j/。下载完成后把mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar放入$HIVE_HOME/lib目录下。4）初始化Hive。

从Hive2.1版本开始,需要先运行schematool命令来执行初始化操作。#schematool-dbTypemysql–initSchema看到schemaToolcompleted，则初始化完成。5）测试。检测Hive部署是否成功,直接在命令行输入hive即可。#hive任务7.4Hive实战1.数据说明文件名为train_format2.csv的数据格式详细信息见表7.6。数据字段解释user_id购物者的唯一idage_range用户的年龄范围：1为小于18;2为[18,24];3[25,29];4[30,34];5代表[35,39];6为[40,49];7和8为大于或等于

50;0和NULL为未知gender用户性别：0为女；1为男；2和空为不详merchant_id商家的唯一idlabel取值为{0，1，-1，NULL}。“1”表示“user_id”是“merchant_id”的重复购买者，而“0”则相反。“-1”表示“user_id”不是给定商家的新客户，因此不在本次预测范围内，但此类记录仍可能提供额外的分析信息。

“NULL”只在测试数据中出现，表明这是一对预测样本activity_log{user_id，merchant_id}之间的交互记录集，每条记录以“item_id：category_id：brand_id：time_stamp：action_type”的格式描述一次操作行为，相邻记录间通过“#”分隔。所有记录未按特定顺序排序任务7.4Hive实战train_format2.csv原始数据见表7.7。user_idage_rangegendermerchant_idlabelactivity_log3417660944-1408895:1505:7370:1107:03417660412-117235:1604:4396:0818:0#954723:1604:4396:0818:0#275437:1604:4396:0818:0#236488:1505:4396:1024:0中间表1：初步创建表，将activity_log中以“#”分割的数据拆成多行数据（见表7.8）。user_idage_rangegendermerchant_idlabelactivity_log3417660944-1408895:1505:7370:1107:03417660412-117235:1604:4396:0818:03417660412-1954723:1604:4396:0818:03417660412-1275437:1604:4396:0818:03417660412-1236488:1505:4396:1024:0中间表2：将activity_log中以“：”分割的数据拆成多行数据（见表7.9）。user_idage_rangegendermerchant_idlabelitem_idcategory_idbrand_idtime_stampaction_type3417660944-140889515057370110703417660412-117235160443968180任务7.4Hive实战2.创建数据表创建原始数据表match_data，包含用户iduser_id、用户性别gender、商家唯一idmerchant_id、购物者标签label，它们均为int类型，用户与商家交互信息activity_log为varchar类型。createtablematch_data(user_idint,age_rangeint,genderint,merchant_idint,labelint,activity_logvarchar(1000))rowformatdelimitedfieldsterminatedby',';任务7.4Hive实战3.将train_format2.csv数据导入创建的match_data表中

loaddatalocalinpath'/root/train_format2.csv'overwriteintotablematch_data;4.查看match_data数据SELECT*FROMmatch_datalimit100;执行结果如图7.16所示。任务7.4Hive实战5.创建中间表RESULTCREATETABLERESULTAS//创建RESULT表并获取match_data的USER_ID,ITEM_ID,BRAND_ID,ATIION_TYPESELECTUSER_ID,SPLIT(LOG_SPLIT,':')[0]ASITEM_ID,//将拆成行的数据以：为分隔符，筛选字符串第0位SPLIT(LOG_SPLIT,':')[2]ASBRAND_ID,//将拆成行的数据以：为分隔符，筛选字符串第2位SPLIT(LOG_SPLIT,':')[4]ASATIION_TYPE//将拆成行的数据以：为分隔符，筛选字符串第4位FROM(SELECTUSER_ID,LOG_SPLITFROMmatch_dataLATERALVIEWEXPLODE(SPLIT(ACTIVITY_LOG,‘#’))ACTIVITY_LOGASLOG_SPLIT)T1;//lateralview和split,explode一起使用，以#为分隔符将一列数据拆成多行数据任务7.4Hive实战6.创建click表，写入商品点击次数top100数据CREATETABLECLICKAS//创建表click，代表点击量SELECTITEM_ID,COUNT(1)COUNT_1//对所有的行ITEM_ID相同的进行统计FROMRESULTWHEREATIION_TYPE='0'//限定条件ATIION_TYPE='0'GROUPBYITEM_ID//groupby操作表示按照ITEM_ID字段的值进行分组，有相同的ITEM_ID值放到一起

