大数据融合及应用PPT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）
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
大数据及其典型应用 ppt课件
*某些搜索字词非常有助于了解流感疫情。Google 流感趋势
会根据汇总的 Google 搜索数据，近乎实时地对全球当前的 流感疫情进行估测。
*搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存
在着密切的关系。当然，并非每个搜索“流感”的人都真的 患有流感，但将与流感有关的搜索查询汇总到一起时，便可 以找到一种模式。将统计的查询数量与传统流感监测系统的 数据进行了对比，结果发现许多搜索查询在流感季节确实会 明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计，便可 以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。
信息资源管理-扩展知识 大数据及其典型应用
video
*棱镜门
*波士顿马拉松爆炸案
*PredPol
*少数派报告
*2013 大数据元年
2
*
2019/8/4
*
一、大数据的相关概念
二、国内外大数据分析的研究现状
三、构建大数据分析平台
四、公共安全领域大数据应用案例
3
2019/8/4
4
2019/8/4
* 数据管理技术发展历史
包含与“流感”相关，并带有位置标签的 tweet；然后，在地 图上标注这些 tweet 的位置分布，以及随时间产生的变化。同 时，还制作了流感的动态变化模型。新模型中，流感包括 4 个 阶段：无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。
*此外，采用了全新的算法，试图尽可能快得发现不同时期的转
换节点。实际上，Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月 间，已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ，验证了该方 法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真，Li 和 Cardie 将 他们的分析与 CDC 进行对比。他们说，“我们确信，流感相 关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目，呈显著相关。 ”
会根据汇总的 Google 搜索数据，近乎实时地对全球当前的 流感疫情进行估测。
*搜索流感相关主题的人数与实际患有流感症状的人数之间存
在着密切的关系。当然，并非每个搜索“流感”的人都真的 患有流感，但将与流感有关的搜索查询汇总到一起时，便可 以找到一种模式。将统计的查询数量与传统流感监测系统的 数据进行了对比，结果发现许多搜索查询在流感季节确实会 明显增多。通过对这些搜索查询的出现次数进行统计，便可 以估测出世界上不同国家和地区的流感传播情况。
信息资源管理-扩展知识 大数据及其典型应用
video
*棱镜门
*波士顿马拉松爆炸案
*PredPol
*少数派报告
*2013 大数据元年
2
*
2019/8/4
*
一、大数据的相关概念
二、国内外大数据分析的研究现状
三、构建大数据分析平台
四、公共安全领域大数据应用案例
3
2019/8/4
4
2019/8/4
* 数据管理技术发展历史
包含与“流感”相关，并带有位置标签的 tweet；然后，在地 图上标注这些 tweet 的位置分布，以及随时间产生的变化。同 时，还制作了流感的动态变化模型。新模型中，流感包括 4 个 阶段：无传染阶段、爆发阶段、稳定阶段以及衰退阶段。
*此外，采用了全新的算法，试图尽可能快得发现不同时期的转
换节点。实际上，Li 和 Cardie 在 2008 年 6 月至 2010 年 6 月 间，已经利用 100 万美国人的 360 万条 tweet ，验证了该方 法的有效性。 为了检验他们的预测是否成真，Li 和 Cardie 将 他们的分析与 CDC 进行对比。他们说，“我们确信，流感相 关 tweet 与 CDC 提供的流感疾病案例数目，呈显著相关。 ”
大数据ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
第十三讲数据融合的应用PPT课件
智能信息处理技术
六、属性级融合模型
▪ 属性信息融合是基于目标类型的识别融合。传感 器网络中各传感器节点对环境事件监测所获得的 数据流，经分析处理提取特征，然后用模式识别 方法完成属性信息融合。根据对传感器数据的识 别层次，属性数据融合结构可分为三类： 1、数据层属性融合结构 2、特征层属性融合结构 3、决策层属性融合结构
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
6
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
（2）数据关联： 传统多传感器的数据融合着重解决多目标的数据 关联问题。
WSN由于大量节点之间的通信可能引起干扰，且 传感器测量存在不精确性，因此它更注重解决数 据的相关二义性问题。
7
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
（3）能量约束： WSN中节点能量有限，且节点发送与接收数据
15
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
2、分布式结构
源节点发送的数据经中间节点转发时，中间节点 查看数据包的内容，进行相应的数据融合后再传 送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据综合。
