大数据第1章 大数据概述
第1章 大数据介绍
非结构化数据
另一类称为非结构化数据，是指数据结构不规则或不完整，甚至没有预定义的
文本数据比结构化数据要占用更多的内存，比如“hello！”这样一个简单的 单词，计算机用二进制表示出来，会看到一长串数字。那么可想而知，大量的 文本将占用更多的存储空间，表示起来也更加复杂。
图像是另一种非结构化数据。一张标有数字8的图像，大家看到它可能会想到 马路上各种各样的广告牌和数字显示LED屏。这个图像是由很多小方格组成的， 小方格被称为像素点。
（2）非结构化数据常指不规则或不完整的数据，包括所有格式的办公文档、 XML、HTML、各类报表、图片、图像以及咅频、视频信息等。企业中80%的数 据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。相对于以往便于存储的
语音是第三种非结构化数据形式。例如人说话的声音、唱歌，都是由于空气 震动而产生的声波。除了空气以外，在固体和液体中声音也是可以传播的。
第四类非结构化数据是视频，它是由一系列的静态影像与声音组合而成的。 视频按照一定的刷新频率进行刷新和播放，利用了人眼的视觉暂留原理，当播 放的速率超过每秒24帧以上时，可以给人一种平滑连续变化的动态视觉效果。
“大数据”一词在1980年未来学家阿尔文·托夫勒著的《第三次浪潮》书中将 “大数据”称为“第三次浪潮的华彩乐章”。
1997年美国宇航局研究员迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃斯首次使用“大数据” 这一术语来描述20世纪90年代的挑战。
2007–2008年随着社交网络的激增，技术博客和专业人士为“大数据” 概念注 入新的生机。
《大数据导论》复习资料
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据教程01第一章 大数据概述
数据量很大，超大的数据量决定了需要考虑的数据价值和潜在
（Volume） 信息；同时也决定了计算的规模。
多样
多样指大数据数据类型的多样性，大数据包含着半结构化、非结构化的
（Variety） 数据。
价值
海量的大数据中，真正有价值的数据可能很少，因此从整体来看，大数
（Value） 据的价值密度低。
Master 是 Namenode ， Slave 是 Datanode ， HDFS 集 群 由 一 个 名 称 节 点 （Namenode）和一定数量的数据节点（Datanode）组成。其中 Namenode控 制客户端对数据的访问和负责管理文件系统命名空间，是一个负责管理文件 系统命名空间和客户端访问文件的中央服务器。Datanode通常用于管理连接 到节点的存储，即管理正在运行的节点上的数据存储。在内部，Datanode节 点包含有一个或多个块（blocks）并将数据存储在其中，HDFS是使用Java语 言构建的;任何支持Java的机器都可以运行NameNode或DataNode。
第一章 大数据基础
1.1 大数据发展背景概述 1.2 大数据相关概念及特点 1.3 大数据应用过程 1.4 大数据技术 1.5 大数据应用行业 1.6 大数据的挑战和机遇
1.3 大数据应用过程
1.3.1 数据采集 1.3.2 预处理 1.3.3 数据存储管理 1.3.4 数据挖掘分析
1.3.1 数据采集
2.集群（Clustering） 指将多台计算机或者服务器通过物理上以及软件上的部署，使其像 一台计算机一样被使用。集群强调的是扩展。
3.分布式（Distribute） 指是将任务或者数据切分到不同的服务器进行计算或者存储，分布 式强调的是切分。
大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
THANtening, this course is expected to bring you value and help
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
大数据技术及应用教学课件第1章-大数据技术概述
大数据技术及应用
Big Data Technology and Application
目录
CONCENTS
第1章 大数据技术概述 第2章 大数据采集与预处理 第3章 大数据存储技术 第4章 大数据分析挖掘-分类 第5章 大数据分析挖掘-回归
目录
CONCENTS
cont.