ORDERBYCOUNT_1DESC//按照统计结果全局降序排序LIMIT100;//限制数据100行select*fromclick;//查看click表中所有数据(见图7.18)任务7.4Hive实战7.创建CLICK_EMP表，保存点击购买转化率

CREATETABLECLICK_EMPAS//创建CLICK_EMP表SELECTITEM_ID,//商品idSUM(IF(ATIION_TYPE='0',1,0))/COUNT(1)CLICK_EMP_RATE//点击总和除以该ITEM_ID的购买总和FROMRESULTT1GROUPBYITEM_ID//按照ITEM_ID字段的值进行分组，有相同的ITEM_ID值放到一起

ORDERBYCLICK_EMP_RATEDESC;//按照点击购买转化率降序排序09总结与展望4321数据分析始于业务无目标的分析等于无效劳动。技术推动变革Spark等引擎极大提升效率。指标设计决定成败优质指标是高质量分析的基础。模型赋能决策从描述走向预测，实现智能化。核心观点回顾低代码平台兴起自动化分析保障数据质量与合规。数据治理先行降低数据分析门槛。从批处理迈向流式计算。AI辅助指标生成与模型调优。实时化演进未来趋势从业务出发始终围绕真实问题开展分析。注重指标设计建立标准化指标库。掌握核心技术熟练使用Spark等工具。持续学习关注前沿技术与最佳实践。实践建议追求精准而非数量。”质量第一一次错误可能引发系统故障。”细节决定成败数据背后是真实世界的需求。”从数据中看见人让每一份数据都产生意义。”用技术创造价值人生启示2026.4谢谢大家2026.4项目8大数据应用零售大数据01环境大数据05交通大数据02教育大数据06目录CONTENT医疗大数据03政府大数据07农业大数据04总结与展望0801零售大数据大数据在零售业中的应用从数据采集到智能决策，形成闭环优化机制。覆盖市场营销、商品管理、运营管理、供应链与商业模式五大维度。大数据可为零售业带来高达60%的利润增长。利润提升潜力应用领域全景价值实现路径战略价值概述交叉销售策略基于用户画像发现多重需求，实现跨品类推荐。数据共享机制在保护隐私前提下，实现互补型企业间资源协同。合作案例：IBM×eBayIBM通过eBay平台触达3400万注册用户，70%为新客户。商业逻辑用户数据资产化，创造增量收入机会。市场营销创新结合人口属性、消费行为、兴趣偏好等多维标签。目标客户界定、采购过程解析、忠诚度评估。支持精准营销、个性化服务与客户生命周期管理。用户画像构建分析维度价值输出客户分析体系产品分析竞品对比，制定差异化产品策略。价格分析成本控制+市场定价双轮驱动。广告促销分析结合客户数据，设计高响应率活动方案。渠道分析优化渠道配比，提升覆盖率与转化率。营销分析四大支柱整合POI、路网、人流、业态等数据综合评估。商铺选址优化提升到店流量与线上成交率，降低运营成本。价值体现自动解析订单地址，匹配最优仓库与配送路径。精准派单系统010302地理位置销售应用对用户评论进行情感挖掘，识别正面/负面情绪。概念定义社交媒体、电商平台、客服记录等非结构化文本。数据来源满足心理认同，建立品牌情感连接。情感营销意义快速响应差评、放大好评、定制情感化内容。实施策略情感态度分析全渠道整合行为追踪技术通过传感器、POS系统捕捉顾客动线与停留时间。将线下体验与线上购买行为联动分析。个性化体验转化促进及时干预，促使当场购买或后续下单。根据浏览记录推送专属优惠或商品推荐。1234店内行为分析沃尔玛实践启示以购物篮数据指导商品组合与陈列布局。价值链条数据→洞察→优化→销售提升。数据洞察本质揭示真实消费需求，而非表面假设。适用场景适用于高频消费品、礼品类商品等关联性强品类。商品管理：购物篮分析发现问题原以为是母亲为孩子购买，实则多为商务送礼。洞察影响明确购买动机，推动包装与宣传策略调整。商业转化开发高端礼品系列，拓展目标人群。价值延伸供应商获得新品开发灵感。典型案例一：婴儿护肤礼盒01关联发现购买沐浴露者常同时购买毛巾、沐浴球。03顾客体验一站式购齐，减少决策成本。02战略动作打包销售+主题陈列，提升客单价。04效果验证销售额显著上升，库存周转加快。案例二：沐浴用品主题陈列关联关系带吸管不溢水杯与婴儿游泳圈存在强相关性。季节性策略夏季集中陈列，抓住消费旺季。促销组合推出“夏日亲子套装”，增强吸引力。