CSDN大数据应用大会PPT——06-谢超:大数据下的BI新特性

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大数据分析讲稿ppt教案

大数据分析讲稿ppt教案

详细描述
通过大数据分析金融交易数据,及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为,为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换,如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式,如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能,提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全,包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划,以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合,这些数据可能来自各种不同的来源,如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用,包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架, 它支持高性能的实时数据 流处理,适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程,常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法,它 通过构建树状结构来对数据 进行分类,并预测未来的数 据点属于哪个类别。

大数据技术及应用简介PPT课件

大数据技术及应用简介PPT课件
41
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。

大数据的分析课件ppt

大数据的分析课件ppt
阐述数据质量评估、监控及提升的方法论和 实践经验。
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策,包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇,实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和 处理的数据集合,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。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作,便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件,用户可根据需求自定义组件样式

动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能,便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具,提供丰富的数据分析和可视化功能, 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具,支持多种数据源连接,可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具,提供丰富的图表类型和交互功能 ,适用于各种场景。

大数据PPT完整版-2024鲜版

大数据PPT完整版-2024鲜版

Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ,这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为,自动抓取网页数据, 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型,用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性,能够在计算节点出现故障时重新分配任 务,确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出,使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素(如颜 色、形状、大小等)。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码,以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段,如缩放、拖拽、筛选等, 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式,这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展, 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。

BI基础概念培训PPT课件

BI基础概念培训PPT课件
数据整合与清洗
详细描述
数据准备是BI实施的重要环节,包括数据整合和数据清洗。数据整合是将分散在各个业务系统的数据进行整合, 形成一个统一的数据源;数据清洗则是确保数据的准确性和完整性,为后续的数据分析和报表开发提供可靠的基 础。
平台搭建
总结词
选择与配置工具
详细描述
平台搭建是选择适合的BI工具并进行配置的过程。根据需求分析的结果,选择 合适的BI工具,并进行相应的配置和设置,以确保数据展示和分析的准确性和 效率。
数据挖掘
数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中 提取有用信息的过程,这 些信息可以用于决策支持。
数据挖掘技术
数据挖掘涉及多种技术, 如关联规则挖掘、聚类分 析、分类和预测等。
数据挖掘应用
数据挖掘广泛应用于金融、 零售、医疗等领域,帮助 企业发现潜在商机和改进 运营。
数据可视化
数据可视化定义
数据可视化效果
Tableau、Power BI、QlikView等。
商务智能工具的功能
数据查询、报表生成、仪表板展示、数据挖掘等。
数据可化工具
数据可视化工具
01
通过图形、图表、图像等形式展示数据,帮助用户更好地理解
数据。
常用数据可视化工具
02
Excel、Python、D3.js等。
数据可视化工具的功能
03
数据可视化、数据交互、数据探索等。
BI基础概念培训PPT课件
目录
• BI概述 • BI技术基础 • BI工具介绍 • BI实施步骤 • BI案例分享
01 BI概述
BI定义
BI定义
BI(Business Intelligence)即商业智能,是一种运用了数据仓库、数据分析和数据挖掘技 术的解决方案,旨在帮助企业更好地理解其业务数据,做出科学决策,并提升运营效率。

大数据应用技术介绍 ppt课件

大数据应用技术介绍  ppt课件
Zookeeper: Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中,HMaster随时感知各个HRegionServer的健康 状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster: HMaster没有单点问题,HBase中可以启动多个HMaster,通过Zookeeper的Master Election机制保证总有 一个Master在运行 主要负责Table和Region的管理工作: 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡,调整Region分布 3 Region Split后,负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后,负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照 通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大,会自动分裂成多份Splits,成为Regions 一个region由[startkey,endkey)表示 不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息,同时,.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息,但是,-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程:

2024版大数据PPT模板

2024版大数据PPT模板

定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描,及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析,评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果,制定 相应的隐私保护策略,包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展,大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高,能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展,推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数 据集合,是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来,大数据将成为各类机构,尤其是企业的重要资产,数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时,大数据技术的不断发展和深入应用,将 推动各行业的信息化、智能化进程,为社会经济发展注入新的活力。