第6章 大数据分析挖掘-聚类 第7章 大数据分析挖掘-关联规则 第8章 大数据可视化技术 第9章 电信行业大数据应用 第10章 其他行业大数据应用
的纷繁复杂，而不再追求精确性；最后，不再探
求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关
系。
• —— Viktor Mayer-Schönberger
2 大数据技术
ห้องสมุดไป่ตู้
用户
企业
政府机构
科研部门
数据展现
数据分析
数据存储 与管理
数据可视化
传统技 术
数据挖掘
机器学习
数理统计
云计算技 术
并行计算
实时计算与流式计算
第1章
大数据技术概述
主要内容
01
什么是大数据
02
大数据技术
03
大数据应用
1 什么是大数据？
大数据是需要新处
大数据是指大小超 出传统数据库工具
01
理模式才能具有更 强的决策力、洞察
的获取、存储、管
发现力和流程优化
理和分析能力的数 据集。 —麦肯锡
04
能力的海量、高增
02
长率和多样化的信 息资产。 —Gartner
数据规约
在不损害挖掘结果准确性的前 提下, 通过有效的数据采样和 属性选择, 缩小数据集的规模, 提高数据挖掘的效率。
计算机行业大数据分析与应用方案
计算机行业大数据分析与应用方案第1章大数据概述 (4)1.1 大数据定义与发展历程 (4)1.1.1 定义 (4)1.1.2 发展历程 (4)1.2 大数据技术架构与关键技术 (5)1.2.1 技术架构 (5)1.2.2 关键技术 (5)1.3 大数据在计算机行业中的应用价值 (5)第2章数据采集与预处理 (5)2.1 数据源识别与采集技术 (6)2.1.1 数据源识别 (6)2.1.2 采集技术 (6)2.2 数据预处理方法与处理流程 (6)2.2.1 数据预处理方法 (6)2.2.2 数据处理流程 (6)2.3 数据清洗与数据集成 (7)2.3.1 数据清洗 (7)2.3.2 数据集成 (7)第3章数据存储与管理 (7)3.1 分布式存储技术 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 关键技术 (7)3.1.3 常见分布式存储系统 (8)3.2 数据仓库与数据湖 (8)3.2.1 数据仓库 (8)3.2.2 数据湖 (8)3.3 数据压缩与索引技术 (8)3.3.1 数据压缩 (8)3.3.2 数据索引 (9)3.3.3 数据压缩与索引的应用实践 (9)第4章数据挖掘算法与应用 (9)4.1 监督学习算法及其应用 (9)4.1.1 分类算法 (9)4.1.2 回归算法 (9)4.1.3 监督学习应用案例 (9)4.2 无监督学习算法及其应用 (9)4.2.1 聚类算法 (9)4.2.2 降维算法 (10)4.2.3 无监督学习应用案例 (10)4.3 深度学习算法及其应用 (10)4.3.1 卷积神经网络（CNN） (10)4.3.3 对抗网络（GAN） (10)4.3.4 深度强化学习 (10)4.3.5 深度学习应用案例 (11)第5章大数据分析平台 (11)5.1 大数据分析工具与框架 (11)5.1.1 批处理框架 (11)5.1.2 流处理框架 (11)5.1.3 实时处理框架 (11)5.2 分布式计算引擎 (11)5.2.1 分布式存储 (11)5.2.2 分布式计算 (12)5.2.3 资源调度与管理 (12)5.3 云计算与大数据融合 (12)5.3.1 云计算平台 (12)5.3.2 云原生大数据技术 (12)5.3.3 边缘计算与大数据 (12)第6章计算机行业大数据应用场景 (12)6.1 互联网行业大数据应用 (12)6.1.1 用户行为分析 (12)6.1.2 推荐系统 (12)6.1.3 网络安全 (13)6.2 金融行业大数据应用 (13)6.2.1 风险管理 (13)6.2.2 客户关系管理 (13)6.2.3 量化投资 (13)6.3 医疗行业大数据应用 (13)6.3.1 疾病预测与预防 (13)6.3.2 临床决策支持 (13)6.3.3 药物研发 (13)6.3.4 健康管理 (13)第7章用户行为分析与推荐系统 (13)7.1 用户行为数据采集与处理 (13)7.1.1 数据采集方法 (13)7.1.2 数据预处理 (14)7.1.3 数据存储与管理 (14)7.2 用户画像构建 (14)7.2.1 用户属性分析 (14)7.2.2 用户行为模型构建 (14)7.2.3 用户画像更新与维护 (14)7.3 推荐算法与系统设计 (14)7.3.1 协同过滤推荐算法 (14)7.3.2 内容推荐算法 (14)7.3.3 混合推荐算法 (15)7.3.5 推荐系统评估与优化 (15)第8章数据可视化与交互式分析 (15)8.1 数据可视化技术与方法 (15)8.1.1 数据可视化概述 (15)8.1.2 常见数据可视化技术 (15)8.1.3 高级数据可视化方法 (15)8.2 交互式数据分析工具 (15)8.2.1 交互式数据分析概述 (15)8.2.2 常用交互式数据分析工具 (16)8.2.3 自定义交互式分析应用 (16)8.3 可视化报表与仪表盘设计 (16)8.3.1 可视化报表设计 (16)8.3.2 仪表盘设计 (16)8.3.3 个性化定制与自适应展示 (16)第9章大数据安全与隐私保护 (16)9.1 大数据安全威胁与挑战 (16)9.1.1 数据泄露风险 (16)9.1.2 数据篡改与完整性破坏 (16)9.1.3 恶意攻击与入侵 (16)9.1.4 大数据环境下安全策略的挑战 (16)9.2 数据加密与安全存储技术 (16)9.2.1 数据加密算法概述 (16)9.2.1.1 对称加密算法 (16)9.2.1.2 非对称加密算法 (16)9.2.1.3 