大数据分析pdf
大数据时代pdf
大数据时代pdf第一篇：大数据时代档案管理模式变化分析随着科技的进步，社会逐步进入信息时代，影响了世界各地人民的行为和生活习惯，其中各企事业单位信息管理工作也受到了严重冲击，在新阶段，大数据时代要求各企事业单位信息、档案管理工作能够达到更加科学化、专业化的水平。
在这样的背景下，完善档案管理系统，适应大数据时代要求，有利于企事业单位不同类目档案信息资源能够及时流转。
本文以挖掘档案内部增值信息的方式来优化档案管理单位管理模式，通过完善管理制度推进档案管理工作，通过学习和整理相关专业知识为档案管理工作提供理论依据，从而探究学术领域如何优化大数据时代档案管理模式，高效科学的完成档案管理工作。
【关键词】大数据时代；档案管理；挑战；应对策略随着大数据时代的到来，档案管理工作发生了一系列变化，其中包括理论和体系方面变化，例如大曝光、大平台等全新的管理理念，安全保密系统和档案服务系统的变化；除此之外，档案管理工作最主要方面为数据更加庞大，内容涵盖范围更加广泛。
这样一来，档案收集方法以及内容管理方式便随之更加丰富。
从服务方式来看，档案管理工作服务对象、内容变化较为明显；从档案保密工作方面来看，档案保管方式、经济保密以及技术革新换代变化最为明显。
新阶段，需正视大数据时代的到来，接受档案管理工作方式的转变。
因此，档案管理相关部门应该探究更加科学、高效的资源收集和整理方式，构建更加科学完善的档案管理系统，采用更加高效的信息采集方式，这样不仅可以扩大大数据资源普及到基层人民的范围，还能够建立更加完善的档案安全保密系统，进一步加强档案保密程度，强化档案管理机构职能，从而更好地普惠人民，保证档案管理工作高效进行。
一、大数据时代影响档案管理工作在长期的发展过程中，我国的档案管理工作一直未被重视，随着信息化进程的加快，大数据时代到来，档案管理工作愈发相关人员提出重视，这同时也为我国档案管理工作提出了新的挑战和机遇。
大数据时代，档案管理工作任务愈发繁重，在进行数据整合和资源收集的过程中，需要对信息流中的各种数据进行分类和记录，运用传统的工作手段无法适应新形势下提出的准确性和高效性要求。
Chapter2-大数据技术原理与应用-第二章-大数据处理架构Hadoop-pdf
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
2.1 概述
• • • • 2.1.1 2.1.2 2.1.3 2.1.4 Hadoop简介 Hadoop发展简史 Hadoop的特性 Hadoop的应用现状
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
《大数据技术原理与应用》 厦门大学计算机科学系 林子雨 ziyulin@
2.3.4 安装单机Hadoop
Hadoop版本：1.2.1 下载地址：/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/ 实验步骤： 解压缩hadoop-1.2.1.tar.gz 修改hadoop-env.sh 查看hadoop版本信息：./hadoop version 运行hadoop实例
大数据分析在人工智能领域的应用案例
大数据分析在人工智能领域的应用案例人工智能（AI）是一个快速发展的领域，它为各行各业带来了巨大的变革。
而在人工智能的发展过程中，大数据分析起到了至关重要的作用。
通过对海量的数据进行分析和学习，人工智能可以更好地理解和预测人类行为，并为我们提供更加智能的解决方案。
在本文中，我们将探讨大数据分析在人工智能领域的一些成功案例。
一、医疗诊断大数据分析在医疗领域中的应用已经取得了重大突破。
例如，在肺癌的早期诊断中，人工智能可以通过对大量患者数据的分析，快速准确地识别肺部影像中的异常情况。
通过这种方式，医生可以更早地发现患者的病情，并提供更加精准的治疗方案。
二、智能交通大数据分析为智能交通系统的发展提供了有力支持。
通过对交通数据的分析，人工智能可以对交通流量进行预测和优化调度，提高交通效率，减少拥堵。
同时，智能交通系统还可以通过分析驾驶员的行为和交通事故数据，提供更加安全的交通环境。