BI介绍PPT(PPT66页)

BI介绍PPT(PPT66页)
需求二:
参数1:枚举出“行业代码”、“注册类型” 参数2:当参数1选择“行业代码”时,参数2为“行业代码”维
当参数1选择“注册类型”时,参数2为“注册类型”维
62
权限管理
63
▪ 批量设置权限 ▪ 利用对象id ▪ 利用维属性和diminf函数
权限赋予
64
▪计划任务的“三只手”
67

BI@Report
Click to edit subtitle style
1
欢迎,欢迎
和我们共同进步的产品商 产品合作商 最终的使用人员 活跃的分析人员
2
IT技术人员
数据分析专家 数据分析专家
Nice to meet you
3
我们经常被困扰
海量数据束手无策
4
我们也为此困扰
职能部门各自为5政造成信息孤岛
用地图
56
▪ Dashboard ▪ 实现方式 ▪ 制作原理
Dashboard
57
钻取链接的加强运用
▪ 合理应用钻取参数(range) ▪ 图片放大 ▪ 附件钻取 ▪ 利用我们知识完成:
下钻时判断是否是叶子节点,如果是,跳转到另外一张报表
58
▪ 多系列统计图 ▪ 统计图的美化
3D 边框 表元颜色
26
浅尝BI报表
27
浮动——单级浮动
表头
固定 表元
浮动维单元 格(绿箭头)
浮动区域( 绿框)
分析区 (红框)
28
浮动——多级浮动
一个浮动包含
另一个 浮动
双重浮29动=两个浮动?
向右浮动
浮动——交叉浮动
向下浮动
交叉浮30动=双向浮动?
固定——无浮动

2024版大数据PPT完整版

2024版大数据PPT完整版

02
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密 存储和传输,确保数据在传输和存
储过程中的安全性。
04
访问控制
建立严格的访问控制机制,确保只 有授权用户能够访问敏感数据。
30
企业如何制定和执行安全策略
制定完善的安全管理制度
明确数据安全管理的目标、原则、流程和组织架构。
强化员工安全意识培训
定期开展数据安全培训,提高员工对数据安全的重视程度和操作技能。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征,包括假设检验、方差分析、回归分 析等。
应用案例
电商平台的用户行为分析、金融领域的风险评估、医疗行业的疾 病预测等。
21
机器学习算法原理及实践
监督学习
通过已知输入和输出数据进行训练,得到模型后用于预测新数据。
无监督学习
对无标签数据进行学习,发现数据中的内在结构和规律。
2
01
大数据概述
2024/1/29
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW ERA
3
大数据定义与特点
定义
大数据是指无法在一定时间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 力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
将原始数据通过特定算法映射到视觉元素(如颜 色、形状、大小等)。
视觉编码
利用视觉元素对数据进行编码,以便人们能够直 观地理解数据。
交互设计
提供丰富的交互手段,如缩放、拖拽、筛选等, 以便用户能够更深入地探索数据。
2024/1/29
25
常见数据可视化工具介绍
2024/1/29
Tableau

C数据分析BI介绍实用PPT课件

C数据分析BI介绍实用PPT课件

第5-页5 - /共46页
传统产品的数据来源 • 数据库数据
数据分析的数据来源 • 数据库数据 • 文件数据 • 应用程序数据集
第6-页6 - /共46页
大数据报表:
5秒 无论多大的原始数据量,
之内,报表展现!
OLAP分析:
10秒 在千万记录级的应用场景下,浏览端
之内Cube装载完成,开始显示。
第10- 1页0 - /共46页
数据源之间存在关联运算需求: 基于SQL机制的虚拟数据源模式是最具效率的解决模型。
数据源之间存在跨域计算需求: 基于报表多数据源机制的运算模型是最适合的。
第11- 1页1 - /共46页
数据链报表
第12- 1页2 - /共46页
只建立用户感兴趣的数据
第13- 1页3 - /共46页
显示顺序的个性 化设定
第27- 2页7 - /共46页
所有的成熟报表产品都具有图表功能,产品优势:
1、样式丰富:提供了70多大类、300多种图表样式,包括了从柱状、折线、甘特、 饼型等通用图表到蜡烛、容量、漏斗等专业图表。
2、多数据源样式叠加:支持在同一图表中对比展现多个不同数据源数据,并可 以不同
2、现实中:大多数情况下,分析对象自身原数据量非常大(比如本年度前11个月的 订单数据),而仅有少量数据发生变更(比如本月的订单数据),这种模式的效 率无疑是非常低下的 。
2、创新的Cube增量更新,无需重新生成Cube,而是基于原有数据 Cube,将新数据追加计算生成新的Cube,从而降低服务器负荷,并满足一般统计 中的实时更新需求 。
考察一个特定的维 •地区维,包括每一个地区到各省份、行政市的销售数据 •钻取到下面的层次来考察详细情况