混合加密算法 (17)9.2.2 数据加密技术在计算机行业的应用 (17)9.2.2.1 数据传输加密 (17)9.2.2.2 数据存储加密 (17)9.2.2.3 数据加密在云计算中的应用 (17)9.2.3 安全存储技术 (17)9.2.3.1 数据备份与恢复 (17)9.2.3.2 数据隔离与访问控制 (17)9.2.3.3 数据脱敏技术 (17)9.3 隐私保护与合规性要求 (17)9.3.1 隐私保护概述 (17)9.3.1.1 隐私保护的重要性 (17)9.3.1.2 隐私保护的基本原则 (17)9.3.2 计算机行业隐私保护技术 (17)9.3.2.1 数据脱敏技术 (17)9.3.2.2 差分隐私 (17)9.3.2.3 零知识证明 (17)9.3.3 合规性要求与法规政策 (17)9.3.3.1 我国相关法律法规 (17)9.3.3.3 企业合规性策略与实践 (17)9.3.4 隐私保护与数据共享的平衡 (17)9.3.4.1 数据共享中的隐私保护挑战 (17)9.3.4.2 隐私保护技术在数据共享中的应用 (17)9.3.4.3 隐私保护与数据价值的权衡 (17)第10章大数据未来发展趋势与展望 (17)10.1 新一代大数据技术发展趋势 (18)10.1.1 分布式计算与存储技术优化 (18)10.1.2 数据挖掘与知识发觉技术升级 (18)10.1.3 安全与隐私保护技术发展 (18)10.2 人工智能与大数据的融合创新 (18)10.2.1 人工智能技术在数据分析中的应用 (18)10.2.2 大数据驱动的深度学习研究 (18)10.2.3 人工智能助力大数据应用创新 (18)10.3 大数据在行业应用中的拓展与挑战 (18)10.3.1 大数据在金融领域的应用拓展 (18)10.3.2 大数据在医疗行业的深度应用 (18)10.3.3 大数据在智慧城市中的应用挑战 (18)第1章大数据概述1.1 大数据定义与发展历程1.1.1 定义大数据（Big Data）指的是在规模（数据量）、多样性（数据类型）和速度（数据及处理速度）三个方面超出传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。
第1章 大数据技术概述
1、数据采集和预处理 数据预处理是利用ETL（ Extract-Transform-Load）
工具将分布的、异构的数据源的数据抽取到临时中间层后 进行数据清洗和转换，最后加载到数据集市或者数据仓库 中，成为联机分析处理（OLAP）和数据挖掘（DATA MINING）的数据基础；也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka等）把实时采集的数据作为流计算系统的输 入，进行实时处理分析。
理、数据分析和挖掘、数据可视化等各阶段的任务，下表
1-1列出了每个环节使用到的常用软件。
表1-1 常用大数据软件
大数据技术
大数据常用软件
数据采集
Kafka，Sqoop，Klume
数据存储和管理 数据分析和挖掘
数据可视化
HDFS，Hbase，Redis， MongoDB，Hive Mapreduce，Spark， Python，Mahout ECharts，D3，Tableau
1、大数据的定义
大数据（big data），指无法在一定时间范围内 使用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决 策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高 增长率和多样化的信息资产。
2、大数据的特征
目前普遍使用5V特征来具体描述大数据，如图 1-1所示。
（4）速度快时效高（Velocity） 大数据的第四个特征是数据增长速度快，处理速度也快， 时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被 用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。 这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
（5）真实性（Veracity） 该特征主要体现了数据的质量。
hbase-1.2.6.1-bin.tar.gz
redis-5.0.4.tar.gz mongodb-linux-x86_64-ubuntu1604-4.0.1.tgz
大数据概述2020-10-15
1.1 大数据的概念
大数据技术基础
操作系统/ 网络
第一章 大数据概念及其应用
系统管理
Java/python
编程语言
大数据
数据库
数据分析
大数据应用人才培养系列教材
第一章 大数据导论
1.1 大数据的概念 1.2 大数据技术基础 1.3 大数据处理流程 1.4 Hadoop生态简介
1.1 大数据的概念
2
的“数据困境”。
• 2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for innovation,
competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指
3
其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”
YouTube每月接待多达8亿的访客，平均每一秒钟就会有一段长度在1小时以上 的视频上传。
Twitter上的信息量几乎每年翻一番，每天都会发布超过4亿条微博。
1.1 大数据的概念
Value
1、价值密度低：信息分布毫无规律， 隐藏较深。 2、价值体现：具备高性能、实时性、 可扩展性的预测能力。 3、实现价值的三要素：大分析、大宽 带、大内容。
