大数据资料
大数据知识
1、大数据概念：大数据(big data)，或称巨量资料，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。
2、大数据简介：“大数据”作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据可以提供足够有利的资源。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。
《著云台》的分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
3、大数据的领域：大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料=====================一、背景介绍---------------------在当今数字时代，海量的数据被、处理和分析。
大数据技术正成为企业和组织获得关键业务洞见和决策支持的重要工具。
本章将介绍大数据的背景和概念，以及其在不同行业中的应用。
1.1 大数据的定义和特点大数据是指规模庞大、复杂多样、处理速度快的数据集合。
它具有以下特点：- 规模庞大：大数据主要是针对海量数据而言，通常以TB（1TB = 1024GB）或PB（1PB = 1024TB）为单位。
- 复杂多样：大数据包含结构化数据（如关系型数据库、Excel 表格等）和非结构化数据（如文本、图像、声音等）。
- 处理速度快：大数据需要使用高性能的计算机系统和并行处理技术来实时或准实时地处理和分析数据。
1.2 大数据的应用场景大数据技术在各个行业都有广泛的应用，包括但不限于以下领域：- 金融：大数据可以分析客户行为、风险评估和金融市场变化，辅助决策和高频交易。
- 零售：大数据可以帮助零售商了解顾客购买行为和偏好，进行精准营销和库存管理。
- 制造业：大数据可以优化供应链管理、设备维护和质量控制，提高生产效率和产品质量。
- 物流：大数据可以优化物流路线规划、车辆调度和配送时间，提高运输效率和降低成本。
- 医疗保健：大数据可以分析病患数据和疾病模式，提供个性化医学诊断和治疗方案。
二、大数据技术概述---------------------本章将介绍大数据技术的主要组成部分和相关技术，以及它们的作用和应用。
2.1 大数据存储和处理技术- 分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Amazon S3等。
- 分布式计算：Hadoop MapReduce、Apache Spark等。
- 列式存储：Apache HBase、Apache Cassandra等。
- 内存计算：Apache Ignite、Redis等。
《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。
最新自考本科02316大数据技术资料
最新自考本科02316大数据技术资料引言本文档旨在提供最新的自考本科大数据技术资料（课程编号：）。
大数据技术是当前信息时代中非常关键的一项技术，为各行各业的数据处理与分析提供了有力支持。
通过研究本课程，您将能够深入了解大数据技术的原理、应用和最新发展。
本文档将为您提供研究大数据技术所需的相关资料和资源。
课程大纲大数据技术资料包括以下内容：- 数据管理和存储技术- 大数据处理和分析- 大数据挖掘和机器研究- 大数据可视化和交互- 大数据安全与隐私保护- 大数据应用案例分析相关资料与资源以下是一些相关的资料和资源，可供您参考和研究：1. 《大数据技术导论》教材：该教材详细介绍了大数据技术的基本概念、原理和应用场景，适合初学者入门使用。
2. 《大数据处理与分析》教程：该教程介绍了大数据处理和分析的常用技术、工具和方法，可帮助您实际运用大数据技术解决问题。
3. 《大数据挖掘与机器研究》参考书：该参考书介绍了大数据挖掘和机器研究的理论和算法，适合深入研究和研究。
4. 大数据平台和工具：Hadoop、Spark、NoSQL数据库等是当前主流的大数据处理和分析平台和工具，您可以根据实际需求选择合适的平台和工具来研究和应用。
5. 在线课程和教学视频：MOOC平台（如Coursera、edX）和YouTube等网站上有许多与大数据技术相关的在线课程和教学视频，您可以根据自己的研究需求选择合适的课程进行研究。
总结本文档为您提供了学习最新的自考本科大数据技术资料所需的相关内容和资源，希望能够帮助您学习和掌握大数据技术的基本原理和应用。
祝您在学习过程中取得良好的成果！。
什么是大数据
初识大数据（一. 什么是大数据）
什么是大数据？
大数据（Big data），又称为巨量资料，指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。
是无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。