关于大数据的ppt课件

关于大数据的ppt课件

投资决策支持
基于大数据的市场分析和 预测,帮助投资者做出更 明智的投资决策。
医疗行业应用
精准医疗
医疗资源优化
通过分析患者的基因组、生活习惯和 病史等数据,实现个性化诊断和治疗。
通过分析医疗资源分布和患者需求, 实现医疗资源的合理配置和优化。
流行病预测与防控
利用大数据监测和分析疫情传播趋势, 为政府和医疗机构提供决策支持。
深度学习算法在大数据分 析中的应用
通过深度学习算法对海量数据进行特征提取和 模式识别,提高数据分析的准确性和效率。
智能推荐系统的发展
结合大数据和人工智能技术,构建个性化推荐系统, 为用户提供更加精准的内容推荐。
自动化决策支持系统的出 现
基于大数据和人工智能技术,构建自动化决策 支持系统,为企业和政府提供更加智能化的决 策支持。
大数据的特征
01
02
03
04
数据量大
大数据的数据量通常在TB、PB 级别以上,甚至达到EB、ZB级
别。
数据类型多
大数据包括结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据,如 文本、图像、视频、音频等。
处理速度快
大数据的处理速度要求实时或 准实时,以满足业务需求。
价值密度低
大数据中真正有价值的信息比 例较低,需要通过数据挖掘和
医疗、教育、物流等各个领域。同时,人工智能、机器学习等技术的融
合应用也进一步推动了大数据的发展。
02
大数据技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
一种高度容错性的系统,用于在低成本硬件上存储大量数据。
NoSQL数据库
非关系型数据库,用于存储和检索大量非结构化数据。
分布式表格系统

大数据介绍pptppt课件2024新版

大数据介绍pptppt课件2024新版

据处理能力。
数据存储与管理技术
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统,设计用来存储和处理大规模数据集,具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统,用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库,提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
03
零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势,实现精 准营销和库存管理。
04
能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费,提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长,如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源,如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据,如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
02
03
数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合,以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策,提高决策的科学性和准 确性。
据库表,并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。

Kafka是一个分布式流处理平 台,用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ,适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储( 如关系型数据库)之间进行

BI商业智能介绍ppt课件

BI商业智能介绍ppt课件

ETL过程
实现数据的抽取、转换和 加载,保证数据质量和一 致性。
OLAP在线分析处理技术
多维数据分析
对数据进行多维度、多层次的分析和 聚合。
钻取与旋转
深入探索数据细节或变换分析角度, 发现更多信息。
切片与切块
提取数据的特定子集进行分析,满足 个性化需求。
可视化展现与报表生成工具
数据可视化
将数据以图形、图表等形式展现 ,提高数据易读性。
发展历程
BI商业智能起源于20世纪90年代,经 历了从报表、在线分析到数据挖掘等 阶段,现已成为企业决策支持的重要 工具。
BI在企业中应用价值
01
02
03
提高决策效率
BI能够快速处理和分析大 量数据,提供准确、及时 的信息,帮助企业做出更 明智的决策。
优化业务流程
通过对数据的深入挖掘和 分析,BI可以发现业务流 程中的瓶颈和问题,提出 优化建议。
报表生成
快速生成各类报表,满足企业日常 报告和决策需求。
交互式分析
提供灵活的交互式分析工具,支持 用户自定义分析和探索。
03
BI实施方法论与流程
明确需求和目标设定
确定业务需求
深入了解业务背景,明确BI系统 需要解决的具体问题。
设定项目目标
根据业务需求,设定清晰、可衡 量的项目目标,如提高决策效率
零售行业客户画像与精准营销策略制定
01
客户画像构建
通过BI工具整合多渠道客户数据,形成全面、准确的客户画像,包括购
买历史、偏好、社交媒体行为等。
02
精准营销策略
基于客户画像,制定个性化的营销策略,如优惠券、推荐商品、会员权
益等,提高营销效果和ROI。