4
管理方式:业务数据化→数据业务化
1.1 揭秘大数据
大数据时代的八个重大变革
第一章 概论
5
研究范式:第三范式 → 第四范式
6
数据的属性:数据是资源→数据是资产
7
数据处理模式:小众参与→ 大众协同
8
思维方式: 整体思维+相关思维+容错思维
大数据应用人才培养系列教材
第一章 大数据导论
大数据应用与管理实战指南
大数据应用与管理实战指南第1章大数据概述 (3)1.1 大数据的发展历程 (3)1.2 大数据的核心概念 (4)1.3 大数据的应用领域 (4)第2章大数据技术架构 (5)2.1 分布式存储技术 (5)2.1.1 分布式文件系统 (5)2.1.2 分布式数据库 (5)2.1.3 分布式缓存 (5)2.2 分布式计算技术 (5)2.2.1 MapReduce (5)2.2.2 Spark (5)2.2.3 Flink (6)2.3 大数据传输与调度技术 (6)2.3.1 数据传输 (6)2.3.2 数据调度 (6)2.3.3 数据流处理 (6)第3章数据采集与预处理 (6)3.1 数据源分析 (6)3.2 数据采集方法 (7)3.3 数据预处理技术 (7)第4章数据存储与管理 (8)4.1 关系型数据库 (8)4.1.1 关系型数据库概述 (8)4.1.2 常见关系型数据库 (8)4.1.3 关系型数据库在大数据时代的挑战 (8)4.2 非关系型数据库 (8)4.2.1 非关系型数据库概述 (8)4.2.2 常见非关系型数据库 (8)4.2.3 非关系型数据库与关系型数据库的融合 (8)4.3 大数据存储方案选型 (8)4.3.1 大数据存储需求分析 (8)4.3.2 存储方案选型原则 (8)4.3.3 常见大数据存储解决方案 (9)4.3.4 存储方案选型实例 (9)第5章数据分析与挖掘 (9)5.1 数据挖掘算法 (9)5.1.1 分类算法 (9)5.1.2 聚类算法 (9)5.1.3 关联规则挖掘算法 (9)5.1.4 时间序列分析算法 (9)5.2.1 Hadoop (9)5.2.2 Spark (10)5.2.3 Flink (10)5.2.4 TensorFlow (10)5.3 数据可视化技术 (10)5.3.1 商业智能（BI）工具 (10)5.3.2 JavaScript可视化库 (10)5.3.3 地理信息系统（GIS） (10)5.3.4 3D可视化技术 (10)第6章大数据应用场景实战 (10)6.1 金融领域应用 (10)6.1.1 客户画像构建 (10)6.1.2 信贷风险评估 (11)6.1.3 智能投顾 (11)6.2 电商领域应用 (11)6.2.1 用户行为分析 (11)6.2.2 库存管理优化 (11)6.2.3 营销活动策划 (11)6.3 医疗领域应用 (11)6.3.1 疾病预测与预防 (11)6.3.2 精准医疗 (11)6.3.3 医疗资源优化配置 (11)第7章大数据项目管理 (11)7.1 项目规划与评估 (12)7.1.1 项目目标确立 (12)7.1.2 资源配置 (12)7.1.3 项目计划制定 (12)7.1.4 项目评估 (12)7.2 项目实施与监控 (12)7.2.1 项目启动 (12)7.2.2 数据采集与处理 (12)7.2.3 数据分析与挖掘 (12)7.2.4 项目进度监控 (12)7.2.5 项目质量保障 (12)7.2.6 项目风险管理 (13)7.3 项目成果评估与优化 (13)7.3.1 项目成果评估 (13)7.3.2 项目成果展示 (13)7.3.3 项目经验总结 (13)7.3.4 项目优化建议 (13)7.3.5 项目闭环 (13)第8章大数据安全与隐私保护 (13)8.1 大数据安全威胁与挑战 (13)8.1.2 大数据安全挑战 (14)8.2 数据加密与脱敏技术 (14)8.2.1 数据加密技术 (14)8.2.2 数据脱敏技术 (14)8.3 数据安全法规与政策 (14)8.3.1 数据安全法律法规 (14)8.3.2 数据安全政策 (15)第9章大数据运维与优化 (15)9.1 大数据平台运维管理 (15)9.1.1 运维管理策略 (15)9.1.2 运维管理工具 (15)9.1.3 运维管理最佳实践 (15)9.2 数据仓库功能优化 (16)9.2.1 功能优化策略 (16)9.2.2 技术手段 (16)9.2.3 实践案例 (16)9.3 大数据应用功能监控 (16)9.3.1 监控策略 (16)9.3.2 监控工具 (17)9.3.3 实践案例 (17)第10章大数据未来发展趋势 (17)10.1 人工智能与大数据 (17)10.2 边缘计算与大数据 (17)10.3 大数据在其他领域的应用前景 (18)第1章大数据概述1.1 大数据的发展历程大数据的发展可追溯至二十世纪九十年代，初期表现为数据存储、处理和分析技术的逐步积累与演进。
高教社唐九阳大数据技术基础教学课件第1章 大数据概述
第一章 大数据概述
1
内容大纲
数据认知 大数据的成因 大数据的内涵和特征 大数据的结构类型 大数据时代的新理念 大数据应用场景 典型企业大数据解决方案
2
数据、信息和知识
3
数据化，不是数字化
4
大数据的成因
5
大数据的内涵
不同领域专家学者给出了不同的“大数据”定义
计算机科学与技术：当数据量、数据的复杂程度、数据处理的任务要求等超出 传统数据存储与计算能力时，称之为“大数据”。 统计学：当能够收集足够的全部（总体中的绝大部分）个体的数据，且计算能 力足够强，可以不用抽样，直接在总体上就可以进行统计分析时，称之为“大 数据”。 机器学习：当训练集足够大，且计算能力足够强，只需要通过对已有的实例进 行简单查询即可达到“智能计算的效果”时，称之为“大数据”。 社会科学家：当多数人大部分社会行为可以被记录下来时，称之为“大数据” 。