三、金融风控在金融领域，大数据分析与人工智能的结合能够帮助金融机构更好地进行风险评估和信用评级。
通过对大量客户数据和交易数据的分析，人工智能可以快速准确地识别潜在的风险，并提供相应的风控措施。
这不仅可以保护金融机构的利益，还可以保障客户的资金安全。
四、智能家居大数据分析在智能家居领域中的应用案例也非常广泛。
通过对家庭设备和用户数据的分析，人工智能可以实现智能家居的自动化控制和智能化服务。
例如，智能家居系统可以通过分析用户习惯，自动调节室内温度和照明，提供个性化的生活体验。
五、广告推荐大数据分析在广告推荐领域的应用案例也十分突出。
通过对用户行为数据的分析，人工智能可以为用户提供更加个性化的广告推荐。
这不仅可以提高广告的点击率和转化率，还可以提升用户的购买体验。
综上所述，大数据分析在人工智能领域的应用案例非常广泛，涵盖了医疗、交通、金融、家居和广告等诸多领域。
通过对海量的数据进行分析和学习，人工智能可以为我们提供更加智能化和个性化的解决方案，为各行各业的发展带来巨大推动力。
应用大数据分析自动识别边界漫游小区
２ ７
业务 与运营
Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ＆Ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
以 ，边 界 漫 游 小 区 的 正 确 性 和 完 整 性 非 常 关键 。
要 求与 传 统 运 维 工 作 的现 状 不 匹配 。
１ ． ２边界漫游分析的 目的
关键是及 时识别 边界漫游小 区，并尝试基 于全量的用户通信记 录数据建立大数据分析模型 ，自动识别出疑似边界小 区 ，为边界漫游 小区信息 的及 时，准确更新提供 有力的技术支撑 。
关键词
边界漫游 ；边界漫游小 区 ；主成分分析
引言
边 界漫游 （ Ｂ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ Ｒ ｏ ａ ｍｉ ｎ ｇ ） 指 的是在 处于行 政 区 划交界处 的两地（ 省或 地级市） 基 站出现信号 交叉覆盖现
间 内进行 两次 通话 ，两次 通话分 别是 本地 通话 和漫 游
地 通 话 ， 则 可 认 定 本 地 通 话 的 基 站 小 区 和 漫 游 地 通 话 的 基 站 小 区 为 疑 似 相 邻 边 界 漫 游 基 站 小 区 。 一 段 时 间 内 两 个 基 站 小 区 成 对 出现 的 次 数 越 高 ，成 为相 邻 边 界
漫 游基 站小 区的可 能性越 大 ，影响 用户范 围越 广 ，流
的小 区调 整 更难 及 时 更新 。
较 城区少 ；２ ） 对 网络总体指标 的影响较大 ；３ ） 用户拨 打
电话时容易 引起掉话 ；因此 ，对边界漫 游小 区进 行全 面
检 查 、 调 整优 化 就 显 得 非 常 重 要 。
本 文分析的重点是通过大数据分析方法 ，自动识 别 边界漫 游小 区， 做 到数据 与业 务的完美结合 ，改善工作
大数据的技术与实践课件(PDF 125页)
大数据技术概论
• 现代数据管理需求分析 • 关系数据库的挑战与应对 • 大数据的定义与特征 • 大数据技术家族
海量数据管理——时代的挑战
数据管理最大的挑战是：高负荷下的
海量数据管理
IDC研究表明：
全球数据产量仅2011就达1.8ZB(或1.8 万亿GB，每个美国人每分钟写3条 Twitter信息，共写2.6976万年； 未来十年的全球数据量将增长50倍。
1
大数据的相关定义---大家都大数据，其实并不是说一件事，必须澄清
• ■大数据
•代表现代信息社会的本质特征，它是更加广泛更加深入的数字化，以及全社会范围内数据的互联 互通。 • “更加广泛、更加深入的数字化”，幵不等同亍纸质文档电子化，而是数据指导业务的习惯、
策略与模式。 • “全社会范围内数据的互联互通”，是指企业现在面对的不仅仅是其内部数据互联互通的问题
大数据技术教程---
------ Hadoop/NoSQL的技术与实践
议程
1
大数据技术概论
2
Hadoop MapReduce教程
3
Hadoop MapReduce技术分析
4
NoSQL教程
5
NoSQL技术分析
6
大数据与关系数据库及技术趋势分析