大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。
并从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。
导致了各种大数据统计方法的发展。
大数据并没有抽样;它只是观察和追踪发生的事情。
因此，大数据通常包含的数据大小超出了传统软件在可接受的时间内处理的能力。
由于近期的技术进步，发布新数据的便捷性以及全球大多数政府对高透明度的要求，大数据分析在现代研究中越来越突出。
大数据是大量、高速、及/或多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。
大数据必须借由计算机对数据进行统计、比对、解析方能得出客观结果。
大数据会是以后的未来石油。
大数据能做什么？
助力企业挖掘市场机会探寻细分市场；
有效帮助行业用户做出更为准确的商业决策；
创新企业管理模式，挖掘管理潜力；
变革商业模式促进产品和服务的创新；
让每个人享受更加个性化的服务；
提升政府治理水平、维护社会稳定。
为什么要用大数据？
对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点；
大数据是信息产业持续高速增长的新引擎；
大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素；
大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。
大数据培训资料
大数据培训资料大数据培训资料一、介绍大数据1.1 什么是大数据1.2 大数据的应用领域1.3 大数据的重要性和挑战二、大数据基础知识2.1 数据的类型2.2 数据存储与处理2.2.1 数据存储技术2.2.2 数据处理技术2.3 数据分析与挖掘2.3.1 数据可视化2.3.2 数据挖掘算法2.3.3 机器学习和深度学习三、大数据技术以及工具3.1 Hadoop3.1.1 Hadoop的架构3.1.2 Hadoop的核心组件3.1.3 HDFS的原理和工作机制3.2 Spark3.2.1 Spark的概述3.2.2 Spark的应用场景3.2.3 Spark的核心概念和组件3.3 NoSQL数据库3.3.1 NoSQL的概念和分类3.3.2 NoSQL数据库的应用3.3.3 NoSQL数据库的特点和优势3.4 数据可视化工具3.4.1 Tableau3.4.2 Power BI3.4.3 QlikView四、大数据的应用案例4.1 金融行业4.1.1 风险控制与欺诈检测4.1.2 客户行为分析4.1.3 营销策略优化4.2 零售行业4.2.1 供应链管理4.2.2 忠诚度和客户细分4.2.3 销售预测和库存管理4.3 健康医疗领域4.3.1 个性化医疗和基因分析4.3.2 医疗资源优化4.3.3 病症预测和监测五、大数据的安全与隐私保护5.1 大数据安全的挑战5.2 大数据隐私保护的方法5.3 大数据安全和隐私保护的法律法规六、附件本文档涉及的附件包括但不限于：1.示例代码2.数据集样例3.相关文献法律名词及注释1.GDPR（General Data Protection Regulation，通用数据保护条例）：欧盟于2018年5月25日实施的一项数据保护法律法规，旨在加强对个人数据的保护和隐私权。
2.HIPAA（Health Insurance Portability andAccountability Act，医疗保险便携性和责任法案）：针对美国医疗保健行业的法律法规，旨在保护个人的医疗信息隐私。
大数据时代培训资料
目录
• 大数据时代概述 • 大数据处理技术 • 大数据在各行业的应用 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据未来展望
大数据时代概述
01
大数据的定义与特点
总结词
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。它具有4V 特点，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值 （Value）。
大数据在各领域的创新应用
医疗健康
金融
大数据将应用于疾病预防、诊断、治疗和 康复等各个环节，提高医疗服务质量和效 率。
大数据将应用于风险评估、信用评级、欺 诈检测和个性化金融产品等方面，提升金 融行业的智能化水平。
交通
教育
大数据将应用于智能交通管理、交通流量 优化、自动驾驶等方面，提高交通效率和 安全性。
详细描述
大数据的发展始于数据采集和存储阶段，随着数据处理技术的不断发展，大数据的应用场景也在不断拓展。目前， 大数据已经广泛应用于商业智能、政府决策、医疗健康、金融科技等领域。未来，随着人工智能、云计算等技术 的不断发展，大数据将会在更多领域发挥重要作用，为人类带来更多的价值。
大数据的应用领域与价值
大数据安全与隐私保
04
护
大数据安全风险与挑战
1 2 3
数据泄露风险
大数据的集中存储增加了数据泄露的风险，一旦 数据被非法获取，可能导致严重后果。