数据支持基于历史销售数据验证关联强度。案例三：水杯与游泳圈聚会场景中出现小猪肉熏肠、奶油起司、脆饼等高频组合。情景洞察与节日礼品区联动展示。陈列优化Welchs果汁饮料借此推出“聚会套餐”。供应商协作形成消费场景闭环，提升复购率。价值创造案例四：聚会商品组合发现与巧克力、贺卡存在强关联。数据突破02纳入“情人节主题通道”统一展示。陈列策略03情人节专用饮料难以有效展示。问题背景01销售额提升明显，成为年度爆款。效果评估02案例五：情人节商品联动Part01Part02Part03Part04常见组合列表本地化差异企业建议尿布-啤酒、烤鸭-啤酒、牙膏-旅行盒、方便面-火腿肠等。应基于自身门店数据独立研究关联规律。不同区域、不同文化背景下关联关系不同。数据采集→分析挖掘→陈列实验→效果评估。实施路径中国卖场特有商品关联01上级评价主观性强，业务数据无法反映真实效率。传统局限02记录工作量、完成速度、有效产出等量化指标。数据化标准03真实反映各部门贡献与员工绩效。横向纵向对比04识别真正创造价值的团队与个人。价值体现运营管理：绩效考评革新考勤数据价值超过90%企业未充分利用打卡数据。管理成本下降减少人工巡查频次，提高响应速度。案例：商场巡检自动化主管可通过手机实时接收迟到/缺勤提醒。数据价值积累从“算工资”走向“提效率”的战略升级。工时优化管理每日15个点位，每点10张照片，共150张/人。全国10,000名业务员→日均100GB→月3TB。如何摆放更促销售？气温对购买行为的影响？从经验判断转向数据驱动决策。图8.4：业务员拍摄现场数据规模分析问题战略转型农夫山泉照片大数据成长轨迹关键能力未来方向企业启示引入计算机视觉技术，自动识别陈列质量。小数据也能成就大事业，关键在于持续积累与深度挖掘。年增长率达30%-40%，超越娃哈哈、乐百氏。构建非结构化数据分析系统（图片+视频）。数据驱动增长核心功能集成需求预测、库存计划、资源配置、生产排程等。01优化目标平衡订单、产能、调度、库存与成本。02技术支撑数学模型、模拟仿真、机器学习算法。03价值体现实现生产有序、供应稳定、成本可控。04供应链管理案例：天气异常影响寒冷天气后，部分地区啤酒销量骤降，另一些地区上升。数据洞察依据历史数据+实时气象预测，动态调整补货策略。风险控制避免库存积压或断货风险。智能补货基于需求波动自动触发采购流程。库存优化优化路线规划，降低油耗与碳排放。运输管理资源整合合理调配自有车队与外包承运商。成本节约通过数据优化，降低物流总成本15%-25%。可视化系统全流程可视化监控，提升应急响应能力。物流效率提升传统三要素人：消费者；货：商品；场：实体店。“人”涵盖所有参与方（品牌、商家、用户）。“货”包括实物与虚拟商品。“场”覆盖线上线下及最后一公里。从“以货为中心”转向“以用户为中心”。满足个性化需求，提升用户体验。03040201大数据时代扩展模式演进价值重构商业模式重构：人货场重新定义01价格一致性消费者无论线上还是线下，享受同等价格。02体验融合试穿→下单→配送无缝衔接。03门店赋能小商户可快速获取丰富品类，降低经营门槛。04商业循环形成“线上引流+线下履约”的良性生态。线上线下统一化010203需求驱动生产减少库存产能控制根据消费大数据制定生产计划。从“按预测生产”转向“按订单生产”。动态调节生产线负荷，避免浪费。04价值实现降低成本，提升利润率，增强市场竞争力。生产智能化02交通大数据车载黑匣子作用实时采集车辆定位、路况、音视频、温度等信息。预防机制实时报警，提前干预，降低事故发生率。事故还原通过数据回溯，明确责任归属。异常检测发现急刹、偏离车道、超速等危险行为。道路安全事故预警问题现状70%拥堵源于信号灯设置不合理。智能控制系统将全天划分为11个时段，每时段独立配时。协调控制保证干线流量协调，防止溢流。信号灯智能调时高德地图用户回传的位置数据。数据来源处理流程实时消息处理→行驶速度计算→拥堵状态判定。技术挑战海量分布式数据实时聚合与渲染。实时路况信息图平均耗时10分钟，多行驶4.5km，排放1.3kg二氧化碳。01传统痛点利用摄像头、GPS、手机客户端采集数据。03传感器网络车位感知、嵌入导航、车位预测。02智能系统功能推荐最优停车场，必要时建议改乘公交。04用户引导停车管理智能化03医疗大数据临床决策、慢病管理、医药研究、医疗管理。应用前景广阔提升医疗质量，优化资源配置，控制骗保。