大数据分析概述专题培训课件
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大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定，违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全，对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利，对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析，以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析，为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析，预测疾病的发生和传 播趋势，为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人：可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析，提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置，提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据分析全面讲解及应用课件
2
发展历程
大数据分析的发展经历了三个阶段：数据获取和存储、数据处理和分析、数据可 视化和应用。随着科技的不断革新，大数据的应用越来越广泛。
3
重要性和应用范围
大数据分析可以应用于各个领域，如商业、医疗、科学研究等。它可以帮助企业 做出更好的决策，为人们提供更好的服务，推动各行业的发展。
大数据分析的基本原理
准确性，推动医学研究的进一步深入。
3
商业行业
通过大数据分析，我们可以更好地了解 消费者需求，预测市场趋势和未来走势， 为企业制定更加有效的营销策略，提供 更优质的服务。
社交媒体
通过大数据分析，我们可以更好地了解 用户的偏好、兴趣，提供更加符合他们 需求的服务和产品。
大数据分析的挑战和未来发展
1 数据隐私和安全
随着数据处理和存储技术 的发展，数据泄露和安全 问题也随之增加。如何保 证数据的安全和隐私将成 为大数据分析发展的一个 关键瓶颈。
2 技术人才短缺
3 未来的发展势头
大数据分析涉及多个领域， 需要掌握多种技能，如编 程、算法等，而这种全面 的技能组合比较少见，导 致技术人才在市场上价格 高企。
大数据分析的未来发展将 更加多元化和个性化，从 数据收集到分析再到应用， 将会出现更多新的技术和 应用场景。
数据收集和清理
数据收集包括传感器、网络、 采集装置等技术手段，清理 则包括数据的去重、缺失值 的填充等处理方式。
数据存储和处理
数据存储和处理是大数据分 析的重要环节，传统关系型 数据库已经无法满足大数据 的存储需求。为了解决这个 问题，如Hadoop、NoSQL等 新型数据库应运而生。
数据分析和可视化
数据挖掘算法
k-means、Apriori、SVM等算法可 以让我们更好的处理数据挖掘络等技术 可以让我们在更高的精度和效率 上进行数据分析和预测。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
大数据培训课件
金融行业
通过大数据分析市场趋势、投资风险和信用状况，为银行、证券和保险等金 融机构提供精准的决策支持和风控手段，提高收益和降低风险。
医疗与教育行业
医疗行业
通过大数据分析疾病趋势、医疗资源分布和医疗质量，为医疗机构提供全面的数 据分析支持，提高医疗效率和医疗服务质量。
教育行业
通过大数据分析学生学习情况、兴趣爱好和职业规划，为学校提供个性化的教育 方案和教学资源，提高教育质量和学生学习效果。
MapReduce
YARN
分布式计算模型，将大数据集拆分成小数据 集，并利用集群进行并行处理和计算。
资源管理系统，负责分配和管理集群中的计 算资源。
Spark生态系统
Spark
MLlib
Spark SQL
Spark Streaming
分布式计算框架，提供快速、通 用、分布式计算能力，支持 Scala、Java、Python等编程语 言。
大数据算法与应用
推荐算法
介绍协同过滤、基于内容的推荐等推荐 算法原理及实现。
聚类算法
介绍K-means、DBSCAN等聚类算法原 理及实现。
分类算法
介绍决策树、朴素贝叶斯等分类算法原 理及实现。
回归算法
介绍线性回归、岭回归等回归算法原理 及实现。
大数据安全与隐私保护
1 2
数据加密
介绍对称加密、非对称加密等加密技术，保障 数据安全传输和存储。
Samza
分布式流处理框架，提供可扩展、高可靠性的数据处理能力。
Apache Beam
统一的编程模型和API，用于构建包括批处理和流处理在内的通用数据处理管道。
05
大数据开发实践
大数据开发平台介绍
01
通过大数据分析市场趋势、投资风险和信用状况，为银行、证券和保险等金 融机构提供精准的决策支持和风控手段，提高收益和降低风险。
医疗与教育行业
医疗行业
通过大数据分析疾病趋势、医疗资源分布和医疗质量，为医疗机构提供全面的数 据分析支持，提高医疗效率和医疗服务质量。
教育行业
通过大数据分析学生学习情况、兴趣爱好和职业规划，为学校提供个性化的教育 方案和教学资源，提高教育质量和学生学习效果。
MapReduce
YARN
分布式计算模型，将大数据集拆分成小数据 集，并利用集群进行并行处理和计算。
资源管理系统，负责分配和管理集群中的计 算资源。
Spark生态系统
Spark
MLlib
Spark SQL
Spark Streaming
分布式计算框架，提供快速、通 用、分布式计算能力，支持 Scala、Java、Python等编程语 言。
大数据算法与应用
推荐算法
介绍协同过滤、基于内容的推荐等推荐 算法原理及实现。
聚类算法
介绍K-means、DBSCAN等聚类算法原 理及实现。
分类算法
介绍决策树、朴素贝叶斯等分类算法原 理及实现。
回归算法
介绍线性回归、岭回归等回归算法原理 及实现。
大数据安全与隐私保护
1 2
数据加密
介绍对称加密、非对称加密等加密技术，保障 数据安全传输和存储。
Samza
分布式流处理框架，提供可扩展、高可靠性的数据处理能力。
Apache Beam
统一的编程模型和API，用于构建包括批处理和流处理在内的通用数据处理管道。
05
大数据开发实践
大数据开发平台介绍
01
大数据的分析课件ppt
THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析，深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好，优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据，运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势，为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频，了 解公众的情绪和态度，为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术，建 立数据预测模型，对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法，评估模型的预测精 度和稳定性，并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明，帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术，发现数据之间的关联和 规律，为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前，需要对数据进行清洗，去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合，以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析，以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来，以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息，需要采取有效 的安全措施，防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度，对数据进行分级管理，确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术
《数据分析培训》PPT课件
交互式图表制作
利用工具提供的功能，增加图表交互性，如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
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。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计， 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度， 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ，建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架， 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外，还有Flink、Storm等大数据处理框架，它们
各有特点，适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
利用工具提供的功能，增加图表交互性，如鼠标悬停提示、筛选器 、动态效果等。
数据报告制作流程与注意事项
数据报告制作流程
明确报告目标、收集并整理数据、设计报告结构、制作可视化图表、编写文字 说明、校对并调整格式、分享并演示报告。
注意事项
确保数据准确性和完整性、统一数据格式和度量单位、保持报告逻辑性和连贯 性、使用清晰简洁的语言和图表、注意报告排版和美观度、考虑受众背景和需 求等。
大数据处理技术与
05
应用
大数据概念、特点及处理技术概述
大数据概念
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。
大数据特点
大数据具有数据量大、处理速度快、数据类型多、价值密度低等特点。
推断性统计分析方法及应用案例
参数估计
利用样本数据对总体参数进行估计， 包括点估计和区间估计。
假设检验
提出原假设和备择假设，通过检验统 计量和P值判断假设是否成立。
方差分析
研究不同因素对因变量的影响程度， 如单因素方差分析和多因素方差分析 。
相关与回归分析
探讨变量之间的相关关系和因果关系 ，建立回归模型进行预测和控制。
Spark
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室开发的通用大数据处理框架， 具有处理速度快、易用性好、通用性强和随处运行等特点。
03
其他大数据处理框架
除了Hadoop和Spark外，还有Flink、Storm等大数据处理框架，它们
各有特点，适用于不同的应用场景。
大数据在各行各业的应用案例
金融行业
大数据分析讲稿课件
药物研发
通过大数据分析，药物研发过程可以更有效地进 行药物挑选和优化，缩短药物研发周期。
3
公共卫生管理
大数据可以帮助公共卫生部门更好地监测和预测 疾病流行趋势，及时采取有效措施。
电子商务领域
商品推举与营销
01
通过大数据分析，电子商务平台可以更好地了解用户需求和行
为，从而提供更精准的商品推举和营销活动。
提供了重要的参考信息。
案例三：微软的天气预测系统
微软的天气预测系统是利用大数据和人工智能技术进行天气预报的案例 。
微软的天气预测系统采用了多种机器学习和深度学习算法，包括时间序 列分析、回归分析、神经网络等，以预测天气状况。
微软的天气预测系统还提供了高分辨率的天气数据和可视化界面，方便 用户了解未来几天的天气情况。
02
大数据分析技术
数据发掘技术
数据发掘的定义
数据发掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，通 常用于发现隐藏在数据中 的模式和关系。
数据发掘的步骤
数据预处理、数据探索、 模型构建和评估是数据发 掘的主要步骤。
数据发掘的应用
数据发掘广泛应用于商业 智能、风险管理、医疗保 健等领域。
机器学习技术
机器学习的定义
优化并行计算和任务调度策略，提高数据处理效率。
数据存储优化
采用合适的数据存储方式，减少数据处理时间。
缺乏合适的数据科学家与技能
01
培养和引进数据科学家
通过教育和培训，培养更多的本土数据科学家人才。
02
建立完善的数据科学家职业发展路径
为数据科学家提供良好的职业发展空间。