7
大数据技术新进展
8
大数据与新一代企业数据架构规划
补充与答疑
部分产品实现资源精细化管理，支持混合负载 大多数情况下更适合亍批量操作为主的OLAP场景
企业交易操作支持与数据管理 复杂BI报表与分析需求
Oracle ExaData，IBM PureData，TeraData，EMC GreenPlum
10
大数据技术概论
大数据分析pdf(二)2024
大数据分析pdf（二）引言概述：本文是《大数据分析pdf（二）》的文档，旨在介绍和探讨大数据分析的相关内容。
本文将从五个大点着手，包括数据清洗、数据存储、数据挖掘、数据可视化和数据安全。
通过对这些内容的介绍和分析，读者将能够更加全面地了解和应用大数据分析技术。
正文内容：一、数据清洗数据清洗是大数据分析的重要步骤，主要包括以下几个小点：1. 数据预处理，包括数据去重、数据归一化等；2. 缺失值处理，采取合适的方法对缺失值进行处理；3. 异常值检测，通过统计学方法和机器学习算法检测数据中的异常值；4. 数据采样，根据需求采取合适的方法对数据进行采样；5. 数据规约，通过聚类、降维等方法对数据进行规约。
二、数据存储数据存储是大数据分析的基础，以下是几个与数据存储相关的小点：1. 数据库选择，根据需求选择合适的数据库，如关系型数据库、NoSQL数据库等；2. 数据分区和分片，将数据划分为多个分区或分片，以提高查询效率；3. 数据压缩和加密，采取合适的方法对数据进行压缩和加密，确保数据的安全性和高效性；4. 数据备份和恢复，定期进行数据备份，并能够快速恢复数据；5. 数据管理和权限控制，对数据进行管理和权限控制，确保数据的安全性和合规性。
三、数据挖掘数据挖掘是大数据分析的核心技术，以下是几个与数据挖掘相关的小点：1. 数据预处理，将原始数据进行处理和清洗，以便进行数据挖掘；2. 特征选择，选择合适的特征来进行数据挖掘；3. 模型选择和训练，选择合适的数据挖掘模型，并进行训练；4. 模型评估和优化，对数据挖掘模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和预测能力；5. 结果解释和应用，对数据挖掘的结果进行解释和应用，以支持决策和业务需求。
四、数据可视化数据可视化是将大数据分析结果以图表等形式展示出来，以下是几个与数据可视化相关的小点：1. 数据可视化工具选择，选择合适的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等；2. 可视化设计原则，遵循可视化设计原则，确保可视化结果的易懂性和易用性；3. 图表选择，选择合适的图表类型来展示不同类型的数据；4. 交互式可视化，提供交互式的功能，以便用户进行图表的操作和探索；5. 数据可视化的应用，将数据可视化应用于决策、报告、展示等场景，提供直观的数据展示和分析。
大数据分析课程教学大纲
learn the contents through a series of practical data analysis projects. In each project,
the students implement and experience the data analysis operations and process, then the teacher generalizes the knowledge, methods used in the project, and the
专业方向选修 A 组-服务领域
授课对象 （Audience）
授课语言
(Language of Instruction) *开课院系 （School） 先修课程
（Prerequisite） 授课教师
（Instructor）
工业工程 全英文（English）
机动学院 (School of Mechanical Engineering)
Transactions
数据聚类方法
Data clustering
1
基因芯片样本分类
项目 5
Classifying
Microarray Samples
教学方式
作业及要 基 本 要 考查方式
求
求
数据降维方法
Data dimension
1
reduction