社会价值电子病历、物联网、人工智能融合发展。技术驱动力市场规模与趋势疑难重症转诊优质医疗资源下沉，实现就近治疗。远程健康管理慢性病患者可获个性化康复建议。临床辅助决策分析同类病例治疗路径，推荐最佳方案。医患互动平台专家在线答疑，提供公益性咨询服务。大数据电子病历结合医院数据、搜索数据、出行数据进行交叉验证。数据融合分析支持精准防控与资源调配。实时预警机制百度大脑监控关键词，识别潜在疫情区域。人口流动监测030204通过搜索关键词预判疫情爆发，早于官方通报。谷歌流感预测01流行病防控应用传染源筛查快速定位密切接触者，划定风险区域。数据安全严格权限管理，保障隐私合规。传播路径还原基于轨迹数据重建传播链。防控措施落地精准封控、隔离、检测，减少社会成本。疫情追踪与阻断04农业大数据浇水、施肥、施药等农事操作依赖经验判断，缺乏科学指导农产品产量偏低、生产效率不高，农业整体盈利水平有限。生产过程中环境污染问题突出，且存在严重的资源浪费现象。农业现代化水平偏低，多数地区仍沿用传统生产模式。。传统农业生产存在的问题农产品品牌化建设滞后，市场竞争优势不足种植品类、种植区域、种植规模的规划缺乏科学依据，决策盲目农业大数据构成环境气象检测环境气象监测系统也称为小型气象站，专业采集空气温湿度、光照强度、风速风向、降雨量、沙尘暴、酸雨、紫外辐射，以及二氧化碳、一氧化碳、甲烷、臭氧、气溶胶等多类气象与环境参数。精准播种人工智能可通过获取的土壤墒情、环境气象数据分析进行合理施肥、灌溉；通过对农作物市场周期需求的预测，选择适宜种植的作物品种，避免产销脱节引发价格剧烈波动，造成经济损失和农产品浪费。精准施肥/灌溉传统农业中，灌溉与施肥主要依赖种植者的个人经验。何时浇水、何时施肥，以及灌溉量与肥料种类的选择，都缺乏科学依据，易造成资源浪费与效率低下。土壤墒情监测土壤墒情监测系统可实现全天候不间断监测。现场远程监测设备自动采集土壤墒情实时数据：土壤温度、土壤湿度、光照度、土壤盐度、pH值以及土壤氮磷钾等，并利用GPRS无线网络实现数据远程传输；监控中心自动接收、存储各监测点的监测数据到数据库中。农业大数据应用智能病虫害监测计算机视觉技术可识别作物品种、病害程度和杂草生长情况，实现智能预防和病虫害管理，减少经济损失和环境影响，提升农产品安全性。而机器学习技术可以处理卫星图像数据，预测天气等环境变化对作物的影响，解决传统农业“看天吃饭”的问题苗情监测苗情监测是智慧农业生产中的一项重要内容，能够帮助农民准确掌握作物的生长发育动态与生产特性，总结作物高产栽培规律。智慧大棚智慧大棚可远程采集棚内空气温湿度、土壤温湿度、二氧化碳浓度、光照强度等环境数据及现场视频图像，并能自动控制湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等各类棚室设备。气象灾害预警农业气象灾害由温度引起的有干旱、冻害；由雨水引起的有洪涝、雹灾；由风引起的有台风等，这些问题都造成了农民的极大损失。农业大数据应用智慧畜牧业水产养殖环境监测食品溯源05环境大数据多维度的环保数据整合对于城市环保数据，天气预报、空气质量等数据往往需要综合分析，因此，聚合越多的城市环保数据，其潜在的价值就越有可能被挖掘出来。（1）气象气候数据最为常用的环保数据是气象数据，主要包括天气现象、温度、气压、相对湿度、风力风向、降雨量、紫外线辐射强度以及气象预警事件等。（2）大气质量数据通过特征因子检测仪器与PM2.5监测设备，可对大气中PM2.5、PM10、NO₂、SO₂、O₃等主要污染因子实现有效监测；针对化工企业周边等特定区域，还需监测空气中H₂S、NH₃、有机溶剂气体、可燃气体等污染因子。此外，空气中的花粉浓度、孢子浓度及大气背景辐射强度，在诸多场景下也属于重要的环保监测指标。（3）水体水质数据水质监测通过监测与测定水体中污染物的种类、浓度及变化趋势，进而评价水体质量状况。其监测范围覆盖广泛，既包含未受污染与已受污染的天然水体（江、河、湖、海、地下水等），也涵盖各类工业废水。水质监测项目主要分为两大类：一类是反映水体整体质量的综合指标，包括温度、色度、浊度、pH值、电导率、悬浮物、溶解氧、化学需氧量、生化需氧量等；另一类是各类有毒有害物质，如酚、氰、砷、铅、铬、镉、汞及有机农药等。为客观、精准评价江河、海洋等水体的水质状况，除上述监测项目外，还需根据实际需求测定水体的流速与流量指标。环保数据可视化

