oracle advanced analytics介绍_v1.0

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1、ROracleAdvancedAnalytics介绍杨雷Lei.L.Yang@oracle.comTechFSISalesConsultant©2012Oracle–AllRightsReservedAgenda1什么是OracleAdvancedAnalytics2OracleAdvancedAnalytics定位3OracleAdvancedAnalytics优势2“BigData”“BigDataAnalytics”10,000“截止到2003年，总共产生了5Exabytes2011年产生了1.8ZB的数据…信息数据,但是

2、如今每两天就会产生同样级别甚至更多的数据，并且产生速度还在逐渐增加。”-GoogleCEOEricSchmidt90%以上是非结构化数据5,000大约500万亿个文件需要快速响应能力:(INBILLIONS)每两年就会增长一倍收集和整合数据理解数据并发掘他们潜在的关系作出响应和采取必要的行动(GIGABYTESOFDATA)CREATED0200520102015ContentProvidedByCloudera.Source:IDC2011结构化数据非结构化数据3高级分析简介高级分析能够带来哪些不同？电信消费品金融服务公共部门客户分析客户分析客户和企业分

3、析支出和公众分析客户保留（流失）客户细分和特征分析收入预测支出预测客户细分、客户特征分析和行为市场组合分析购物篮分析欺诈识别分析客户交互优化信用风险/策略分析（账龄分析）安全/智能分析产品组合分析（捆绑）购物篮和行为分析保险欺诈防范客户分析客户交互优化经济指标预测石油天然气医疗保健和生命科学媒体观光勘探和生产+分布分析患者和企业分析广告分析来宾分析需求预测患者疗效分析广告优化细分、获取、保留、交互优化质量控制药物开发营销优惠优化资产绩效分析预测性资产维护转化研究（个性化医疗）收入预测娱乐场楼层布局优化地震数据

4、的大数据分析收入和需求预测广告收入预测和优化收入优化分配和补货优化价格优化HR欺诈防范分析分布优化实时优先级分配4什么是高级分析和数据挖掘?从大量的数据中自动刷选，寻找其中隐藏的行为和趋势，发掘出有价值的新洞察，并最终作出预测A1A2A3A4A5A6A7•确定最重要的因素(属性分析)•预测客户行为(分类)•预测和评估目标值(回归)•发现目标人群或者事物的概况(决策树)•人口分布(聚类Clustering)•防欺诈或者“意外事件”(异常检测AnomalyDetection)•相关性分析(Associations)5AdvancedAnalytics如何

5、工作?来自一个银行的交易典型的欺诈案例:#交易•欺诈者变得越来越聪明，模仿平常交易的习惯：欺诈(2)•(1)正常的交易，偏高的交易额•(2)过多的交易，偏低的交易额欺诈(1)$金额6AdvancedAnalytics如何工作?传统分析切片典型的欺诈案例:#交易•欺诈者变得越来越聪明，模仿通常的习惯：Outlier欺诈(2)•(1)正常的交易，偏高的交易额•(2)过多的交易，偏低的交易额“正常”传统业务分析方法和BI工具:行为•一次寻找一个合适的变量，不能从交易区域里区分出欺诈交易。欺诈(1)Outlier“正常”行为Outlier$金额7AdvancedAnalyti

6、cs如何工作?使用预测模型#交易99%典型的欺诈案例:NeuralNet95%•ConfidenceNon-欺诈者变得越来越聪明，模仿通常的习惯：FraudLevels90%欺诈(1)•(1)正常的交易，偏高的交易额•(2)过多的交易，偏低的交易额传统业务分析方法和BI工具:•一次寻找一个合适的变量，不能从交易区域里区分出欺诈交易。高级分析,多元分析:欺诈(2)•两个变量的可视化和置信区间让我们识别出二维线性回归空间的非置信区间交易。决策树$金额•企业级分析往往需要同时引入成百上千的变量，针对未来的评分会自动选择强大的库内分析/HDFS算法。8什么是OracleAdv

7、ancedAnalytics选项?最快的交付企业级预测分析的方法1.功能强大–数据库内数据挖掘算法和开源R算法相结合–可以通过SQL,PL/SQL,R和数据库APIs访问–可伸缩，在数据库内并行执行2.易用–针对从业务用户到数据科学家不同用户的GUI和IDE选择3.企业级–集成Oracle数据库特性–企业分析应用与BI环境的无缝集成9OAA价值优势R1.功能强大传统分析Oracle高级分析数据导入ValueProposition数据挖掘•最短的从“数据”到“可操作的信息”时间周期模型“打分”•最快的分析型开发数据准备和Savings•最快的库内打分引