6
大数据的特征
7
大数据的结构类型
类型
含义
本质
举例
直接可以用传统关系数据库存储和
结构化数据 管理的数据
先有结构，后有数据
关系型数据库中的 据
无法用关系数据库存储和管理的数 没有（或难以发现）统一
非结构化数据 据
结构的数据
语音、图像文件等
经过一定转换处理后可以用传统关 先有数据，后有结构
半结构化数据
14
9
从“第三范式”到“第四范式”
10
大数据应用场景
零售行业大数据应用 金融行业大数据应用 医疗行业大数据应用 教育行业大数据应用 农业大数据应用 智慧城市大数据应用
11
典型企业大数据解决方案
12
大数据平台技术
大数据技术基础第一章：大数据技术概述
1.1.2 大数据技术的影响
• 1. 大数据技术在国外 • 2013年5月，麦肯锡全球研究所 （McKinsey Global Institute）发布了一份名为《颠覆性 技术：技术进步改变生活、商业和全球经济》的研究报告。 • 2014年5月，美国政府发布了2014年全球大数据白皮书的 研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》。 • 美国和欧洲一些发达国家政府都从国家科技战略层面提出 了一系列的大数据技术研究计划，以推动政府机构、重大 行业、学术界和工业界对大数据技术的研究和应用。
1.3 大数据的存储与计算模式
• 大数据时代的出现，简单地说是海量数据同完美计算能力 结合的结果，准确地说是移动互联网、物联网产生了海量 的数据，大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、 存储、计算、分析的问题
1.3.1 大数据的存储模式
• • • • • 1. 大数据存储问题与挑战 大数据存储系统面临的挑战主要来自以下3个方面。 (1) 存储规模大，通常达到 PB（1,000 TB）甚至 EB（1,000 PB）量级。 (2) 存储管理复杂，需要兼顾结构化、非结构化和半结构化的数据。 (3) 数据服务的种类和水平要求高，换言之，上层应用对存储系统的 性能、可靠性等指标有不同的要求，而数据的大规模和高复杂度放大 了达到这些指标的技术难度。
1.2 大数据的概念、特征及意义
1.2.1 什么是大数据
• 关于大数据，不同的机构或个人有不同的理解，难以有一个非 常定量的定义。大数据是一个宽泛的概念，见仁见智，有些人 可能强调数据的规模，即“大”字；有些人可能强调大数据的 作用，即大数据能帮助人们做什么；甚至有些人更强调新数范围内用常规软件工具进行捕捉、 管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决 策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多 样化的信息资产。
《大数据导论》复习资料教学内容
《大数据导论》课程期末复习资料《大数据导论》课程讲稿章节目录：第1章大数据概述（1）大数据的概念（2）大数据的特征（3）大数据的数据类型（4）大数据的技术（5）大数据的应用第2章大数据采集与预处理（1）大数据采集（2）大数据预处理概述（3）数据清洗（4）数据集成（5）数据变换（6）数据规约第3章大数据存储（1）大数据存储概述（2）数据存储介质（3）存储系统结构（4）云存储概述（5）云存储技术（6）新型数据存储系统（7）数据仓库第4章大数据计算平台（1）云计算概述（2）云计算平台（3）MapReduce平台（4）Hadoop平台（5）Spark平台第5章大数据分析与挖掘（1）大数据分析概述（2）大数据分析的类型及架构（3）大数据挖掘（4）大数据关联分析（5）大数据分类（6）大数据聚类（7）大数据分析工具第6章大数据可视化（1）大数据可视化概述（2）大数据可视化方法（3）大数据可视化工具第7章社交大数据（1）社交大数据（2）国内社交网络大数据的应用（3）国外社交网络大数据的应用第8章交通大数据（1）交通大数据概述（2）交通监测应用（3）预测人类移动行为应用第9章医疗大数据（1）医疗大数据简介（2）临床决策分析应用（3）医疗数据系统分析第10章大数据的挑战与发展趋势（1）大数据发展面临的挑战（2）大数据的发展趋势一、客观部分：（单项选择、多项选择）（一）、单项选择1.以下不是NoSQL数据库的是（）A.MongoDBB.HBaseC.CassandraD.DB2★考核知识点:NoSQL与NewSQL主流系统参考讲稿章节：3.7附1.1.1（考核知识点解释）：目前市场上主要的NoSQL数据存储工具有：BigTable、Dynamo 、Hbase、MongoDB、CouchDB、Hypertable还存在一些其他的开源的NoSQL数据库，Neo4j、Oracle Berkeley DB、Apache Cassandra等另外，NewSQL数据库。
大数据导论思维第1章 大数据时代概念
01 运营式系
统阶段
02 用户原创 内容阶段
03 感知式系
统阶段
3个阶段
大数据的产生
01 运营式系统阶段：数据库的出现使得数据管理的复杂度大大降低， 实际中数据库大多为运营系统所采用，作为运营系统的数据管理子系统。 人类社会数据量第一次大的飞跃是建立在运营式系统开始广泛使用数据 库开始的。这个阶段最主要特点是数据往往伴随着一定的运营活动而产 生并记录在数据库中的，这种数据的产生方式是被动的。
第二 大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场 的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
大数据的作用