环保数据服务接口对具备计算机编程基础的用户而言，是高效获取数据的优质工具；但对于非编程背景的普通用户来说，更倾向于通过直观易懂的方式掌握环保数据。因此，将复杂的环保数据转化为可视化呈现形式（如图表、地图、动态趋势图等），让数据更易读、更具可读性，就显得尤为重要。

环保云平台的数据地图直观地展示了全国2500多个城市的天气预报、历史天气、大气环保、污染排放、地质灾害及基本的地理位置等数据，让用户可以一目了然地了解自己所在城市的环保信息。结合地理信息数据，也可以直观地在地图上展示并标识环保数据。06教育大数据教育大数据特点

相比于采用传统方法收集的教育数据，教育大数据展现出更强的实时性、连续性、综合性与自然性，并能借助多样化应用程序对复杂程度与深度各异的数据进行分析与处理。传统教育数据多以阶段性、片段化的形式收集，且通常在用户知情的情况下获取，分析方法也相对简单，多为基础统计分析。而教育大数据则覆盖整个教学过程中静态与动态的全维度信息，能够在无干扰教学与学习活动的前提下，持续记录教学全流程的数据，例如教学资源使用情况、课堂互动反应、学生在各知识点上的停留时长等。教育大数据的采集主要包括两大方面。1）教学大数据：涵盖考试数据、测验数据、作业数据、课堂行为数据、教研活动数据以及教学资源使用数据等。2）管理大数据：包括学生成长档案数据、教师专业发展数据、行政管理数据、校园消费数据以及校园安全相关数据等。教育大数据作用（1）教育大数据对教育管理的支持

（2）教育大数据对教学模式的支持（3）教育大数据对个性化学习的支持（4）教育大数据对教育评价的支持大数据应用于教育行业十大案例（1）个性化毕业典礼华中科技大学近两年来在个性化大数据应用方面的实践颇具亮点：通过对学生在校期间的生活、学习相关数据进行深度梳理，提炼出每位学生的成长主线，并将其融入故事化场景中进行呈现与叙述，这一创新形式引发了众多毕业生的强烈共鸣。一封名叫《光阴的故事——致某某》的电子邮件和截图在华中科技大学毕业生的微信朋友圈广为流传。每一位即将离校的学子只要打开连接，输入自己的校园账号就能获取在校期间学习、读书、餐饮等各方面的数据和收获。（2）你是吃货还是学霸由厦门大学图书馆设计的一个“圈.时光”的网站，收集整理了毕业生大学时代的阅读记录、进馆次数等，被毕业生视为大学生活的图书馆记忆。“圈.时光”新增食堂消费记录功能后，毕业生登录便能解锁更多青春细节——不仅能回顾自己最偏爱的餐厅、常去的超市及消费金额，还能查到累计打了多少米饭。这些充满生活气息的数据，让“吃货”与“学霸”的形象跃然纸上，也让校园回忆变得更加鲜活具体。大数据应用于教育行业十大案例（3）为贫困学生充饭卡据报道，南通理工大学教育基金会通过数据分析，每个月在食堂吃饭超过60顿，一个月总消费额不超过420元的，被列为受资助对象。南通理工大学还采取直接将补贴款打入学生饭卡的方式，学生无须填表申请，也无须额外审核流程。（4）寻找校园最孤独的人电子科技大学曾做过一个课题——寻找校园最孤独的人。他们从3万名在校生中，采集了2亿多条行为数据，数据来自学生选课记录、进出图书馆、寝室以及在食堂用餐、超市购物等数据。通过对不同的校园一卡通“一前一后刷卡”的记录进行分析，可以发现一个学生在学校有多少个亲密朋友。最后通过这个课题找到了800多个

