大数据及其现实应用课件PPT(共 102张)
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大数据应用案例分析PPT课件
职业是什么？
对什么感兴趣？
消费习惯和特征是什么 ？
赢利点在哪？
公司在哪？
年龄分布、区域分布是什么样的？
02 用 户 画 像 体 系
驾驶行为数据将构建精准的车险用户画像
性别 犯罪记录 年龄
国籍
违章驾驶记录
驾驶时间
碰撞事故
车辆维修 收入情况 疲劳驾驶 酒驾经历 生活方式
行为 习惯
地理位置
使用药物情况
开车地点 职业 驾照类别 开车频率 开车原因 健庩状况
04 产 品 竞 争
截至2016年7月呈现2亿音乐用户听歌行为以及2万音乐人活跃行为
*听歌进入社交化时代，听歌单、听歌看评论成为流行听歌行为； *个性化推荐已覆盖多数听歌用户，越来越多用户通过个性化推荐发现好 音乐；*听歌进入多元化时代，民谣、电音、二次元音乐崛起； *独立音乐人迅速崛起，社交互动助推音乐人涨粉； *90后已成为音乐消费主力人群； *用户付费意识明显提高，付费会员数和数字专辑售卖增长迅猛；
7、分享自己的口味
主要需求（音乐消费者）
1、播放音乐 2、发现音乐 （喜欢的、特别的、潮流的） 3、展示自我，有基于音乐的互动。
用户分析 05
—目标用户：热爱音乐，对音乐有较高需求的高素质年轻人群。
通过数据可以发现网易云音乐用户群中19-30岁年龄段用户最多，占比达到48%，整体用户群偏年轻 化。
1、传播自己的音乐，让 更多的人知道 2、与粉丝有互动
歌手 有一定知名度，有粉丝基础
3、进一步提高知名度， 吸引更多粉丝
唱片 公司
商业机构，营利是最重要的目 的。
4、提高收入
音乐爱 好者
喜欢分享音乐，评论音乐
5、希望得到更多展示 （专栏）
大数据课件ppt
适用于大规模数据 集处理，具有高效 的数据处理能力和 内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件 处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术 的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件， 如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成 熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案 ；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技 术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库 、网络、文件等）获取数 据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的 数据，保证数据的质量和 准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种，以便进行 后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、 闪存等）保存数据，以便 长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭 示潜或属性进行 分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未 来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合 大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据 的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样 性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的 准确性和可信度。
大数据技术及应用培训优质PPT
详细描述
06
大数据应用案例分享
利用大数据实现个性化商品推荐
电商平台通过收集用户的浏览、购买、搜索等行为数据，利用大数据分析技术进行个性化推荐，提高用户购买转化率和满意度。
总结词
详细描述
总结词
利用大数据提高医疗影像诊断准确性和效率
详细描述
通过对大量医疗影像数据的分析，大数据技术可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗质量和效率。
数据加密
访问控制
隐私保护
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限，防止未经授权的访问和泄露。
采用匿名化、去标识化等技术手段，保护用户隐私，避免敏感信息的泄露。
03
02
对数据进行预处理和清洗，去除无效、错误和不完整的数据。
数据清洗
采用数据验证技术，确保数据的准确性和完整性。
数据验证
建立数据溯源机制，追踪数据的来源和变化，提高数据的可信度。