第三 大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的 决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。
第四 大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如，抽 样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过 实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据， 进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
不接受复杂性
数据处理模式
小众参与
New 第四范式 数据资产 基于数据 数据科学 简单算法 数据业务化 数据驱动 以数据为中心 接受复杂性 大众协同
对研究范式的新认识
对研究范式的新认识：从第三范式到第四范式
2007年1月，图灵奖获得主、关系型数据库鼻祖Jim Gray发表了演讲： 《第四范式：数据密集型科学发现》提出了科学研究的第四范式——数 据密集型科学发现。
5.9 2.8
11.8
21.5
80%是非结构化或半结构化类型的。
PART 03 大数据的产生与作用
大数据是信息通信技术发展积累至今， 按照自身技术发展逻辑，从提高生产效 率向更高级智能阶段的自然生长。
第1章大数据技术教程-大数据技术概述
第一章大数据技术概述1.1 大数据的概念近几年来，互联网技术飞速发展，特别是社交网络、物联网、云计算、雾计算技术的兴起与普及，以及各种传感器的广泛应用，数量庞大、种类众多、时效性强的非结构化数据成指数级增长，传统的数据存储、分析技术在实时处理大量的非结构化信息时遇到瓶颈，大数据的概念应运而生。
到底什么是大数据？大数据的特征是什么？大数据与传统上的数据有哪些不同特性？大数据具有哪些应用价值？大数据通常的处理技术有哪些？针对这些问题，我们将在本教程中逐一探讨。
1.1.1什么是大数据在探讨什么是大数据前，我们先来了解一下什么是数据。
传统意义上的数据是对客观事物的逻辑归纳，是事实或观察的结果，是用于表示客观事物的未经加工的“有根据的数字”。
数据源于测量，是对客观世界测量结果的记录。
人类一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。
当人类进入信息时代之后，数据是一切能输入计算机并被计算机程序处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。
数据可以是连续的值，比如声音、图像，称之为模拟数据；它也可以是离散的，如符号、文字，称之为数字数据。
在现代计算机系统中，所有的数据都是数字的。
数字数据是所有数据中最容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，都是立足于数字数据。
传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数字数据，甚至在很多情况下专指统计数字数据，这些数字数据用来描述某种客观事物的属性。
大数据属于数据范畴，在类型上涵盖模拟数据和数字数据，在体量方面，具有数据庞大的特征，在数据处理方式，与传统的数据处理方式有所不同。
人们在早些年习惯把规模庞大的数据称为“海量数据”，但实际上，大数据（Big Data）这个概念在2008年就已经被提出。
2008年，在Google公司成立10周年之际，著名的《自然》杂志专门出版了一期专刊，讨论大数据相关的一系列技术问题，其中就提出了大数据（Big Data）的概念。
信息技术行业大数据分析与挖掘应用方案
信息技术行业大数据分析与挖掘应用方案第1章大数据概述 (3)1.1 大数据发展背景 (3)1.2 大数据定义与特征 (3)1.3 大数据在信息技术行业中的应用 (4)第2章数据采集与预处理 (4)2.1 数据源识别与采集 (4)2.1.1 数据源识别 (5)2.1.2 数据采集 (5)2.2 数据预处理方法 (5)2.2.1 数据规范化 (5)2.2.2 数据编码 (5)2.2.3 数据采样 (5)2.3 数据清洗与整合 (5)2.3.1 数据清洗 (6)2.3.2 数据整合 (6)第3章数据存储与管理 (6)3.1 分布式存储技术 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 关键技术 (6)3.1.3 应用案例 (6)3.2 数据仓库技术 (6)3.2.1 概述 (7)3.2.2 关键技术 (7)3.2.3 应用案例 (7)3.3 数据管理策略 (7)3.3.1 数据质量管理 (7)3.3.2 数据安全管理 (7)3.3.3 数据生命周期管理 (7)3.3.4 数据治理 (7)第4章数据挖掘算法与应用 (7)4.1 关联规则挖掘 (8)4.1.1 Apriori算法 (8)4.1.2 FPgrowth算法 (8)4.2 聚类分析 (8)4.2.1 Kmeans算法 (8)4.2.2 层次聚类算法 (8)4.3 决策树与随机森林 (8)4.3.1 ID3算法 (8)4.3.2 C4.5算法 (9)4.3.3 随机森林算法 (9)4.4 深度学习算法 (9)4.4.1 卷积神经网络（CNN） (9)4.4.2 循环神经网络（RNN） (9)4.4.3 对抗网络（GAN） (9)第5章大数据分析方法 (9)5.1 数据可视化分析 (9)5.1.1 散点图与气泡图 (9)5.1.2 饼图与柱状图 (10)5.1.3 热力图与地理信息系统（GIS） (10)5.2 多维数据分析 (10)5.2.1 切片与切块 (10)5.2.2 交叉表分析 (10)5.2.3 聚类分析 (10)5.3 时空数据分析 (10)5.3.1 