校园最孤独的人，他们平均在校两年半的时间，一个知心朋友都没有。这些人中的17%可能产生心理疾病，剩下的则可能用意志力战胜了症状，但需要家长和学校重点给予关爱。大数据应用于教育行业十大案例（5）预测学生是否能正常完成学业纽约州波基普西市玛丽斯特学院（MaristCollege）与商业数据分析公司Pentaho合作发起开源学术分析计划，旨在一门新课程开始的两周内预测哪些学生可能会无法顺利完成课程。该计划基于Pentaho的开源商业数据分析平台开发了一个分析模型，通过收集学生点击线上阅读材料、是否在论坛上发言、完成卓越时长等信息，来预测学生的学业情况，及时干预帮助有问题的学生，从而提升毕业率。（6）判断老师的成长KickUP是一个专注教师评测的标准化SaaS工具，测评数据来自教师的自查报告以及学年内各项教学成果的反馈。这些数据可以纵向记录教师的成长历程，提出有待改善的地方。KickUP根据学生和老师的数量，按地区进行收费，目前全美有超过50个学校使用该款软件。大数据应用于教育行业十大案例（7）选择心目中的大学以美国著名高校卡内基梅隆大学和普度大学为例，Linkedln收集了这两所大学60000多名毕业生的职业生涯数据，数据量之庞大，足以在其中看出一些规律。输入“MIT”，便能快速看到该校毕业生的主要就业去向为Google、IBM、甲骨文等企业；输入“普渡”，则可发现礼莱、康明斯、波音是其毕业生的就业首选。这类信息对于中学的高年级和低年级学生而言，都是极具价值的参考宝藏——多数中学生对未来的职业规划仍处于模糊阶段，而借助LinkedIn的这款工具，学生们便能精准定位方向：无论是对太阳能、编剧领域感兴趣，还是关注医疗器械行业，都可以据此筛选出毕业生最易进入对应领域的院校，为报考择校提供科学、贴合职业发展的参考依据。大数据应用于教育行业十大案例（8）择优录取学生据PBS报道，伊萨卡学院（IthacaCollege）自2007年起便开始收集学生的社交网络数据。该校为申请学生搭建了一款类Facebook的专属社交平台ICPEERS，申请者可通过该平台与学院教师、其他申请者建立联系、互动交流。伊萨卡学院借助IBM统计分析系统，对ICPEERS平台产生的各类数据进行收集与分析，旨在研究申请者拥有哪些网络行为特征，更有可能选择入读该校。平台收集的数据包括申请者上传的个人资料照片数量、在ICPEERS上的好友数量等，研究人员认为，这类行为数据能够直观反映出申请者对该校的关注程度与感兴趣程度。大数据应用于教育行业十大案例（9）帮助学生提高成绩“西维塔斯学习”是一家专注于通过预测分析、机器学习技术提升学生学业成绩的企业。该公司打造了专属应用程序，支持师生进行课程规划与安排；各类智能手机第三方应用程序（PAA）兼具用户友好性与定制化特性，可根据各高校的实际需求个性化适配，助力不同办学定位的高校，依托该公司的分析工具开展大数据教学与管理相关工作。目前，“西维塔斯学习”已搭建起高等教育领域规模最大的跨校学习数据库。基于海量数据资源，能够清晰洞察学生成绩、出勤率、辍学率、在校生留存率等指标的整体趋势；依托超100万条学生相关记录、700万条课程记录，公司的软件系统可帮助用户精准识别引发学生辍学、学业表现不佳的预警信号，还能定位造成教学资源无效消耗的特定课程，同时挖掘出成效最优的教学资源与干预手段。大数据应用于教育行业十大案例（10）帮助学习设计个性化课程大数据公司Knewton研发了一款自适应学习数字平台，该平台分析了数百万从幼儿园到大学阶段学生的学习过程数据，并基于分析结果设计更科学的测试题目与更具个性化的课程目标。Knewton与HoughtonMifflinHarcourt展开合作，联合开发了K-12阶段的个性化数学课程；同时还携手法国创业公司GutenbergTechnology，共同打造了智能数字教科书。这类课程与教科书可精准适配每位学生的学习差异，学生能按照自身节奏自主把控学习进度，不受其他同学学习状态的影响。平台还会向教师实时反馈学情：既精准标注每位学生的学习薄弱点，也同步输出全班学生的整体学习表现分析数据，为教学指导提供科学依据。教育大数据技术（1）教师行为分析