详细描述
总结词
电子商务平台利用大数据技术进行商品推荐、市场分析和供应链管理。
详细描述
电商大数据可以帮助平台了解用户需求和购物习惯，实现个性化推荐，提高转化率。同时，通过分析市场趋势和竞争对手情况，电商企业可以制定有效的营销策略和供应链管理方案。
医疗行业利用大数据技术进行疾病诊断、药物研发和医疗服务优化。
分布式处理
将数据分成多个部分，并行处理各部分数据，加快数据处理速度。
并行处理
优化数据处理算法，减少计算复杂度，提高数据处理效率。
优化算法
PART
05
大数据未来发展趋势
总结词
物联网设备产生的数据量巨大，通过大数据技术可以更好地处理和分析这些数据，为各种谢观看
2023 WORK SUMMARY
06
大数据应用案例分享
利用大数据实现个性化商品推荐
电商平台通过收集用户的浏览、购买、搜索等行为数据，利用大数据分析技术进行个性化推荐，提高用户购买转化率和满意度。
总结词
详细描述
总结词
利用大数据提高医疗影像诊断准确性和效率
详细描述
通过对大量医疗影像数据的分析，大数据技术可以帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗质量和效率。
数据加密
访问控制
隐私保护
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权限，防止未经授权的访问和泄露。
采用匿名化、去标识化等技术手段，保护用户隐私，避免敏感信息的泄露。
03
02
对数据进行预处理和清洗，去除无效、错误和不完整的数据。
数据清洗
采用数据验证技术，确保数据的准确性和完整性。
数据验证
建立数据溯源机制，追踪数据的来源和变化，提高数据的可信度。
详细描述
总结词
电子商务平台利用大数据技术进行商品推荐、市场分析和供应链管理。
详细描述
电商大数据可以帮助平台了解用户需求和购物习惯，实现个性化推荐，提高转化率。同时，通过分析市场趋势和竞争对手情况，电商企业可以制定有效的营销策略和供应链管理方案。
医疗行业利用大数据技术进行疾病诊断、药物研发和医疗服务优化。
分布式处理
将数据分成多个部分，并行处理各部分数据，加快数据处理速度。
并行处理
优化数据处理算法，减少计算复杂度，提高数据处理效率。
优化算法
PART
05
大数据未来发展趋势
总结词
物联网设备产生的数据量巨大，通过大数据技术可以更好地处理和分析这些数据，为各种谢观看
2023 WORK SUMMARY
大数据分析与应用实践培训ppt
05
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战与风险
数据泄露风险 大数据的集中存储增加了数据泄露的风险，可能导致敏感信息被 非法获取和利用。
恶意攻击风险
大数据平台成为黑客攻击的重要目标，可能遭受网络攻击、病毒传 播等威胁。
数据失真风险
大数据的多样性和复杂性可能导致数据失真，影响数据分析结果的 准确性和可靠性。
流行病预测
基于历史疫情数据和人口流动数据，预测流行病的传播趋势和爆发时 间，为防控措施提供支持。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用情况和管理数据，优化医疗资源配置和管理 ，提高医疗服务的效率和质量。
交通行业大数据应用
交通流量管理
通过分析道路交通流量数据和交通管理数据，优化交通信 号灯配时和交通疏导方案，缓解交通拥堵和提高道路通行 效率。
大数据分析与应用实 践培训
汇报人：可编辑
2023-12-23
contents
目录
• 大数据分析概述 • 大数据分析技术 • 大数据分析工具 • 大数据应用实践 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据未来发展趋势与展望
01
大数据分析概述
大数据的定义与特征
01
02
03
定义
大数据是指数据量巨大、 类型多样、处理复杂的数 据集合。
用户行为分析
商品推荐
通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为 数据，了解用户需求和喜好，优化产品推 荐和营销策略。
基于用户的行为数据和购买历史，为用户 推荐相关商品，提高转化率和用户满意度 。
供应链优化
营销效果评估
通过分析销售数据和库存数据，预测商品 需求，优化库存管理和物流配送，降低库 存成本和缺货率。
交通安全预警
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量 和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ，适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析 等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ，将数据以图表、图像等形式呈现。
大数据技术及应用培训优质PPT
VS
详细描述