03
加强校企合作
通过校企合作，培养更多具备实践能力的数据科学人才。
通过大数据分析，药物研发过程可以更有效地进 行药物挑选和优化，缩短药物研发周期。
3
公共卫生管理
大数据可以帮助公共卫生部门更好地监测和预测 疾病流行趋势，及时采取有效措施。
电子商务领域
商品推举与营销
01
通过大数据分析，电子商务平台可以更好地了解用户需求和行
为，从而提供更精准的商品推举和营销活动。
提供了重要的参考信息。
案例三：微软的天气预测系统
微软的天气预测系统是利用大数据和人工智能技术进行天气预报的案例 。
微软的天气预测系统采用了多种机器学习和深度学习算法，包括时间序 列分析、回归分析、神经网络等，以预测天气状况。
微软的天气预测系统还提供了高分辨率的天气数据和可视化界面，方便 用户了解未来几天的天气情况。
02
大数据分析技术
数据发掘技术
数据发掘的定义
数据发掘是从大量数据中 提取有用信息的过程，通 常用于发现隐藏在数据中 的模式和关系。
数据发掘的步骤
数据预处理、数据探索、 模型构建和评估是数据发 掘的主要步骤。
数据发掘的应用
数据发掘广泛应用于商业 智能、风险管理、医疗保 健等领域。
机器学习技术
机器学习的定义
优化并行计算和任务调度策略，提高数据处理效率。
数据存储优化
采用合适的数据存储方式，减少数据处理时间。
缺乏合适的数据科学家与技能
01
培养和引进数据科学家
通过教育和培训，培养更多的本土数据科学家人才。
02
建立完善的数据科学家职业发展路径
为数据科学家提供良好的职业发展空间。
03
加强校企合作
通过校企合作，培养更多具备实践能力的数据科学人才。
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。
大数据培训课件ppt
Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引 擎，它可以快速地存储、检索和分析大量 数据。Elasticsearch提供了近实时的搜索 和分析功能，广泛应用于日志分析、安全 监控和业务智能等领域。
04
大数据应用场景
金融行业
风险评估与控制
金融监管
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
大数据培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据处理流程 • 大数据技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义
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。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集 合，其规模和复杂度超出了传统数据处理软件的应对能力。 这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ，保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
02
大数据处理流程
数据采集
数据采集
数据源
采集工具
采集方法
定义数据源、选择采集 工具、确定采集方法、
实施采集。
包括数据库、API、社交 媒体、日志文件等。
04
大数据应用场景
金融行业
风险评估与控制
金融监管
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
大数据培训课件
汇报人：可编辑 2023-12-24
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据处理流程 • 大数据技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义
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。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集 合，其规模和复杂度超出了传统数据处理软件的应对能力。 这些数据可能来自各种来源，包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ，保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
02
大数据处理流程
数据采集
数据采集
数据源
采集工具
采集方法
定义数据源、选择采集 工具、确定采集方法、
实施采集。
包括数据库、API、社交 媒体、日志文件等。
数据分析(培训完整)ppt课件
市场营销
03
在市场营销中，数据可视化可以帮助企业了解 消费者行为和市场趋势，制定更有针对性的营
销策略。
项目管理
04
在项目管理中，数据可视化可以帮助团队更好 地了解项目进度和资源使用情况，提高项目管
理效率。
05
数据分析在业务中的应用
客户细分与精准营销
客户细分
通过数据分析，将客户群体细分 为具有相似需求和行为的子群体 ，以便更好地理解客户需求并提 供定制化的产品和服务。
准确反映数据
数据可视化应准确地反映数据的特点 和变化趋势，避免误导观众。
可交互性
数据可视化应突出关键信息，使观众 能够快速找到重点。
常见的数据可视化工具
Excel
Excel是一款常用的办 公软件，也提供了数据 可视化的功能，如图表
、表格等。
Tableau
Tableau是一款功能强 大的数据可视化工具， 支持多种数据源，能够 快速创建交互式图表和
详细描述
通过建立回归分析、时间序列分析、决策树、随机森林等预测模型，对未来的趋 势和结果进行预测和分析。同时，运用模型评估和优化技术，提高预测的准确性 和可靠性。
04
数据可视化
数据可视化的原则
直观易懂
数据可视化应清晰、直观，避免过多 的视觉干扰，使观众能够快速理解数 据。
突出关键信息
数据可视化应具备可交互性，使观众 能够与数据进行互动，深入探索数据 。
探索性分析
总结词
深入挖掘数据之间的关系和潜在模式，为进一步的数据分析提供方向和思路。
详细描述
通过相关性分析、因子分析、聚类分析等方法，探索数据之间的关联和规律。 同时，运用数据可视化技术，如热力图、网络图等，揭示数据之间的复杂关系 和模式。
大数据分析概述PPT课件
比；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 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.