在一定程度上提高了网络数据收集的整体效率， 减少了传输的数据量，从而降低能耗，提高了信 道利用率。
16
自动化学院NUຫໍສະໝຸດ T5自动化学院NUST
智能信息处理技术
主要表现
（1）稳定性： 传统多传感器融合系统通过扩展空间覆盖范围和 提高抗干扰能力来增强运行的鲁棒性。
WSN则从提高数据收集效率出发，数据融合多基 于网内进行，考虑到部分节点会由于恶劣环境因 素或自身能量耗尽而造成失效情形，因此稳健性 和自适应性是WSN数据融合实现的前提。
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。
大数据和融合及应用共51页文档
大数据和融合及应用
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、没有人陪你走一辈子，所以你要 适应孤 独，没 有人会 帮你一 辈子， 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候，留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运，首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首，因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿． 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ，它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ，以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
第十三讲数据融合的应用PPT课件
▪ 对简单的聚集操作十分有效，对于一般的查询请 求，作用不是非常明显；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
32
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
典型算法：TiNA
▪ TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制；
通常各传感器单独做出决策后，再将决策信息传送 到决策中心做出最终决策。
进行融合的数据量、计算量均较小。
20
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
七、基于多Agent的数据融合模型
▪ Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应；
▪ 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
33
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
基本思想
▪ 当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于 某指定的容忍限度时，节点才进行数据发送；
▪ 采用定向扩散的方式建立路由树，为每个节点分 配梯度值并指定其父节点，节点为了利用数据的 时间一致性，必须保存额外的信息；
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
19
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
3、决策层属性融合结构
在特征层属性融合基础上，对监测对象进行分类判 别，从而得出判决信息；
当查询请求为收集所有传感器节点采集的温度值时，转 发节点收到子节点发来的查询结果后无法进行聚集操作， 只能将每个子节点的查询结果依次发送到父节点。
32
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
典型算法：TiNA
▪ TiNA是一种利用传感器节点采集数据的时间一致 性进行网内融合的机制；
通常各传感器单独做出决策后，再将决策信息传送 到决策中心做出最终决策。
进行融合的数据量、计算量均较小。
20
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
七、基于多Agent的数据融合模型
▪ Agent是指在一定环境下具有自主性、持续性、社 会性和代理性等特征的计算实体；有自己的知识 库和推理机制，能主动对环境的作用做出反应；
▪ 在满足用户对于数据准确性需求的前提下，通过 网内融合尽可能地节省能量。
33
自动化学院
NUST
智能信息处理技术
基本思想
▪ 当前采集的数据与上一次采集的数据的差值大于 某指定的容忍限度时，节点才进行数据发送；
▪ 采用定向扩散的方式建立路由树，为每个节点分 配梯度值并指定其父节点，节点为了利用数据的 时间一致性，必须保存额外的信息；
2、特征层属性融合结构
对各传感器数据处理并抽取特征后再进行融合；
特征抽取是将传感器的数据表示为能反映事物属性 的特征向量；
该层关键是抽取一致的、有用的信息，排除无用甚 至矛盾的信息，进行融合的数据量、计算量均属 中等。
19
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NUST
智能信息处理技术
3、决策层属性融合结构
在特征层属性融合基础上，对监测对象进行分类判 别，从而得出判决信息；
大数据融合及应用(经典)培训资料
大数据技术的未来发展趋势与展望
人工智能与大数据的结合
边缘计算的发展
利用人工智能技术对大数据进行深度分析 和挖掘，实现更高级的数据处理和应用。
将数据处理和分析能力从中心向边缘迁移 ，降低数据传输成本和提高处理效率。
数据科学和机器学习领域的创新
跨学科融合
推动数据科学和机器学习领域的发展，为 大数据处理和分析提供更多先进的技术和 方法。
精准营销
总结词