在金融领域，大数据技术可以用于风险评 估、客户画像和欺诈检测等；在医疗领域 ，大数据技术可以用于疾病预测、精准医 疗和患者管理等；在教育领域，大数据技 术可以用于个性化教学、学生管理和教育 资源优化等；在电商领域，大数据技术可 以用于用户画像、精准营销和推荐系统等 。
02
大数据处理技术
数据治理
建立数据治理机制和组织架构，明确各部门的职责和权限，促进 数据的共享和整合。
05
大数据未来趋势与展望
人工智能与大数据的融合
01
人工智能与大数据的融合将进一 步加深，通过数据挖掘和分析， 提高人工智能的决策能力和预测 准确性。
02
人工智能将利用大数据技术实现 自我学习和进化，提升智能水平 ，为人类提供更高效、精准的服 务。
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据 可能来自各种不同的数据源，如社交媒体、企业数据库、物 联网设备等。大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型 多样和价值密度低等特性。
大数据技术的发展历程
总结词
大数据技术的发展经历了从数据存储、数据处理、数据分析到数据驱动决策的演进过程。
详细描述
大数据技术的演进始于数据存储阶段，随着数据量的增长，数据处理技术的需求逐渐凸显，数据分析技术应运而 生。如今，大数据技术已经发展到了数据驱动决策的阶段，通过数据挖掘和机器学习等技术，实现对数据的深度 分析和预测。
大数据技术的应用场景
总结词
大数据技术在各个领域都有广泛的应用 ，如金融、医疗、教育、电商等。
数据交互
允许用户与数据进行交互，深入探 索数据。
03
大数据应用领域
金融大数据
总结词
《大数据实战应用课件》
数据分析与挖掘的基本方法
数据分析与挖掘方法包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等，通过这些方法可以揭示数据中的隐藏信息和 价值。
数据采集与处理的常见技术和 工具
• 爬虫技术：用于从互联网上抓取数据。 • ETL工具：用于将数据从不同的数据源抽取、转换和加载到目标系统。 • 大数据处理框架：如Hadoop、Spark等，用于处理大常见的数据存储和管理解决方案包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库和数据湖等，根据实际需求选择 适合的方案。
数据可视化与报告生成的工具 和方法
数据可视化工具（如Tableau、Power BI）和报告生成工具（如Excel、PPT）可 以帮助将数据转化为直观、易理解的图表和报告，用于展示和传达分析结果。
金融
大数据分析可以帮助银行、证券公司等行业进行风险评估、反欺诈等工作。
大数据实战应用的流程与步骤
1
数据收集
收集来自各个渠道的结构化和非结构化
数据清洗
2
数据，包括社交媒体、传感器、日志等。
对原始数据进行去重、填充缺失值、纠
错等处理，确保数据的准确性和一致性。
3
数据分析
运用统计学和机器学习算法对数据进行 建模和分析，发现潜在的模式和关联。
《大数据实战应用课件》
欢迎参加《大数据实战应用课件》！通过本课程，您将学习到关于大数据实 战应用的重要性、流程、技术和案例分享。让我们开始吧！
什么是大数据实战应用？
大数据实战应用是指将大规模数据集用于解决实际问题的过程。它涵盖了数据收集、处理、分析和应用等多个 环节，帮助企业获取洞察并做出明智的决策。
大数据实战应用的重要性与价值
大数据实战应用对企业具有重要的意义，它可以帮助企业识别和利用隐藏在数据中的商机，提升运营效率，增 加竞争力，并为未来发展提供战略性指导。
大数据技术及应用PPT课件
.
17
大数据技术介绍
何为大数据
技术能力视角
大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、 存储、管理和分析能力的数据集额，并同时强 调并不是超过某个特定数量级的数据集才是大 数据
大数据内涵视角
大数据是具备海量、高速、多样、可变等特征 的多维数据集，需要通过可伸缩的体系结构实 现高效的存储、处理和分析。
.
• 实时数据流处理的要求，是区别大数 据引用和传统数据仓库技术，BI技术 的关键差别之一；
• 1s 是临界点，对于大数据应用而言, 必须要在1秒钟内形成答案，否则处 理结果就是过时和无效的；
.
30
中央政府对大数据的重视程度
习近平 政府管理不仅要讲究策略，还要讲究手段，比如大数据技术
的应用，2014年3月8日 “大数据”首次写入政府工作报告
该是一种什么样的体验。（其实你的信息，什么时候想要什么东西都
已经被商户预测啦，已经提前将商品运往目的地。甚至你路过的广告
屏，视频网站，包括使用的APP都将引导你消费。）
3.数据足够大就称呼其为大数据吗？（其实不然，关键在于其中承载
的信息。数据处理之后才可以称之为信息或者叫做知识。其实大数据
可以这样理解，当数据增长速度超过了计算机处理能力的增长速度，
大量的不相关信息；对未来趋势与模式的可预测分析；深度 复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能）
实时分析而非批量式分析；数据输入、处理与丢弃； 立竿见影而非事后见效
.