时间序列分析 (10)5.3.2 空间插值分析 (10)5.3.3 空间关联分析 (11)第6章信息技术行业大数据应用场景 (11)6.1 互联网行业大数据应用 (11)6.1.1 用户行为分析 (11)6.1.2 推荐系统 (11)6.1.3 广告投放优化 (11)6.1.4 网络安全 (11)6.2 金融行业大数据应用 (11)6.2.1 风险控制 (11)6.2.2 客户画像 (11)6.2.3 量化投资 (11)6.2.4 智能投顾 (11)6.3 医疗行业大数据应用 (12)6.3.1 疾病预测与预防 (12)6.3.2 临床决策支持 (12)6.3.3 药物研发 (12)6.3.4 医疗资源优化 (12)6.3.5 健康管理 (12)第7章大数据安全与隐私保护 (12)7.1 数据安全策略与措施 (12)7.1.1 安全策略 (12)7.1.2 安全措施 (12)7.2 数据加密技术 (13)7.2.1 对称加密算法 (13)7.2.2 非对称加密算法 (13)7.2.3 混合加密算法 (13)7.3 隐私保护与合规性 (13)7.3.1 隐私保护技术 (13)7.3.2 合规性要求 (14)第8章大数据云计算与边缘计算 (14)8.1 云计算架构与平台 (14)8.1.1 云计算架构 (14)8.1.2 主流云计算平台 (14)8.2 边缘计算技术 (14)8.2.1 边缘计算概念 (15)8.2.2 边缘计算关键技术 (15)8.3 云边协同计算 (15)8.3.1 云边协同计算架构 (15)8.3.2 云边协同计算应用场景 (15)8.3.3 云边协同计算优势 (15)第9章大数据行业发展趋势与挑战 (16)9.1 行业发展趋势分析 (16)9.2 技术创新与突破 (16)9.3 面临的挑战与应对策略 (16)第10章大数据案例分析与实践 (17)10.1 互联网企业大数据案例 (17)10.1.1 案例一：某电商企业用户行为分析 (17)10.1.2 案例二：社交媒体数据挖掘与分析 (17)10.2 金融企业大数据案例 (18)10.2.1 案例一：信贷风险控制 (18)10.2.2 案例二：智能投顾 (18)10.3 传统企业大数据转型实践 (18)10.3.1 案例一：制造业生产优化 (18)10.3.2 案例二：零售业库存管理 (18)10.4 大数据创新应用案例 (18)10.4.1 案例一：智慧城市 (18)10.4.2 案例二：医疗健康 (18)10.4.3 案例三：智能交通 (18)第1章大数据概述1.1 大数据发展背景信息技术的飞速发展，互联网、物联网、移动通信等新兴技术不断涌现，带来了数据量的爆炸式增长。
《大数据》第1章大数据概念与应用
《大数据》第1章大数据概念与应用在当今数字化的时代，“大数据”这个词汇已经频繁地出现在我们的生活中。
但究竟什么是大数据？它又有着怎样广泛的应用呢？让我们一同来揭开大数据神秘的面纱。
大数据，简单来说，就是规模极其庞大的数据集合。
这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以应对和管理。
想象一下，海量的文本、图像、音频、视频等各种类型的数据，源源不断地产生和积累，形成了一个庞大的数据海洋。
大数据的“大”并不仅仅指数据的数量多，还包括数据的多样性、速度和价值。
多样性意味着数据的来源广泛，形式多样，可能来自社交媒体、物联网设备、金融交易、医疗记录等等。
速度则反映了数据生成和流动的快速性，需要实时或近乎实时地处理和分析。
而价值则是大数据的核心所在，只有当我们能够从这些海量的数据中挖掘出有意义的信息和知识，大数据才真正发挥了其作用。
那么大数据在实际生活中有哪些应用呢？首先，在商业领域，大数据帮助企业更好地了解消费者的需求和行为。
通过分析消费者的购买历史、浏览记录、评价等数据，企业能够精准地进行市场细分，制定个性化的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
例如，电商平台可以根据用户的浏览和购买习惯，为其推荐符合其兴趣的商品；金融机构可以利用大数据评估客户的信用风险，做出更明智的贷款决策。
其次，在医疗健康领域，大数据为疾病的预防、诊断和治疗提供了新的思路和方法。
医疗机构可以收集和分析大量的患者病历、医疗影像、基因数据等，发现疾病的模式和趋势，从而提高疾病的早期诊断率，制定更有效的治疗方案。
同时，大数据还可以用于药物研发，通过分析海量的临床试验数据，加速新药的研发进程。
在交通领域，大数据也发挥着重要作用。
交通管理部门可以通过收集和分析道路传感器、摄像头等设备产生的数据，实时了解交通流量和路况，优化交通信号灯设置，缓解交通拥堵。
此外，共享出行平台可以利用大数据优化车辆调度，提高运营效率，为用户提供更便捷的出行服务。
教育领域同样受益于大数据。
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1.1.1 大数据的定义
如今，“大数据”这一通俗直白、简单朴实的名词，已经成为最火爆的IT行 业词汇，随之，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据商 业价值的利用正逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点，在全球引领了又一 轮数据技术革新的浪潮。
1.1.2 用3V描述大数据特征
从字面来看，“大数据”这个词可能会让人觉得只是容量非常大的数据集合 而已。但容量只不过是大数据特征的一个方面，如果只拘泥于数据量，就无 法深入理解当前围绕大数据所进行的讨论。因为“用现有的一般技术难以管 理”这样的状况，并不仅仅是由于数据量增大这一个因素所造成的。