基于大数据分析，企业可以精准定位目标客户，制定个性化的营销策略。
详细描述
精准营销利用大数据技术，对消费者的行为、喜好、需求等进行深入分析，帮助 企业精准定位目标客户，制定个性化的产品推荐、广告投放和营销策略。通过精 准营销，企业可以提高客户满意度和忠诚度，增加销售额和市场份额。
智慧城市
详细描述
医疗健康利用大数据技术，对医疗机构各项数据进行实时监测和分析，帮助医疗机构提高诊疗质量、 降低医疗成本、提高患者满意度。医疗健康还可以通过数据分析，预测疾病发展趋势和流行病情况， 提前制定应对措施。
大数据技术挑战与未
04
来发展
数据质量与可信度问题
01
02
03
数据来源多样
大数据来自各种不同渠道， 数据质量参差不齐，难以 保证数据的准确性和可信 度。
安全审计
对数据进行安全审计，确保数据的安全性和 隐私保护措施的有效性。
大数据应用场景
03
商业智能
总结词
通过大数据技术，企业可以实时分析销售、库存、财务等数据，为决策提供支持。
详细描述
商业智能利用大数据技术，对企业的销售、库存、财务等数据进行实时分析，帮助企业快速发现问题、优化运营 策略，提高决策效率和准确性。商业智能还可以通过数据可视化工具，将复杂的数据以直观的方式呈现给用户， 方便用户理解和分析。
大数据技术和应用(PPT 22张)
大数据的收集方式
物联网 云计算
移动互联网
车联网 手机、平板电脑、PC 遍布地球各个角落的各种各样的传感器
大数据的收集方式
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍 布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方 式。
大数据领域的技术
Hadoop
Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce 的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个 应用程序分解为许多并行计算指令，跨大量的计算 节点运行非常巨大的数据集。 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益 于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天 然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎 尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操 作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以 直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了 将单个任务打碎，并将碎片任务(Map)发送到多个 节点上，之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)
其他大数据技术
Apache Drill
为了帮助企业 用户寻找更为有效、 加快Hadoop数据查
大数据的应用
大数据在风电领域的应用
首先，结合了大数据分析和天气建模技术的能源 电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预 测不够精准，在风能无法贡献预期功力时，火电就要 作为后备电力。这样，电网对风电的依赖程度越高， 需要建设后备电站的成本就越高。另外，启用火电站 的就等于向环境中释放碳排。然而，在大数据分析的 帮助下，温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等 变量都得到充分考虑，对风电的预测更加精准。电网 调度人员可以提前做好调度安排，也有助于电网消纳 更多风torm的话，可能会是这样： 分布式实时计算系统。按照storm作者的说法，storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意 义。 在淘宝，storm被广泛用来进行实时日志处理， 出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一 般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于hbase的 timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理， 最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应 用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十 亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，storm
大数据分析PPT(共73张)
分布式计算架构
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析，对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析，为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术，对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究，为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析，对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测，提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样 ）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