恶意攻击风险
黑客利用大数据技术进行高级持续性威胁（APT） 攻击，对大数据系统进行长期、隐蔽的攻击和渗 透。
数据滥用风险
大数据的滥用可能导致个人隐私被侵犯，商业机 密被泄露，甚至国家安全受到威胁。
交通行业大数据应用
智能交通管理
2024年大数据技术应用培训资料
大数据实时处理技术的应用场景
适用于需要实时处理和分析数据流的场景，如实时监控、实时分析等。
03
CATALOGUE
大数据分析与挖掘方法
数据预处理与特征工程
数据清洗
去除重复、缺失、异常 值，处理噪声数据。
数据变换
归一化、离散化、标准 化等转换方法。
数据驱动决策
未来，数据将成为决策的重要依据，大数据技术将帮助企业更好地 了解市场和客户需求，制定更精准的营销策略。
跨界应用拓展
大数据技术将不断拓展应用领域，包括金融、医疗、教育、交通等 ，为社会发展和进步提供更多的支持。
THANKS
感谢观看
据生态系统。
大数据技术应用领域
01
02
03
04
金融领域
大数据技术在金融领域的应用 非常广泛，包括风险控制、客 户画像、智能投顾等方面。
零售领域
大数据技术可以帮助零售企业 了解消费者需求和行为，优化
产品设计和营销策略。
医疗领域
大数据技术在医疗领域的应用 包括疾病预测、个性化治疗、
医疗资源优化等方面。
健康管理
通过对个人健康数据的采集和分析，医疗机构可以为患者 提供更个性化的健康管理服务，预防疾病的发生和发展。
医疗资源优化
利用大数据技术对医疗资源和需求进行分析和预测，医疗 机构可以实现医疗资源的优化配置和管理，提高医疗服务 的可及性和公平性。
物流行业应用案例
路线优化
基于大数据技术的智能物流系统 可以对货物运输路线进行优化， 减少运输时间和成本，提高物流 效率。
神经网络基础
感知机、反向传播、激活函数等原理 介绍。
大数据资料汇总
大数据资料汇总1. 引言在当今信息化时代，大数据正逐渐成为各行各业的重要资源和核心竞争力。
大数据的概念涵盖了海量、多样化且高速增长的数据集合，需要利用先进的技术和工具进行处理和分析。
为了更好地理解和应用大数据，本文将汇总一些相关的资料，以供学习和参考。
2. 大数据基础知识在深入研究大数据的应用前，我们需要了解一些基础知识，包括以下几个方面：2.1 大数据的定义和特点大数据是指数据量巨大、来源广泛且生成速度快的数据集合。
它具有高速、多样、价值密度低、难以处理等特点。
2.2 大数据的来源大数据可以来自各种来源，包括互联网、社交媒体、传感器等。
这些数据来源对于不同领域的应用有着重要的意义。
2.3 大数据的存储和处理面对海量的数据，传统的存储和处理方法已经无法满足需求。
因此，大数据处理技术如Hadoop、Spark等应运而生。
3. 大数据分析方法与工具大数据分析是对大数据进行挖掘和分析的过程，为了更好地应用大数据，我们可以采用以下方法和工具：3.1 数据分析流程数据分析流程包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等环节，通过这些环节的处理，可以更好地理解和利用大数据。
3.2 大数据分析工具介绍大数据分析工具有很多，其中包括Hadoop、Spark、Python等。
这些工具可以处理大规模的数据集，提供高效的计算和分析能力。
3.3 大数据分析算法和模型大数据分析算法和模型是对大数据进行提取、挖掘和预测的基础。
常见的算法和模型包括聚类分析、回归分析、决策树等。
4. 大数据应用场景大数据在各行各业中都有重要的应用场景。
以下是一些常见的大数据应用领域：4.1 金融行业金融行业利用大数据可以进行风险评估、投资决策等方面的分析，提升业务效率和客户满意度。
4.2 医疗健康大数据在医疗健康领域的应用主要包括疾病预测、医疗资源调配等方面，有助于提高医疗服务的效果和效率。
4.3 零售和电商通过对顾客行为数据的分析，零售和电商行业可以进行更精准的营销和推荐，提高销售额和用户体验。
大数据行业必备资料
大数据行业必备资料在当今信息化时代，大数据行业越来越受到人们的关注和重视。
随着互联网的迅猛发展，数据规模和复杂性呈现爆炸式增长，人们需要掌握一系列必备资料来应对这一挑战。
本文将介绍大数据行业必备的几种资料，助您在这个行业中立于不败之地。
首先，大数据行业需要掌握的一项重要资料是统计学知识。
统计学是大数据分析的基础理论和方法，通过搜集和分析数据来揭示事物内在规律。
了解统计学的基本概念和方法，例如概率、回归分析、抽样等等，可以帮助数据分析师更好地理解和应用数据，进行准确的预测和决策。
其次，数据库知识也是大数据行业不可或缺的一项资料。
数据库是存储、管理和操作数据的重要工具，在大数据分析中起到至关重要的作用。
了解数据库的基本原理和操作方法，如关系数据库、非关系数据库、数据字典等，可以帮助数据分析师更高效地进行数据的存储、查询和处理。
除了统计学和数据库知识外，大数据行业还需要熟悉数据挖掘技术。
数据挖掘是通过自动或半自动的方式发现数据中的模式、规律和关联性的过程。
熟悉数据挖掘的技术和算法，如聚类分析、分类算法、决策树等，可以帮助数据分析师从庞大的数据中提炼出有价值的信息和洞见。