1.1 什么是大数据
和之前的一些IT流行语一样，“大数据”也是一个起源于欧美的词汇。在一 些以大数据为主题的报告中，经常会引用2010年2月出版的《经济学家》 （The Economist）杂志中一篇题为“The data deluge”的文章。Deluge，意 思是“大泛滥、大洪水”、“大量”。因此，这篇文章的标题直译出来，就 是“数据洪流”或“海量数据”。自这篇文章问世以来，大数据作为热门话 题的出镜率便急剧上升，因此可以肯定的是，这篇文章是大数据备受瞩目的 一个重大契机。
1.1 什么是大数据
基本知识：字节大小
字节最小的基本单位是Byte（B），按照进率1024（即2的十次方）计算，顺序给出为： 1B = 8bit（位），一个英文字符 1KB = 1 024B，一个句子 1MB = 1 024KB，一个20页的幻灯片演示文稿或一本小书 1GB = 1 024MB，书架上9米长的书 1TB = 1 024GB，300小时的优质视频、美国国会图书馆存储容量的十分之一 1PB = 1 024TB，35万张数字照片 1EB = 1 024PB，1999年全世界生成的信息的一半 1ZB = 1 024EB，暂时无法想象 1YB = 1 024ZB 1DB = 1 024YB 1NB = 1 024DB
研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新的处理模式，才能 使你具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多 样化的信息资产。
1.1.1 大数据的定义
麦肯锡说：“大数据指的是所涉及的数据集规模已经超过了传统数据库软件 获取、存储、营理和分析的能力。这是一个被故意设计成主观性的定义，并 且是一个关于多大的数据集才能被认为是大数据的可变定义，即并不定义大 于一个特定数字的TB才叫大数据。因为随着技术的不断发展，符合大数据标 准的数据集容量也会增长；并且定义随不同的行业也有变化，这依赖于在一 个特定行业通常使用何种软件和数据集有多大。因此，大数据在今天不同行 业中的范围可以从几十TB到几PB。”
通过分析顾客与公司之间的交互数据，可以得到相关交易数据产生的背景信息。 目前，网上（线上）交互数据的采集、分析正先行一步，但今后，对线下的以及 O2O（Online to Offline）交互数据的分析将变得愈发重要。
1.1
什么是大数据
1.1 什么是大数据
人类的数字世界可以包括上载到手机中的图像和视频、用于高清电视的数字 电影、ATM机中的银行数据、机场和重要活动的安全录像（比如奥林匹克运 动会）、欧洲原子能研究机构（CERN）中大型强子对撞机的亚原子碰撞记 录、优步专车的拼车路线记录、通过移动网络传输的微信语音通话、用于通 常沟通使用的短信文本等。
1.1 什么是大数据
根据IDC 《数字世界》研究项目的统计，2010年全球数字世界的规模首次达 到了ZB（1ZB=1万亿GB）级别（1.227ZB）；而2005年这个数字只有130EB， 基本上5年增长了10倍。这种爆炸式的增长，意味着到2020年，数字世界的规 模将达到40ZB，即15年增长300倍！如果单就数量而言，40ZB相当于地球上 所有海滩上的沙粒数量的57倍。如果用蓝光光盘保存所有这40ZB数据，这些 光盘的重量（不包括任何光盘套和光盘盒）将相当于424艘尼米兹级航空母舰 的重量（满载排水量约10万吨），或者相当于世界上每个人拥有5 247GB的 数据。无疑，我们已经进入了“大数据”时代。
1.1 什么是大数据
2011年5月，美国麦肯锡全球研究院（MGI）发表了一篇名为“Big data: The next frontier for innovation，competition and productivity”（大数据：未来 创新、竞争、生产力的指向标）的研究报告，“大数据”（big data，图1-1） 这个关键词便开始沿用至今。不过，最先对如何面对庞大数据这一问题进行 剖析的，应该还是《经济学家》杂志中的那篇文章。从2012年开始，“大数 据”成了IT业界关注度不断提高的关键词之一。
目录
1 什么是大数据 2 大数据的结构类型 3 大数据的发展 4 大数据技术的意义 5 延伸阅读：得数据者得天下 6 实验与思考：了解大数据及其在线支持
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第1章 大数据概述
所谓大数据，狭义上可以定义为：难以用现有的一般技术管理的大量数据的集 合。对大量数据进行分析，并从中获得有用观点，这种做法在一部分研究机构和 大企业中，过去就已经存在了。现在的大数据和过去相比，主要有三点区别：第 一，随着社交媒体和传感器网络等的发展，在我们身边正产生出大量且多样的数 据；第二，随着硬件和软件技术的发展，数据的存储、处理成本大幅下降；第三， 随着云计算的兴起，大数据的存储、处理环境已经没有必要自行搭建。
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的定义
所谓“大数据”，是指用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，即所 涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷 取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
所谓“用现有的一般技术难以管理”，例如是指用目前在企业数据库占据主 流地位的关系型数据库无法进行管理的、具有复杂结构的数据。或者也可以 说，是指由于数据量的增大，导致对数据的查询（Query）响应时间超出允 许范围的庞大数据。