20世纪90年代至2008年，大数据概 念开始萌芽，主要关注数据存储和计 算能力的提升。
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断扩大，同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域，提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合，推动跨界融合和创新 发展。
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
大数据应用案例分析课件(PPT2)
数据质量挑战
电商数据存在大量噪声和无效 信息，需要进行数据清洗和预 处理。
2024/1/26
实时处理挑战
电商业务要求实时处理和分析 数据，对技术架构和算法性能 提出更高要求。
商业模式创新机遇
大数据可以揭示市场趋势和消 费者需求变化，为电商企业创 新商业模式提供有力支持。
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案例分析：金融领域大数据应 用
通过分析客户的交易行为、偏好、社交媒体互动等信息， 实现客户细分和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
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金融领域大数据挑战与机遇
2024/1/26
数据安全和隐私保护
随着金融数据的不断增长和集中，数据安全和隐私保护成为重要挑战。需要加强数据安全管理和技术手段，确保数据 的安全性和合规性。
数据整合和分析能力
金融机构需要具备强大的数据整合和分析能力，以应对复杂多变的市场环境和客户需求。需要建立完善的数据治理体 系和技术平台，提升数据处理和分析能力。
创新业务模式和服务
大数据为金融机构提供了创新业务模式和服务的机会。可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和 客户需求，推出个性化的金融产品和服务。
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个性化治疗
医疗科研
通过分析患者的基因、生活习惯 等数据，制定个性化的治疗方案 ，提高治疗效果。
利用大数据技术进行医疗科研， 加快新药研发、临床试验等进程 。
2024/1/2621Leabharlann 医疗健康领域大数据挑战与机遇
数据隐私保护
如何在利用数据的同时保护患者隐私， 是医疗健康领域大数据面临的重要挑战
。
随着大数据技术的不断发展， 数据挖掘和分析将成为未来大
数据应用的重要方向。
最新第9章-数据融合技术课件PPT
数据融合就是要针对上述情况对冗余数据进行网内处理，即中间 节点在转发传感器数据之前，首先要对数据进行综合，去掉冗余 信息，在满足应用需求的前提下将需要传输的数据量最小化。
1．节省能量（2）
网内处理利用的是节点的计算资源和存储资源，其能量消耗与传送数据 相比要少很多。
美国加州大学伯克利分校计算机系研制开发了微型传感器网络节点 Micadot，其研究试验表明，该节点发送1bit的数据所消耗的能量约为 4000nJ，而处理器执行一条指令所消耗的能量仅为5nJ，即发送1bit数 据的能耗可以用来执行800条指令。因此，在一定程度上应该尽量进行网 内处理，这样可以减少数据传输量，有效地节省能量。
数据感知/预处理 源节点1 源节点2
源节点n
汇集节点 （数据融合） 数据关联分析
数据冗余处理 目标状态/决策
数据合并
9.3.2跟踪级融合模型(3)
2.分布式结构
分布式结构也就是所说的网内数据融合，如图9.3所示，源节点发送的数 据经中间节点转发时，中间节点查看数据包的内容，进行相应的数据融合 后再传送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据的综合。该结构在一定程度上 提高了网络数据收集的整体效率，减少了传输的数据量，从而降低能耗， 提高信道利用率，延长了网络的生存时间。
图例 汇集节点 簇头节点 簇成员节点
9.4.1基于路由的数据融合(3)
3.基于链式路由的数据融合 链式路由PEGASIS对LEACH中的数据融合进行了改进。它建立在两个假设基础之上：一是所 有节点距离汇聚节点都很远；二是每个节点都能接收到数据分组与自己的数据融合成一个大小 不变的数据分组。 PEGASIS在收集数据之前，首先利用贪心算法将网络中所有节点连成一个单链，然后随机选取 一个节点作为首领。首领向链的两端发出收集数据的请求，数据从单链的两个端点向首领流动。 位于端点和首领之间的节点在传递数据的同时要执行融合操作，最终由首领节点将结果数据传 送给汇聚节点，其过程如图所示。
1．节省能量（2）
网内处理利用的是节点的计算资源和存储资源，其能量消耗与传送数据 相比要少很多。
美国加州大学伯克利分校计算机系研制开发了微型传感器网络节点 Micadot，其研究试验表明，该节点发送1bit的数据所消耗的能量约为 4000nJ，而处理器执行一条指令所消耗的能量仅为5nJ，即发送1bit数 据的能耗可以用来执行800条指令。因此，在一定程度上应该尽量进行网 内处理，这样可以减少数据传输量，有效地节省能量。
数据感知/预处理 源节点1 源节点2
源节点n
汇集节点 （数据融合） 数据关联分析
数据冗余处理 目标状态/决策
数据合并
9.3.2跟踪级融合模型(3)
2.分布式结构
分布式结构也就是所说的网内数据融合，如图9.3所示，源节点发送的数 据经中间节点转发时，中间节点查看数据包的内容，进行相应的数据融合 后再传送到汇聚节点，由汇聚节点实现数据的综合。该结构在一定程度上 提高了网络数据收集的整体效率，减少了传输的数据量，从而降低能耗， 提高信道利用率，延长了网络的生存时间。