26
大数据技术
Volume
1Bity
1K B
1 M B
1G B
1T B
1P B
1E B
1Z B
1Y B
1PB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书信息内容 5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语 1ZB如同全世界海滩上的沙子数量总和 1YB相当于7000位人类体内的微细胞总和
大数据技术及应用简介PPT课件
11
智能 设计
智能 客服
智能 销售
互联网+智能制造
智能制造
智能采购
智能 仓储
智能 运输
12
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据分析的挑战及技术创新 4. 大数据分析平台及应用
13
数据资源向信息、知识、价值转换的流程
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
数据加工处理分析的过程是数据价值提升的过程
大数据技术及
1
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据平台技术 4. 大数据应用
2
什么是数据？
数据是所表达的对象的信息载体，记录对象的属性特征。 学生成绩及排名表
3
数据有多样化的表达形式
4
数据 》信息 》知识 》智慧
5
数据的大小
•1 bit （比特）= 1位二进制，0 和 1 两个状态 •1 Byte（字节）= 由8 bit（位），例 ，可以表达256个状态，2 的8次方 •1KB （kilobyte）=1024B •1MB （megabyte）=1024KB （兆字节） •1GB （gigabyte）=1024MB（千兆字节）
收入 子女数
17546 1 30085.1 3 16575.4 0 20375.4 3 50576.3 0 37869.6 2 8877.07 0 24946.6 0 25304.3 2 24212.1 2
有无车 房贷
无
0
有
1
有
0
无
0
无
0
无
0
无
0
有
0
智能 设计
智能 客服
智能 销售
互联网+智能制造
智能制造
智能采购
智能 仓储
智能 运输
12
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据分析的挑战及技术创新 4. 大数据分析平台及应用
13
数据资源向信息、知识、价值转换的流程
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
数据加工处理分析的过程是数据价值提升的过程
大数据技术及
1
目录
1. 大数据概述 2. 大数据处理、分析与挖掘 3. 大数据平台技术 4. 大数据应用
2
什么是数据？
数据是所表达的对象的信息载体，记录对象的属性特征。 学生成绩及排名表
3
数据有多样化的表达形式
4
数据 》信息 》知识 》智慧
5
数据的大小
•1 bit （比特）= 1位二进制，0 和 1 两个状态 •1 Byte（字节）= 由8 bit（位），例 ，可以表达256个状态，2 的8次方 •1KB （kilobyte）=1024B •1MB （megabyte）=1024KB （兆字节） •1GB （gigabyte）=1024MB（千兆字节）
收入 子女数
17546 1 30085.1 3 16575.4 0 20375.4 3 50576.3 0 37869.6 2 8877.07 0 24946.6 0 25304.3 2 24212.1 2
有无车 房贷
无
0
有
1
有
0
无
0
无
0
无
0
无
0
有
0
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
– 异常数据的处理
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点 进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运 营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用 能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
如今，我们处在大
• 1-用户行为数据 （精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等） • 2-用户消费数据 （精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等） • 3-用户地理位置数据 （o2o推广，商家推荐，交友推荐等） • 4-互联网金融数据 （P2P，小额贷款，支付，信用，供应链金融等） • 5-用户社交数据
公司 雅虎 谷歌 FACEBOOK ？
创新 网页聚合 主题词聚合 使用者聚合 数据聚合？
时代 WEB1.0 WEB1.5 WEB2.0 WEB3.0？
鼎盛期 8年 8年 8年？ ？
大数据热反映出人们在猜测追寻下一个大创新
内容提示
• 认识大数据 • 大数据带来的变革 • 大数据的商业价值 • 大数据的运用案例分析
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
（趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社
会问题分析等）
拥量资料，指 的是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。
• 维基百科：大数据是由数量巨大、结构复杂、类型 众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处 理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形 成的智力资源和知识服务能力。
需要将什么样的内容推荐给他。 群体和个体的区别 • 传统定义上，更多关注的是一类人群，用同一