大数据分析讲稿PPT

大数据分析讲稿PPT

理论
THEOபைடு நூலகம்Y
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超 出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一 个应用分支。
大数据的应用领域
教育学 天文学 金融学
情报学 电子政务 生活娱乐
公共服务 传媒业 总统选举
生物医学 气候学 图书馆学
商业智能 企业管理 市场营销
强大的执行力
备用
精准的营销能力
对项目的深刻理解
丰富的产品运营经验
领先的技术优势
过硬的开发能力
点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,
云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备, 是产生大数据的平台之一。自2013年开始, 大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预 计未来两者关系将更为密切。
数据科学和数据联盟的成立:未来,数据
科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人 所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专 业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
01 02 03 04
大数据(BIG DATA)
指无法在一定时间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的海 量、高增长率和多样化的信息资产。
对于“大数据”(Big data) 研究机构Gartner给出了这样

大数据应用介绍课件

大数据应用介绍课件
更加广泛
技术进步将 降低大数据 应用的门槛
跨行业合作 将推动大数 据应用的创

政策支持将 促进大数据 应用的发展
应用趋势
01
智能化:大 数据与人工 智能技术的 结合,实现 智能化决策
02
实时化:实 时处理大数 据,提高数 据分析效率
03
集成化:整 合多源数据, 提高数据利 用价值
04
安全化:加 强数据安全 和隐私保护, 确保数据合 规使用
患者管理:利用大数据 对患者进行分类、跟踪 和管理,提高医疗服务 质量
医疗资源优化:通过大 数据分析医疗资源分布 情况,优化医疗资源配 置,提高医疗服务效率
01
02
03
04
金融服务
风险管理:利用大数 据分析客户信用风险, 提高风险评估能力
投资决策:利用大数 据分析市场趋势,提 高投资决策准确性
客户关系管理:通过 大数据分析客户行为, 提供个性化金融服务
大数据应用案例
医疗健康案例
01
电子病历:整合 患者信息,提高
诊断准确性
02
远程医疗:实现 远程诊断和治疗, 提高医疗服务效

03
药物研发:利用 大数据分析药物 成分和效果,缩
短研发周期
04
疾病预测:通过 数据分析预测疾 病风险,提前采
取预防措施
金融服务案例
01
风险管理: 利用大数据 分析客户信 用风险,提 高风险评估 准确性
反欺诈:利用大数据 分析交易行为,及时 发现并阻止欺诈行为
交通物流
实时路况分析:利用大数据分析实 时路况,为司机提供最佳路线建议
物流配送优化:通过大数据分析, 优化物流配送路径,提高配送效率

2024全新大数据ppt课件免费

2024全新大数据ppt课件免费

随着大数据的广泛应用,数据安全和隐私 保护问题日益突出,需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程,我对大数据 有了更深入的了解,掌握了大数 据处理的基本技能和方法,对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅,不仅加深了对理论 知识的理解,还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构,包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通,以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术,对海量数据进行 自动化、智能化的分析, 挖掘数据中的潜在价值。