• 实时处理的要求,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.
➢ 大数据技术：
• 结构化数据： 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据 图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储 不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据 转换为结构化存储 按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据 保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可 能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严 重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
分布式文件系统
分布式文件系统（Distributed File System）是指文件系统管理 的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上，而是通过计算机 网络与节点相连。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现 的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文 本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等
等。
Velocity 速度
• 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.
• 实时处理的要求,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.
大数据简介PPT课件
容错机制
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘 和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
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理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘 和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
大数据介绍PPT课件
数据清洗与转换
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、 类别型等。
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪 声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
数据集成与融合
01
数据集成
将来自不同数据源的数据进行整合， 形成一个统一的数据视图。
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将 它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之 间保持一致性。
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云 存储中，以防止数据丢失。
增量备份
仅备份自上次完整备份以来发生更改的数据，以 减少备份时间和存储空间。
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保 数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提 取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确 性和一致性。
04
04 大数据存储与管 理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分 布式存储。
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等。
06 大数据挑战与未 来趋势
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数 据质量参差不齐，可能存在不准 确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据 清洗、去重、异常值处理等预处 理步骤，增加数据处理复杂性和 成本。
2024版大数据培训课件pptx
大数据培训课件pptx $number{01}目录•大数据概述•大数据技术基础•大数据平台与工具•大数据挖掘与分析方法•大数据在各行各业应用实践•大数据挑战与未来发展趋势01大数据概述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。
特点大数据具有Volume（数据体量巨大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型繁多）、Value（价值密度低）的4V特点。
123大数据发展历程成熟期2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为推动社会进步和发展的重要力量。
萌芽期20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注于数据存储和计算能力的提升。
发展期2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，Hadoop 等开源技术不断涌现，数据处理和分析能力得到进一步提升。
金融大数据在金融领域的应用包括风险管理、客户分析、精准营销等方面。
医疗大数据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。
教育大数据在教育领域的应用包括个性化教学、教育资源共享、教育评估等方面。
政府大数据在政府领域的应用包括智慧城市、公共安全、政策制定等方面。
大数据应用领域02大数据技术基础分布式计算架构Master/Slave 架构、MapReduce 架构等分布式计算概述定义、特点、优势等分布式计算编程模型MapReduce 编程模型、BSP 编程模型等分布式计算框架Hadoop 、Spark 等分布式计算原理存储技术02030104HBase 、Cassandra 等MySQL Cluster 、Oracle RAC 等HDFS 、GFS 等Amazon S3、Google Cloud Storage 等分布式文件系统NoSQL 数据库云存储技术分布式数据库大数据分析技术数据挖掘技术数据预处理数据处理与分析技术数据清洗、数据转换、数据规约等统计分析、机器学习、深度学习等分类、聚类、关联规则挖掘等03大数据平台与工具Hadoop生态系统介绍Hadoop概述Hadoop的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 的起源、发展历程、核心组件及架构Spark 生态系统介绍Spark 概述弹性分布式数据集，实现容错和高效计算RDD处理结构化数据的模块，提供SQL查询功能Spark SQL处理实时数据流的模块，支持实时分析和处理Spark Streaming机器学习库，提供常见的机器学习算法和工具MLlib图计算库，支持图形处理和并行计算GraphXFlinkKafkaStormCassandraRedis其他大数据平台与工具流处理框架，支持实时数据流处理和批处理分布式流处理平台，实现实时数据流传输和处理实时计算系统，支持分布式实时计算和处理分布式NoSQL 数据库，支持高可用性和可扩展性内存数据库，支持高速读写和持久化存储04大数据挖掘与分析方法数据挖掘基本概念及过程数据挖掘定义从大量数据中提取出有用的信息和知识的过程。