此外，大数据行业还需要了解机器学习的相关知识。
机器学习是通过让机器从数据中学习规律和模式，从而实现自主决策和预测的方法。
熟悉机器学习的基本概念和算法，如监督学习、无监督学习、深度学习等，可以帮助数据分析师构建高效的预测模型，提升数据分析的准确性和效率。
除了以上所述的专业知识外，大数据行业还需要具备良好的数据可视化能力。
数据可视化是将抽象的数据转化为直观的图形或图表，使人们更直观地理解和分析数据。
掌握数据可视化的技巧和工具，如数据图表绘制、交互式数据展示、数据仪表盘等，可以帮助数据分析师清晰、简洁地向他人传达数据分析的结果和趋势。
此外，大数据行业还需要具备严密的逻辑思维和问题解决能力。
面对复杂的数据和问题，数据分析师需要能够通过逻辑推理和分析来解决和处理。
最全的大数据学习资料整理
最全的大数据学习资料整理互联网的发展已经有影响了整个世界的进程，从互联网的诞生到现在的互联网时代的成熟，整个互联网正在从IT时代转向DT时代。
随着前几年大数据概念的提出。
当前的大数据一词不仅在于数据规模的定义，更代表着信息技术的发展进入一个全新的时代。
对于刚刚接触大数据的人群来说，可能还不知道学习大数据应该从哪些方面入手，柠檬学院特此翻译了一些资源，供对大数据感兴趣或者想进入大数据行业的人参考学习。
更多关于大数据的学习请到柠檬学院，注册就可在线听课学习。
内容有点多，请耐心看完或者收藏。
资源列表：关系数据库管理系统(RDBMS)框架分布式编程分布式文件系统文件数据模型Key -Map 数据模型键-值数据模型图形数据模型NewSQL数据库列式数据库时间序列数据库类SQL处理数据摄取服务编程调度机器学习基准测试安全性系统部署应用程序搜索引擎与框架MySQL的分支和演化Postgr eSQL的分支和演化Memcac hed的分支和演化嵌入式数据库商业智能数据可视化物联网和传感器文章论文视频关系数据库管理系统(RDBMS)MySQL：世界最流行的开源数据库;Postgr eSQL：世界最先进的开源数据库;Oracle数据库：对象-关系型数据库管理系统。
框架Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);Tigon：高吞吐量实时流处理框架。
分布式编程AddThis Hydra：最初在Add This上开发的分布式数据处理和存储系统;AMPLab SIMR：用在Hado op MapRed uce v1上运行S park;Apache Beam：为统一的模型以及一套用于定义和执行数据处理工作流的特定SDK语言;Apache Crunch：一个简单的J ava API，用于执行在普通的Map Reduc e实现时比较单调的连接、数据聚合等任务;Apache DataFu：由Linke dIn开发的针对Hadoopand 和Pig的用户定义的函数集合;Apache Flink：具有高性能的执行时间和自动程序优化;Apache Gora：内存中的数据模型和持久性框架;Apache Hama：BSP(整体同步并行)计算框架;Apache MapRed uce ：在集群上使用并行、分布式算法处理大数据集的编程模型; Apache Pig ：Hadoop中，用于处理数据分析程序的高级查询语言;Apache REEF ：用来简化和统一低层大数据系统的保留性评估执行框架;Apache S4 ：S4中流处理与实现的框架;Apache Spark：内存集群计算框架;Apache SparkStreaming ：流处理框架，同时是Spa rk的一部分;Apache Storm：Twitte r流处理框架，也可用于YA RN;Apache Samza：基于Kafk a和YARN的流处理框架;Apache Tez ：基于YARN，用于执行任务中的复杂D A G(有向无环图);Apache Twill：基于YARN的抽象概念，用于减少开发分布式应用程序的复杂度;Cascalog：数据处理和查询库;Cheeta h ：在MapRe duce之上的高性能、自定义数据仓库;Concur rentCascad ing ：在Hadoo p上的数据管理/分析框架;Damballa Parkou r ：用于Clojure的M apRed uce库;Datasa lt Pangoo l ：可选择的Ma pRedu ce范例;DataTo rrent StrAM：为实时引擎，用于以尽可能畅通的方式、最小的开支和对性能最小的影响，实现分布式、异步、实时的内存大数据计算;Facebook Corona：为Hadoo p做优化处理，从而消除单点故障;Facebook Peregrine ：MapRed uce框架;Facebook Scuba：分布式内存数据存储;Google D ataflow ：创建数据管道，以帮助其分析框架;Netflix PigPen：为MapRe duce，用于编译成A p ache Pig;NokiaDisco：由Nokia开发的Ma pRedu c获取、转换和分析数据;Google