大数据应用业务介绍课件

大数据应用业务介绍课件
02 市场趋势预测
基于大数据的市场分析可以帮助企业洞察市场趋 势,把握消费需求变化,进而优化商品策略,提 高销售额。
03 供应链优化
利用大数据分析,企业可以实时掌握库存情况、 物流运输等信息,实现供应链的精细化管理和优 化。
金融行业中的大数据应用
01 险管理
金融机构可以利用大数据技术对客户的信用记录 、还款能力等进行全面评估,以降低信贷风险和 讹诈风险。
大数据应用业务介绍 课件
目录
• 大数据概述 • 大数据应用场景与业务价值 • 大数据处理技术 • 大数据分析方法与工具 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据的发展趋势与展望
01
大数据概述
大数据的定义
大数据是一种无法在一定时间范围内用常规软件 01 工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
它是一种海量的、多样化的、快速变化的、具有 02 价值的数据资源。
大数据的未来展望
数据隐私和安全
多模态数据处理
随着大数据的普及应用,数据隐私和安全 问题将成为未来发展的重要挑战。
未来大数据处理将更加重视多模态数据处 理,包括文本、图像、音频、视频等多种 类型的数据。
实时性要求更高
AI与大数据的深度融会
随着物联网、5G等技术的发展,大数据处 理的实时性要求将更高,需要处理和分析 的数据量也将更大。
大数据处理技术-实时处理
Flink
Flink是一个流处理和批处理的开源框架,它提供 了低延迟、高性能的实时数据处理能力,支持基 于事件时间的处理、窗口计算等功能。
Kafka
Kafka是一个散布式流处理平台,能够实时处理和 传输大量数据。它采用了发布/订阅模式,便于实 现实时数据流的可靠传输和处理。
预测性分析

BI与大数据区别

BI与大数据区别

BI与大数据区别一、概念介绍BI(Business Intelligence)即商业智能,是一种通过对企业内外部数据进行收集、整理、分析和展示,帮助企业决策和优化业务流程的技术和方法。