大数据培训课件
强化学习
智能体在与环境交互中学习策略， 以最大化累积奖励。
03
02
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据 中的结构和模式。
实践案例
图像识别、语音识别、自然语言处 理等。
04
深度学习在大数据分析中的应用
神经网络基础
了解神经元、激活函数、网络结构等基本概念。
卷积神经网络（CNN）
用于图像识别和处理，具有局部连接和权值共享特性。
个性化教学
通过分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息，教育机构可以为学生提 供个性化的学习资源和教学方案，提高教学效果和学生学习成绩。
智能评估
利用大数据分析技术，教育机构可以对学生的学习成果进行全面、客观的评估， 为教师提供更准确的教学反馈，促进教学质量的不断提升。
其他行业：智慧城市、智能制造等
提供Java API编程示例，展示如何在应用程 序中访问HDFS。
探讨HDFS性能优化的方法，如选择合适的 块大小、副本数等，并分享一些使用HDFS 的最佳实践。
分布式数据库HBase
基本操作
演示HBase Shell的基本操作，包括表的 创建、数据的增删改查等。
A 数据模型与架构
解释HBase的数据模型、表结构、 RegionServer等关键组件及其工作
分布式数据库
通过案例分析和实践操作，让学 员深入了解分布式存储的实际应 用，如搭建Hadoop集群、使用 HDFS进行数据存储等。
NoSQL数据库介绍及应用
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的概念、特点及分类，包括键值存储、 列式存储、文档存储和图形存储等。
主流NoSQL数据库介绍
详细讲解主流NoSQL数据库的原理、架构及实现，如 Redis、MongoDB、Neo4j等，以及它们各自的优势和应 用场景。
智能体在与环境交互中学习策略， 以最大化累积奖励。
03
02
无监督学习
对无标签数据进行学习，发现数据 中的结构和模式。
实践案例
图像识别、语音识别、自然语言处 理等。
04
深度学习在大数据分析中的应用
神经网络基础
了解神经元、激活函数、网络结构等基本概念。
卷积神经网络（CNN）
用于图像识别和处理，具有局部连接和权值共享特性。
个性化教学
通过分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息，教育机构可以为学生提 供个性化的学习资源和教学方案，提高教学效果和学生学习成绩。
智能评估
利用大数据分析技术，教育机构可以对学生的学习成果进行全面、客观的评估， 为教师提供更准确的教学反馈，促进教学质量的不断提升。
其他行业：智慧城市、智能制造等
提供Java API编程示例，展示如何在应用程 序中访问HDFS。
探讨HDFS性能优化的方法，如选择合适的 块大小、副本数等，并分享一些使用HDFS 的最佳实践。
分布式数据库HBase
基本操作
演示HBase Shell的基本操作，包括表的 创建、数据的增删改查等。
A 数据模型与架构
解释HBase的数据模型、表结构、 RegionServer等关键组件及其工作
分布式数据库
通过案例分析和实践操作，让学 员深入了解分布式存储的实际应 用，如搭建Hadoop集群、使用 HDFS进行数据存储等。
NoSQL数据库介绍及应用
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的概念、特点及分类，包括键值存储、 列式存储、文档存储和图形存储等。
主流NoSQL数据库介绍
详细讲解主流NoSQL数据库的原理、架构及实现，如 Redis、MongoDB、Neo4j等，以及它们各自的优势和应 用场景。
大数据分析课件
2
分布式计算模型
分布式计算模型如MapReduce，通过将 一个大规模的计算任务拆分成若干个可 以在单个计算节点上完成的子任务，并 将这些子任务分发到各个计算节点上进 行并行处理，最后将处理结果合并得到 最终结果。
3
分布式存储原理
分布式存储系统将数据分散存储在多个 独立的节点上，通过数据冗余和容错机 制保证数据的可靠性和可用性。常见的 分布式存储系统有HDFS、Cassandra等 。
数据挖掘工具
Python、R、SAS、SPSS等。
机器学习原理及应用
1 2
机器学习定义
通过训练数据自动找到规律，并应用于新数据的 过程。
机器学习算法
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学Fra bibliotek 等。3
机器学习应用
图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统 等。
深度学习在大数据分析中应用
深度学习定义
分布式文件系统原理及应用
分布式文件系统概述
定义、特点、发展历程等。
分布式文件系统架构
客户端、元数据服务器、数据 服务器等组成部分及其作用。
分布式文件系统原理
数据分块、副本策略、容错机 制等核心技术原理。
典型分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS、 Ceph等主流分布式文件系统的
介绍及比较。
可信度评估方法
介绍基于统计学、信息论等方法的算法可信度评 估原理及实践。
提升策略
探讨通过模型融合、特征选择、超参数优化等手 段提升算法可解释性与可信度的方法。
人工智能赋能下大数据分析创新方向
深度学习在大数据分析中 的应用
介绍深度学习在数据挖掘、自 然语言处理等领域的应用原理 及案例。
大数据培训课件pptx
数据孤岛问题
数据分散
不同部门或业务单元之间的数据分散存储和管理 ，导致数据难以整合。
数据接口不兼容
不同系统之间的数据接口不兼容，导致数据难以 交换和共享。
ABCD
数据标准不统一
不同部门或业务单元的数据标准不一致，导致数 据难以整合和共享。
数据共享意识不足
由于缺乏数据共享的文化和意识，导致部门或业 务单元之间的数据难以共享和利用。
数据加密技术
对称加密、非对称加密等
隐私保护技术
差分隐私、匿名化等
访问控制策略
基于角色的访问控制（RBAC）、基 于属性的访问控制（ABAC）等
数据安全法规与标准
GDPR、ISO 27001等
03
大数据应用场景
金融行业应用
风险评估与控制
金融监管与合规
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险，提高 风险预警和应对能力。
案例二：电商用户画像大数据应用
总结词
利用大数据技术构建用户画像，实现个性化推荐和精准营销。
详细描述
电商企业通过收集和分析用户的购物行为、浏览记录等数据，构建用户画像， 实现个性化推荐和精准营销。这不仅可以提高用户满意度和忠诚度，还可以增 加销售额和市场份额。
案例三：医疗影像大数据应用
总结词
利用大数据技术处理医疗影像数据，提 高诊断准确性和治疗
01
02
03
数据采集
定义、工具、方法、挑战
数据存储
分布式存储系统、NoSQL数 据库、关系型数据库
数据存储介质
SSD、HDD、磁带等
04
数据存储安全性
加密、备份、恢复策略
数据处理与分析
数据处理语言
《大数据分析》课件
《大数据分析》PPT课件