MapRed uce ：MapRed uce框架;Google MillWh eel ：容错流处理框架;JAQL ：用于处理结构化、半结构化和非结构化数据工作的声明性编程语言;Kite ：为一组库、工具、实例和文档集，用于使在Ha doop的生态系统上建立系统更加容易;Metama rkets Druid：用于大数据集的实时e框架;Onyx ：分布式云计算;Pinter est Pinlat er ：异步任务执行系统;Pydoop：用于Hado op的Py thonMapReduce和H DFS API;Racker labsBlueflood ：多租户分布式测度处理系统;Strato spher e ：通用集群计算框架;Stream drill ：用于计算基于不同时间窗口的事件流的活动，并找到最活跃的一个;Tuktu：易于使用的用于分批处理和流计算的平台，通过Scala、Akka和P lay所建;Twitte r Scalding：基于Casc ading，用于MapReduce工作的Sc ala库;Twitte r Summin gbird：在Twitt e r上使用S cald ing和S torm串流MapReduce;Twitte r TSAR ：Twitte r上的时间序列聚合器。
大数据的处理和分析培训资料
05
04
数据分析
运用大数据技术和地理信息系统等技 术，分析城市运行状况和发展趋势。
大数据未来发展趋势05和挑战大数据与人工智能的融合发展
总结词
随着人工智能技术的不断发展，大数 据与人工智能的融合将成为未来的重 要趋势。
详细描述
大数据可以为人工智能提供海量的训 练数据和优化算法，而人工智能则可 以提升大数据的处理速度和精度，实 现更高效、智能的数据分析。
医疗健康
通过大数据分析，提高疾病诊 断和治疗水平，改善患者健康
状况。
大数据处理流程
02
数据采集
数据采集
是指从各种来源中获取、收集、整合数据的过程。这些来源包括数据库、社交 媒体、物联网设备等。
数据采集的挑战
数据量巨大，需要高效、稳定的数据采集工具；数据来源多样，需要处理不同 格式和类型的数据；数据质量参差不齐，需要进行数据清洗和预处理。
存在各种噪声和异常；需要处理的数据可能存在各种不确定性，需要进
行不确定性分析。
数据可视化和解释
数据可视化
01
是指将数据以图形或图表的形式展示出来，以便更好地理解和
解释数据。
数据解释
02
是指通过可视化和其他方法来解释数据中的模式和关联性，以
及数据的含义和价值。
数据可视化和解释的挑战
03
需要将大量的数据简化为易于理解的图表和图像；需要保证数
包括结构化数据、非结构 化数据、流数据等，需要 不同的处理和分析方法。
处理复杂
需要高性能的计算和算 法支持，以及复杂的分
析模型。
大数据的来源与类型
01
02
03
04
来源
大数据可以来自各种领域，如 互联网、社交媒体、电子商务
什么是大数据？
+
+
=
经济
思维
工具
数据资产
现在的社会
意义
现在的社会
高速发展的社会
科技发达 信息流通 交流密切，生活方便
现在的社会是一个高速发展的社会，科技发 达，信息流通，人们之间的交流越来越密切， 生活也越来越方便，大数据就是这个高科技 时代的产物。 阿里巴巴创办人马云来台演讲 中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是 DT的时代，DT就是Data Technology数据科技， 显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。
A
低价值
B
经济
C
相对
02 概论
概论
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托 云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/ 或虚拟化技术。(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼 斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不 用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用 所有数据的方法）大数据的4大特点：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、 Value（价值）
什么是大数据？
前言
赢在大数据时代
“大数据”是指以多元形式，许多来源搜集而来 的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对 企业销售的情况下，这些数据可能得自社交 网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有 许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关 系管理数据库的常态数据组。