类规则制订套餐给他们； • 互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进
行精准匹配。
19
大数据与传统数据库的区别
• 大数据是在传统数据库学科的分支——数据仓库与数据 挖掘的基础上进一步发展起来的。但有两点比较主要的 不同：
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
• 我的观点：大数据是由大量异构的数据组成的数据 集合，它是可以应用合理的数学算法或工具从中找 出有价值的信息，为人们带来利益的一门新兴学科。
大数据与传统数据的区别？
小明去了一百次书店 • 传统数据：要回答的问题是他第一百零一次
买不买书，即业绩和经营指标的问题； • 大数据：要回答的是他第一百零一次买什么书，
• 传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要高精确度的领域，如 银行对每个账户的管理；
• 大数据则允许异常数据存在，更多应用在预测方面，找出大量数据中 隐藏的关联关系，少量异常数据不会对总体结果产生影响。
理解大数据
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据的构成
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
大数据及其现实应用
管理学院
周功建
开放作业题目
• 结合自己的专业特点，写一篇大数据应用论文！
• 要求：找准大数据在本专业的一个具体应用点 进行展开，将自己设定为某公司的首席数据运 营官，用大数据的思维帮助企业提高数据应用 能力和业务分析水平。
上市时间 1996 2004 2012 2020？
讨论大数据的时点
– 结构化程度
• 传统数据库保存的是结构化或者半结构化的数据，以二维表或者标准 XML文件的方式存储数据，由于结构清晰，处理相对容易；
• 大数据面向的是一切计算机可以存储的数据格式，包括互联网上的各 种网页、图片、音频、视频，包括办公文档、报表，包括人们在搜索 引擎中输入的关键词、在社交网络中的留言、喜好，也包括各种传感 器自动收集的监控结果等等，显然不同的格式处理起来更加困难。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
如今，我们处在大
• 1-用户行为数据 （精准广告投放、内容推荐、行为习惯和喜好分析、产品优化等） • 2-用户消费数据 （精准营销、信用记录分析、活动促销、理财等） • 3-用户地理位置数据 （o2o推广，商家推荐，交友推荐等） • 4-互联网金融数据 （P2P，小额贷款，支付，信用，供应链金融等） • 5-用户社交数据
公司 雅虎 谷歌 FACEBOOK ？
创新 网页聚合 主题词聚合 使用者聚合 数据聚合？
时代 WEB1.0 WEB1.5 WEB2.0 WEB3.0？
鼎盛期 8年 8年 8年？ ？
大数据热反映出人们在猜测追寻下一个大创新
内容提示
• 认识大数据 • 大数据带来的变革 • 大数据的商业价值 • 大数据的运用案例分析
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
（趋势分析、流行元素分析、受欢迎程度分析、舆论监控分析、社
会问题分析等）
拥量资料，指 的是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。
• 维基百科：大数据是由数量巨大、结构复杂、类型 众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处 理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形 成的智力资源和知识服务能力。
需要将什么样的内容推荐给他。 群体和个体的区别 • 传统定义上，更多关注的是一类人群，用同一
类规则制订套餐给他们； • 互联网时代，要把每个人都精准刻画出来，进
行精准匹配。
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大数据与传统数据库的区别
• 大数据是在传统数据库学科的分支——数据仓库与数据 挖掘的基础上进一步发展起来的。但有两点比较主要的 不同：
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据和联机 分析数据，是结构化的、通过关系数据库进行管理和访 问的静态、历史数据。通过这些数据，我们能了解过去 发生了什么。
海量交互数据： 源于Facebook、Twitter、LinkedIn及其他来源的社交 媒体数据构成。它包括了呼叫详细记录CDR、设备和传 感器信息、GPS和地理定位映射数据、通过管理文件传 输Manage File Transfer协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。可 以告诉我们未来会发生什么。
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
海量数据处理： 大数据的涌现已经催生出了设计用于数据密集型处理的 架构。例如具有开放源码、在商品硬件群中运行的 Apache Hadoop。
大数据的4V特征
Volume
Variety
Velocity
Value
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
迎接大数据时代到来的条件
• 硬件成本的降低 • 网络带宽的提升 • 云计算的兴起 • 网络技术的发展 • 智能终端的普及 • 电子商务、社交网络、电子地图等的全面应用 • 物联网
• 我的观点：大数据是由大量异构的数据组成的数据 集合，它是可以应用合理的数学算法或工具从中找 出有价值的信息，为人们带来利益的一门新兴学科。
大数据与传统数据的区别？
小明去了一百次书店 • 传统数据：要回答的问题是他第一百零一次
买不买书，即业绩和经营指标的问题； • 大数据：要回答的是他第一百零一次买什么书，