图例 汇集节点 簇头节点 簇成员节点
9.4.1基于路由的数据融合(3)
3.基于链式路由的数据融合 链式路由PEGASIS对LEACH中的数据融合进行了改进。它建立在两个假设基础之上：一是所 有节点距离汇聚节点都很远；二是每个节点都能接收到数据分组与自己的数据融合成一个大小 不变的数据分组。 PEGASIS在收集数据之前，首先利用贪心算法将网络中所有节点连成一个单链，然后随机选取 一个节点作为首领。首领向链的两端发出收集数据的请求，数据从单链的两个端点向首领流动。 位于端点和首领之间的节点在传递数据的同时要执行融合操作，最终由首领节点将结果数据传 送给汇聚节点，其过程如图所示。
大数据与大数据安全介绍与应用PPT
大数据与大数据安全介绍与应用PPT 幻灯片 1：封面标题：大数据与大数据安全介绍与应用幻灯片 2：目录大数据的概念与特点大数据的应用领域大数据带来的挑战大数据安全的重要性大数据安全的威胁与风险大数据安全的技术与策略大数据安全的案例分析大数据与大数据安全的未来展望幻灯片 3：大数据的概念与特点大数据，简单来说，就是指规模极其巨大的数据集合。
这些数据的规模通常达到了传统数据处理软件难以处理的程度。
大数据具有以下几个显著特点：一是数据规模大。
它不再是以 GB 或 TB 为单位，而是以 PB、EB甚至 ZB 来计量。
二是数据类型多样。
包括结构化数据，如关系型数据库中的表格；半结构化数据，如 XML、JSON 格式的数据；以及非结构化数据，如图像、音频、视频、文本等。
三是数据处理速度快。
要求能够在短时间内对大量数据进行分析和处理，以获取有价值的信息。
四是数据价值密度低。
虽然数据量巨大，但真正有价值的信息可能只占很小的一部分，需要通过有效的分析手段来挖掘。
幻灯片 4：大数据的应用领域大数据在当今社会的各个领域都有着广泛的应用：在医疗领域，通过对患者的病历、医疗影像、基因数据等进行分析，可以实现疾病的早期诊断、个性化治疗方案的制定，提高医疗效率和质量。
在金融行业，利用大数据进行风险评估、市场预测、反欺诈等，能够帮助金融机构做出更明智的决策，降低风险。
在电商领域，根据用户的浏览记录、购买行为等数据，进行精准的商品推荐，提高用户的购物体验和商家的销售额。
在交通领域，通过对交通流量、路况等数据的实时分析，实现智能交通管理，缓解交通拥堵。
在教育领域，借助大数据分析学生的学习情况，为个性化教育提供支持。
幻灯片 5：大数据带来的挑战然而，大数据的发展也带来了一系列挑战：数据存储和管理方面，如何高效地存储和管理海量的数据成为一个难题。
数据质量和准确性难以保证，错误或不完整的数据可能导致错误的分析结果。
数据隐私和安全问题日益突出，个人信息的泄露可能给用户带来严重的损失。
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大数据融合及应用
什么是大数据融合？
大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。
它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。
大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据
湖进行数据存储和管理。
大数据融合的应用
大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。
以下是一些
具体的应用案例：
医疗健康方面
1. 个性化医疗
大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信
息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预警和控制
大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防
的效率。
例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。
金融领域
1. 风险管理
大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准
确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。
2. 交易和客户分析
大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制
定更好的交易策略和预测客户的行为。
能源领域
1. 智能能源
大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测
和控制，包括电力、天然气、水资源等。
通过数据分析可以找到节约能源的方法。
2. 资源利用
大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而
帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。
如何应用大数据融合？
大数据融合需要通过以下的步骤来实现：
1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储
在数据仓库或数据湖中。
2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清
洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。
3.数据分析：使用大数据分析技术对数据进行处理和分析，如机器学习、
深度学习、数据挖掘等。
4.数据应用：将数据分析的结果应用到实际业务中，例如对营销策略、
运营效率、产品创新等方面进行优化和改善。
大数据融合技术已经被广泛应用于各个领域和行业中，为企业和组织提供了更
加准确、高效和智能的数据处理和决策支持。
在未来，大数据融合将成为数据处理和分析的重要手段和工具，推动社会和人类的发展和进步。