内容
01 大数据(big data)的定义 02 概论 03 意义
概论
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次 浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华 彩乐章”。不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互 联网信息技术行业的流行词汇。美国互联网数据中心指 出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一 番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。 此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息， 全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感 器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、 湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据 信息。[3]
《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。
统计学大数据
统计学大数据简介1、什么是大数据大数据(big data)，或称巨量资料，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。
大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。
“大数据”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。
大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。
当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。
随着谷歌MapReduce和GoogleFile System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。
简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。
明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。
大数据可分成大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等领域。
目前人们谈论最多的是大数据技术和大数据应用。
工程和科学问题尚未被重视。
大数据工程指大数据的规划建设运营管理的系统工程；大数据科学关注大数据网络发展和运营过程中发现和验证大数据的规律及其与自然和社会活动之间的关系。
2、大数据的特征大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。
从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低。
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快。
1秒定律。
最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
微软--大数据专业培训资料
微软--大数据专业培训资料微软大数据专业培训资料在当今数字化的时代，大数据已经成为企业和组织获取竞争优势、实现创新发展的关键因素。
微软作为全球领先的科技公司，在大数据领域拥有丰富的技术积累和实践经验。
本培训资料将为您全面介绍微软在大数据方面的相关知识和技能，帮助您开启大数据之旅。
一、大数据的概念与特点大数据，顾名思义，是指规模极其庞大、复杂多样的数据集合。
这些数据通常具有以下特点：1、数据量大：大数据的规模往往达到 PB 级甚至 EB 级，远远超出了传统数据处理技术的能力范围。
2、数据类型多样：包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。
3、数据处理速度快：要求能够在短时间内对大量数据进行快速的采集、存储、分析和处理，以获取有价值的信息。
4、数据价值密度低：在海量的数据中，真正有价值的信息可能只占很小的比例，需要通过有效的分析方法和技术来挖掘。
二、微软大数据解决方案微软为应对大数据的挑战，提供了一系列完整的解决方案，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面。
1、 Azure Data Lake Storage这是一种大规模、可扩展的云存储服务，能够存储各种类型的数据，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据。