借助图像处理等技术手段，可对教师行为进行多维度识别与分析，例如，教师是否使用板书、板书内容是否规范、教辅工具使用是否合理、教师音量与语速是否适中、课堂互动频次与效果如何，以及教师对课堂的整体驾驭能力等（见图8.21）。教育大数据技术（2）学生行为分析通过人脸识别、情感识别技术，可分析学生的听课状态，是否睡觉、是否交头接耳、是否留神，可解决自动签到、互动是否积极等问题（见图8.22）。07政府大数据政府主要部门的数据内容及数据应用开发价值政府单位数据内容数据价值气象局气象、天气预报、灾害预警、灾情公布数据企业经营范围预测与指导法院提供各类案件诉讼的执行过程数据，以及相关案件信息的汇总资料数据。了解不良企业和个人的诉讼情况。让有不良诉讼事件的企业无法参与政府高规格的采购项目竞标检察院提供各类提请公诉案件的过程数据，以及相关案件信息的汇总资料数据。知晓检察院的案件汇总统计以及审核情况，及时发现误判的案件，且有利于企业信用的查询发改委提供政府各类项目的开展以及落实情况有效协助政府追踪各类项目开展和落实状况，核实项目资金落实情况财政局提供涉及政府各部门的资金拨款情况核实项目资金落实进度，审核政府资金配置的合理性经信委提供政府各类信息化建设情况追踪项目开展以及合理性情况，及时发现项目执行中出现的问题，规避政府资金使用风险教育局（教委）提供区域内教师资源、学生资源、教育财政资金、教育活动开展、教师工资发放、图书采购、学生学习情况追踪、学生个人发展情况追踪等教育领域的数据有利于教育资源合理化配置和开发，提供合理的助学金发放机制、为精准营销学习资源和在线教育提供数据保障地震局提供地震预测、地震预防、减灾发展、安全评估、地震监测、地震破坏度等数据为政府监测预报、震灾预防、紧急救援等民政工作提供数据支持，也可以为商业保险提供数据价值知识产权局提供各行各业企业、产品、服务等的知识产权数据，也提供知识产权审查、复审、侵权等数据开放知识产权数据，有利于公众对于知识产权数据检索、查询的需要，及时了解到专利文献收集和国际交换规则，为企业节约研发时间和研发经费交委提供汽车、自行车数量、交通工具种类统计、基础设施建设、行业安全生产以及、交通行业对外交流与合作、交通专项资金落实以及交通违章数据对于政府区域经济发展实力分析提供数据支撑，制订符合本地交通发展的政策，有利于节能减排工作以及智能交通系统建设，为汽车公司提供指标参考，实施精准营销农委

所辖区域内各类农业发展状况数据准确判断地域经济作物的发展时机，为农民致富打下数据基础；提升都市型现代农业产业布局规划，推进农业结构战略性调整，提高专业化、规模化、集约化水平；推动农村产业结构优化升级，指导农村科技服务体系建设粮食局提供每年的粮食缴纳、政府粮食拨款、粮食上缴国家情况、重要消费品市场分布、重要生产资料流通以及粮食经济发展情况数据。对于粮食的价格发展以及粮食流通趋势做出及时判断，有利于发改委、民政部等部门开展工作民政局提供社会服务统计、低保统、灾情分布、社会福利事业统计数据。对人口发展趋势作判断，及时了解辖区内人口的变化（新增、死亡等），了解贫富发展情况，及时配合自然灾害救治等工作人社局提供人力资源市场分布、人力资源流动、社会保障基金投资、劳动、人事争议调解仲裁以及公积金安置状况数据促进人才合理流动，监督社会保险基金总体收支平衡，了解各企业人事仲裁情况。及时发现企业相应的社保行为