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我 们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场 景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、 关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策， 从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通 常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等， 这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它 们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我 们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场 景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、 关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策， 从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通 常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等， 这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它 们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例
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大数据的4V特征 体量Volume 多样性Variety
价值密度Value
非结构化数据的超大规模和增长 • 占总数据量的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
大数据的技术与应用
大数据的技术与应用
1
大数据技术要解决的问题
大数据怎么用 2
大数据的相关技术
Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互联 网世界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. •文本/图片/视频 等非结构化/半结构化数据 •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的 核心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地 理信息技术等,都会在大数据分析时获得应用.
大数据的构成
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 = 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： 源于各种网络和社交媒体。它包括了呼叫详细记 录、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数 据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、评价数据、科学信息、 电子邮件等等。可以告诉我们未来会发生什么。
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话， 足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个 人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息， 这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联 网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的 数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、 图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等
。
Velocity 速度
• 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.
大数据时代的背景
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
覆性的价值
指数型增长的海量数据
所有研究都表明，未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯 锡全球研究院（MGI）估计，全球企业2010年在硬盘上存储了 超过7EB（1EB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和笔 记本等设备上存储了超过6EB新数据。1EB数据相当于美国国 会图书馆中存储的数据的4000多倍。事实上，我们如今产生如 此多的数据，以至于根本不可能全部存储下来。例如，医疗卫 生提供商会处理掉他们所产生的90%的数据（比如手术过程中 产生的几乎所有实时视频图像）。
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.
• 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为 弄清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往 灾区上空来查找需要援助的人群。
• 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪 海地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所 处的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此 举帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港 之后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批 研究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点， 阻止了疫情的蔓延。
• 实时处理的要求,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.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB>NB->DB
大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
大数据分析概述
大数据的定义理解
大数据的定义理解
1
大数据时代的背景
什么是大数据 2
大数据的“4V”特征
3大数据的构成来自大数据时代的背景半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到 了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其 增长速度也在加快。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物 联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银 行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理 的范畴
大数据时代正在来临…
大数据时代的背景
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常 提及Big Data。
2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。
• 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(咨询、报告等）
速度Velocity
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
“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。