它主要关注的是对企业内部数据的分析和利用,以支持决策和战略制定。

大数据是指规模巨大、类型多样的数据集合,无法通过传统的数据处理工具进行管理和处理。

大数据具有3V特点,即数据量大(Volume)、数据种类多样(Variety)和数据处理速度快(Velocity)。

大数据的处理需要借助于先进的技术和工具,以发现其中的模式、趋势和关联,从而为企业决策提供支持。

二、数据来源和范围BI的数据主要来自企业内部的各种业务系统和数据库,如销售、财务、人力资源等。

BI的数据范围相对较小,主要关注的是企业内部的数据,以帮助企业了解自身的经营情况和业务状况。

大数据的数据来源非常广泛,既包括企业内部的数据,也包括外部的数据。

大数据可以通过各种渠道获取,如社交媒体、传感器、互联网等。

大数据的范围非常广泛,可以包括企业内部的数据,也可以包括与企业相关的外部数据,以及公共数据等。

三、数据处理和分析BI的数据处理主要包括数据清洗、数据整合、数据分析和数据可视化等环节。

BI的数据处理主要依赖于结构化数据,即具有明确格式和字段的数据。

BI的分析主要是基于历史数据的统计分析和报表生成,以帮助企业了解过去的业务情况和趋势。

大数据的数据处理主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据挖掘等环节。

大数据的数据处理主要依赖于分布式计算和存储技术,如Hadoop、Spark等。

大数据的分析主要是基于数据挖掘和机器学习等技术,以发现其中的模式、趋势和关联,为企业决策提供支持。

四、应用领域和效果BI主要应用于企业内部的决策和业务优化。

通过对企业内部数据的分析和展示,BI可以帮助企业了解自身的经营情况和业务状况,从而优化业务流程、提高效率和降低成本。

BI的应用领域非常广泛,如销售分析、市场营销、客户关系管理、供应链管理等。

大数据介绍ppt

大数据介绍ppt
云计算的“云”就是存在于互联网上的服务器集群上的资源,它包括硬件资源(服 务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等)本地计算机只需 要通过互联网发送一个需求信息,远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并 将结果返回本地计算机。
ASG Server
ASG Server
To Other Grid Nodes
2019/12/12
6
大数据的4V特性
体量Volume 多样性Variety 价值密度Value 速度Velocity
非结构化数据的超大规模和增长 总数据量的80~90% 比结构化数据增长快10倍到50倍 是传统数据仓库的10倍到50倍
大数据的异构和多样性 很多不同形式(文本、图像、视频、机器数据) 无模式或者模式不明显 不连贯的语法或句义
信息管理系统(HIS)
虚拟数据库
实时监控平台
11
Google 大数据处理技术
- Google文件系统GFS(Google File System)
- 并行数据处理MapReduce - 结构化数据表BigTable - 分布式锁管理Chubby
MapReduce
BigTable
GFS
Chubby
30
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
大数据时代的发展趋势
-分布式文件系统(HDFS) -分布式数据库存储系统(Hbase) -分布式计算构架(MapReduce) 使用Java编写 运行平台:Linux
HDFS 分布式文件系统
HDFS: - 分布式文件存储系统,存储海量的数 据;
- 数据冗余,硬件容错; - 流式的数据访问; - 存储大文件;
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商务型
14inch 15inch 13inch
: >10000
个人
14inch 15inch
11年11月26日星期六
BI DSL的实现: MapReduce生成器
命令解 析器
・ 得到维度和 度量及条件
数据解 析
・ 信息传递到hadoop的map/ reduce和storm的bolt中,筛选数 据拼接维度.
Data Server1
商务型 交易索引: 1,2,3,4,5,6,7,8,9 个人用
汇总server 查询”13寸商务型D 笔记本”成交总量 求三台服务器上的索 引交集得到”5,6” 查出(5,6)对应的交易 额,在某台Data Server上计算后返回。
Data Server2
13寸 14寸 交易索引: 1,2,3,4,5,6
Hadoop
offline
11年11月26日星期六
Thanks!
欢迎加入 AdMaster
20步之内
娱乐 休息
美女 You 健身 工作
11年11月26日星期六
餐饮
(B,(3,5))
分布到3台 服务器上处理
11年11月26日星期六
按照A B C grouping
按照频次1,2 grouping
Storm 的流计算: Bolt(任务)接龙
Spout 数据喷射器 一行一行的发射 哈希 Field Bolt A Grouping Bolt B Bolt C Bolt D
11年11月26日星期六
回顾一下 流计算 块计算 全局计算
Storm 同时能够完美承担ETL,流计算和块计算的工作。 Hadoop 依然不可缺少,廉价的全局大数据计算。
两者互补
11年11月26日星期六
DSL (针对业务的定制语言)
Hadoop MapReduce 和 Storm Topology 还是太复杂了 ----针对程序员的 DSL,简化逻辑和代码. Hadoop Cascalog (clojure),某度的 DISQL(类php), Hadoop-papyrus(JRuby), Storm 现在也有了好几种DSL
Data Server3
D A 交易索引: 5,6,7,8,9
11年11月26日星期六
如何实现快速的块计算B
Storm + 内存文件系统: 在内存文件系统上,调用 Storm 的 LinearDRPCTopologyBuilder 模块进行分析挖掘。 优点:算法灵活,可以实现任何分析,足够的快 缺点:数据易失。受限于内存的大小。数据是大规模移动的。 尤其适合快速的迭代分析 例子:K-means 聚类 Hadoop 每次迭代都会 dump 数据 到硬盘上再读出来,非常的慢。
工作流 拼接
・ 根据功能拼接 hadoop job/ storm topology
合并查 询
11年11月26日星期六
・ 组合 storm 和hadoop 的查询结果
完整的 BI 分析架构
Redis MySQL Mongodb
Storm ETL
MySQL
Storm +RamFS
Admaster DSL
+
@爱的马斯特 @Admaster
Choky Xie
大数据下的 BI 新特性
11年11月26日星期六
AdMaster 的 BI 业务
统计 发现 预测(泛化)
门户 客户端 硬广
在线 调研 微博 论坛
11年11月26日星期六什来自不适用于我们11年11月26日星期六
传统的分析方法
原始日志采集 Scribe Hadoop
11年11月26日星期六
Storm 介绍
吞吐性能非常好 因为底层是没有持久化的消息队列 ZeroMQ, 有安全性 的问题,但是 storm 的机制确保了每行数据都会被正确处 理,失败的消息会被退回重新处理。
最后一道防线:批处理层校正。
11年11月26日星期六
Storm 介绍
数据格式是基于元组tuple的 类似 MapReduce 的数据处理序列 本质是 DRPC 的编程框架,可以最灵活地进行编程。但是 需要自己控制内存 一句话: 元组在很多机器地内存中进行M和R不断变化着结构,最 后变成我们想要的元组。
Bolt E
NoSQL
Bolt ABCDE组成Topology
11年11月26日星期六
Storm 例子
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder(); • builder.setSpout(1, new TestWordSpout(), 10); • builder.setBolt(2, new ExclamaDonBolt(), 3).shuffleGrouping(1); • builder.setBolt(3, new ExclamaDonBolt(), 2).fieldsGrouping(2);