它支持高并发的读写操作，并且具有出色的成本效益。
2、 Azure HDInsight基于 Hadoop 生态系统的大数据处理服务，提供了 Hive、Spark 等多种大数据处理框架，方便用户进行大规模数据的分析和处理。
3、 Azure SQL Data Warehouse一种高度可扩展的云数据仓库服务，能够快速处理海量数据，并提供强大的查询和分析功能。
4、 Power BI一款强大的数据分析和可视化工具，能够将复杂的数据转化为直观、易懂的报表和图表，帮助用户更好地理解数据背后的意义。
三、数据采集与存储在大数据处理中，数据采集是第一步。
哪些行业需要大数据资料
哪些行业需要大数据资料哪些行业需要大数据资料引言随着信息技术的快速发展，大数据已经成为现代社会中的热门话题。
大数据不仅为企业和组织提供了更深入的市场洞察和业务优化的机会，而且在许多行业中都起到了至关重要的作用。
本文将介绍一些需要大数据资料的行业，并探讨了大数据在这些行业中的应用。
1. 零售行业大数据在零售行业中具有重要的应用。
零售商可以通过收集和分析顾客的购买历史、浏览记录和线上行为等信息，以更好地了解顾客的需求和喜好。
通过利用大数据，零售商可以进行个性化的营销活动、精确的库存管理和有效的运营决策。
此外，大数据还有助于零售商预测销售趋势和市场需求，帮助他们做出更明智的进货和定价决策。
通过对大数据的分析，零售商可以及时调整产品组合和销售策略，以适应市场的变化。
2. 金融行业大数据在金融行业中的应用广泛且关键。
银行和金融机构可以利用大数据分析客户的交易记录、信用评分和个人信息，以便更好地了解客户的风险和需求。
这种了解可以帮助金融机构制定个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠诚度。
此外，大数据还可以帮助金融机构进行欺诈检测和风险管理。
通过分析大规模的交易数据和行为模式，金融机构可以及时发现异常交易和可疑活动，并采取相应的措施来防止欺诈和风险。
3. 电信行业大数据在电信行业中起着重要的作用。
电信运营商可以通过分析大量的用户数据，包括通话记录、短信记录和手机使用习惯等，来了解用户的需求和行为。
这些数据可以帮助电信运营商提供更好的服务和产品，并制定更有针对性的营销策略。
此外，大数据还可以帮助电信运营商预测网络流量和用户需求，以便更好地规划和管理网络资源。
通过分析用户的网络使用数据，电信运营商可以合理配置网络设备和带宽，提高网络性能和用户体验。
4. 医疗保健行业大数据在医疗保健行业中具有巨大的潜力。
医疗机构可以通过收集和分析大量的患者数据，包括病历、检查结果、治疗方案和药物使用记录等，来提高医疗服务的质量和效率。
大数据名词解释
大数据名词解释
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，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。
先说结论——大数据技术，其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案。
它其实是一个很宽泛的概念，涉及五个领域：
1.业务分析；
2.数据分析；
3.数据挖掘；
4.机器学习；
5.人工智能。
从1到5，越来越需要技术背景；从5到1，越来越贴近具体业务。
其实，除了像搜索引擎这样依靠数据技术而诞生的产品外，大部分互联网产品在生存期，即一个产品从0到1的阶段，并不是特别需要大数据技术的。
而在产品的发展期，也就是从“1”到“无穷”的阶段，“大数据技术”对产品的作用才会逐渐体现。
主要原因是初期产品的功能和服务较少，也没有“积累的用户数据”用于模型研发。
所以，我们常听说“构建大数据的壁垒”，这里面，“数据技术”是小壁垒，“大数据”本身才是大壁垒。
这里就从“大数据”开始说起。
大数据ppt资料
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
大数据专业资料
大数据专业资料大数据是指规模庞大、复杂多样的数据集合，对这些数据进行分析和挖掘可以帮助人们发现隐藏在其中的模式和趋势。
随着互联网和信息技术的发展，大数据已经成为各个领域中不可忽视的重要资源。
对于大数据专业人员来说，了解和掌握相关的专业资料是必不可少的。
首先，大数据专业人员需要了解数据存储和处理的技术。
在大数据领域，常用的数据存储和处理技术包括分布式文件系统、NoSQL数据库和大数据处理框架等。
分布式文件系统可以将数据分散存储在多个节点上，提高数据的可靠性和可扩展性。
NoSQL数据库则适用于非结构化和半结构化数据的存储和查询。
大数据处理框架如Hadoop和Spark可以实现对大规模数据的分布式处理和分析。
其次，大数据专业人员需要了解数据分析和挖掘的方法和工具。
数据分析和挖掘是大数据应用的核心环节，可以帮助人们从数据中发现有价值的信息。
常用的数据分析和挖掘方法包括统计分析、机器学习和深度学习等。