坑爹的例子。。。会导致内存爆掉,实际要在代码中清理内存
11年11月26日星期六
块计算
为什么需要块计算? 实时的统计分析更有价值 发现和捕捉趋势,动态决策
11年11月26日星期六
如何实现快速的块计算A
某宝的 prom 方案: 优点:秒级响应,真正的实时。 缺点:固定的几个维度分析,导入数据花时间,冗余索引 牺牲内存空间
・ 多个大数 据集一起 分析
大量化 (Volume) 多样化 (Variety)
・ 结构化 ・ 半结构化 ・ 非结构化
价值 (Value)
快速化 (Velocity)
・ 业务人员 易用
・ 要快!
11年11月26日星期六
解决新需求的BI方案
接近价值 快速分析
・ 冗余维度 ・ 数据常驻在 内存中分析 ・ 业务人员易 用的命令 ・ 灵活的编程 框架
11年11月26日星期六
Storm 介绍
按照客户购买的频次1,2,3列出商品,同时每种商品列 出最热卖的型号
任务1:调整数据格式 (A,(2,3,5)) (C,(2,3)) (A,(2,3,5),,…) (B,(3,5),….) (A,(4,5,6),…) (C,(2,3),…) 任务2:找出最多的型号 任务3:按照频次排序 并统计商品出售次数 并调整数据格式 (A, ((2,3,5),((4,5,6))) ! (A,(5),2) (1,(B,(3,5)),(C,(2,3))) (B,(3,5),1) (C,(2,3),1) (A,(4,5,6)) (2,A,(5))
列出11月20日之后商务型和个人用的13 14 15寸的A品牌笔记本的交易额, 不计入价格大于10000的13寸笔记本。
13inch
SUM( 1. ) : : 13 ,14 ,15 : A Filter >2011-11-20 Without: 13 and
A A A A A A
100,000 120,000 150,000 70,000 50,000 10,000
11年11月26日星期六
数据集特点决定 存储和分析的方式
只有append写,没有更新和删除,规避了一致性 造成的问题 反关系模式,消减雪花模型和星型模型的维度表, 尽可能的冗余到事实表之中
DRPC> MapReduce > SQL 对计算框架灵活性 的要求越来越高
11年11月26日星期六
新的需求
Twitter的例子
11年11月26日星期六
Twitter开源的 流计算框架 Storm 介绍
用途: 最快的ETL(Extract Transform Load) 冗余维度数据 事件驱动报警
持续计算 能够持续计算的问题是‘易并行’的 典型问题:求count(*) 不适用的问题,数据去重统计count(distinct(id)),只能 对全局数据去重。
计算分层
・ 流计算 ・ 块计算 ・ 全局计算
11年11月26日星期六
完整的 BI 分析架构
用户 采集数据 缓存层和 结果 join RDBMS NoSQL 持续计算 触发事件
流数 据 块数 据
一种分析语言
RDBMS
实时分析结果
全局数 据
offline 分析结果
11年11月26日星期六
计算分层
实时层和批处理层 实时层增量补充 批处理层
dsl 'WordCount' from 'wc/inputs' to 'wc/outputs' count_uniq total :bytes, :words, :lines
11年11月26日星期六
BI DSL
----针对业务人员的 DSL: 无需知道数据在 hadoop 还是 storm 上, 无需知道数据是结构化还是半结构化的
OLAP
Hive
11年11月26日星期六
最常见例子:用户行为分析
访问 信息
用户
发表 信息
行为
图像 音频
01010101010101011101
11年11月26日星期六
数据集的特点
大到必须分布式存储 TB/天 多个海量数据集 千亿行join 差的数据质量 不统一的数据格式,结构化,半结构化, 非结构化合并分析
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