统计分析可以通过对数据的描述和推断来揭示数据之间的关系和规律。
机器学习和深度学习则可以通过对数据的训练和学习来构建预测模型和分类模型。
此外，大数据专业人员还需要了解数据可视化和故事讲述的技巧。
数据可视化是将数据以图表、图形等形式展现出来，可以帮助人们更直观地理解数据。
故事讲述则是将数据背后的故事和洞察力传达给他人，可以帮助人们更好地理解和应用数据。
常用的数据可视化工具包括Tableau和D3.js，而故事讲述可以通过数据报告和数据演示来实现。
最后，大数据专业人员还需要了解数据隐私和安全的问题。
随着大数据的广泛应用，数据隐私和安全问题变得越来越重要。
大数据专业人员需要了解相关的法律法规和标准，保护用户的数据隐私和安全。
同时，他们还需要了解数据脱敏、加密和访问控制等技术，确保数据的机密性和完整性。
总的来说，大数据专业人员需要了解数据存储和处理的技术、数据分析和挖掘的方法和工具、数据可视化和故事讲述的技巧，以及数据隐私和安全的问题。
- 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)。
四、高级MapReduce，高级Hadoop开发人员的关键课程 1、 使用压缩分隔减少输入规模
2、 利用Combiner减少中间数据
3、 编写Partitioner优化负载均衡
4、 如何自定义排序规则
5、 如何自定义分组规则
6、 MapReduce优化
3、 Hive体系结构简介
4、 Hive集群
5、 客户端简介
6、 HiveQL定义
7、 HiveQL与SQL的比较
8、 数据类型
9、表与表分区概念
10、表的操作与CLI客户端演示
11、数据导入与CLI客户端演示
12、查询数据与CLI客户端演示
13、数据的连接与CLI客户端演示
14、用户自定义函数（UDF）的开发与演示
二、分布式文件系统HDFS，是数据库管理员的基础课程 1、 分布式文件系统DFS简介
2、 HDFS的系统组成介绍
3、 HDFS的组成部分详解
4、 副本存放策略及路由规则
5、 NameNode Federation
6、 命令行接口
7、 Java接口
8、 客户端与HDFS的数据流讲解
9、 HDFS的可用性（HA）
三、初级MapReduce，成为Hadoop开发人员的基础课程 1、 如何理解map、reduce计算模型
2、 剖析伪分布式下MapReduce作业的执行过程
3、 Yarn模型
4、 序列化
5、 MapReduce的类型与格式
6、 MapReduce开发环境搭建
7、 MapReduce应用开发
2、Storm集群搭建：详细讲述Storm集群的安装和安装时常见问题
3、Storm组件介绍: spout、bolt、stream groupings等
4、Storm消息可靠性：消息失败的重发
5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN
6、Storm编程实战
十二、Sqoop，hadoop与rdbms进行数据转换的框架 1、配置Sqoop
2、使用Sqoop把数据从mysql导入到HDFS中
3、使用Sqoop把数据从HDFS导出到mysql中
十三、Storm 1、Storm基础知识：包括Storm的基本概念和Storm应用场景，体系结构与基本原理，Storm和Hadoop的对比
7、 编程实战
五、Hadoop集群与管理，是数据库管理员的高级课程 1、 Hadoop集群的搭建
2、 Hadoop集群的监控
3、 Hadoop集群的管理
4、集群下运行MapReduce程序
六、ZooKeeper基础知识，构建分布式系统的基础框架 1、ZooKeeper体现结构
2、ZooKeeper集群的安装
3、操作ZooKeeper
七、HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库 1、 HBase定义
2、 HBase与RDBMS的对比
3、 数据模型
4、 系统架构
5、HBase上的MapReduce
6、表的设计
八、HBase集群及其管理 1、集群的搭建过程讲解
2、集群的监控
3、集群的管理
九、HBase客户端 1、 HBase Shell以及演示
2、Java客户端以及代码演示
十、Pig基础知识，进行hadoop计算的另一种框架 1、 Pig概述
2、 安装Pig
3、 使用Pig完成手机流量统计业务
十一、Hive，使用sql进行计算的hadoop框架 1、 数据仓库基础知识
2、 Hive定义
一、Hadoop入门，了解什么是hadoop
1、 Hadoop产生背景
2、 Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、 国内外Hadoop应用案例介绍
4、 国内Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
5、 分布式系统概述
6、 Hadoop生态圈以及各MapReduce例子说明