大数据分析及商务
智能技术介绍/学 生项目报告
Big data analysis 4
model; time series data analysis and prediction, data classification methods; anomaly detection, data clustering methods, semi-supervised prediction model; data
大数据分析R语言RStudio使用超详细教程
⼤数据分析R语⾔RStudio使⽤超详细教程 RStudio是⽤于R编程的开源⼯具。
如果您对使⽤R编程感兴趣，则值得了解RStudio的功能。
它是⼀种灵活的⼯具，可帮助您创建可读的分析，并将您的代码，图像，注释和图解保持在⼀起。
在此⼤数据分析R语⾔RStudio使⽤教程⽂章中，我们将介绍RStudio免费版本的⼀些最佳功能：RStudio Desktop。
我们收集了⼀些RStudio的重要技巧，窍门和快捷⽅式，可快速将您变成RStudio⾼级⽤户! 1.在窗⼝窗格之间快速导航 RStudio窗格可让您访问有关项⽬的重要信息。
知道如何在窗格之间切换⽽⽆需触摸⿏标来移动光标将节省时间并改善⼯作流程。
使⽤这些快捷⽅式可以在窗格之间即时移动： 1)Control/Ctrl + 1：源代码编辑器(您的脚本) 2)Control/Ctrl + 2：安慰 3)Control/Ctrl + 3：救命 4)Control/Ctrl + 4：历史 5)Control/Ctrl + 5：⽂件 6)Control/Ctrl + 6：情节 7)Control/Ctrl + 7：套餐 8)Control/Ctrl + 8：环境 9)Control/Ctrl + 9：查看者 如果您希望⼀次只看到⼀个窗格，请添加Shift到上述任何命令中以最⼤化窗格。
例如，输⼊Control/Ctrl + Shift + 1以最⼤化您正在使⽤的R脚本，笔记本或R Markdown⽂件。
(旁注：+我们在快捷⽅式中显⽰的意思是“和”，因此不需要实际键⼊+键。
) 但是，如果您想返回标准的四窗格视图怎么办?没问题!输⼊Control/Ctrl + Shift + 0： 2.键盘快捷键 了解RStudio键盘快捷键将在编程时节省⼤量时间。
RStudio提供了许多有⽤的快捷⽅式，您可以通过顶部的菜单访问它们Tools > Keyboard Shortcuts Help。
大数据分析_RDBMS与MapReduce的竞争与共生
+ Corresponding author: E-mail: qxp199@
Qin XP, Wang HJ, Du XY, Wang S. Big data analysis—Competition and symbiosis of RDBMS and MapReduce. Journal of Software, 2012,23(1):3245. /1000-9825/4091.htm Abstract: In many areas such as science, simulation, Internet, and e-commerce, the volume of data to be analyzed
软件学报 ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW Journal of Software,2012,23(1):3245 [doi: 10.3724/SP.J.1001.2012.04091] ©中国科学院软件研究所版权所有 .
E-mail: jos@ Tel/Fax: +86-10-62562563
002-002-03); 中央高校基本科研业务费专项资金 (10XNI018)
覃雄派 等:大数据分析——RDBMS 与 MapReduce 的竞争与共生
33
考虑自身的局限性,不断借鉴 MapReduce 的优秀思想改造自身,而以 MapReduce 为代表的非关系数据管理技术阵 营,从关系数据管理技术所积累的宝贵财富中挖掘可以借鉴的技术和方法,不断解决其性能问题.面向大数据的深度 分析需求,新的架构模式正在涌现.关系数据管理技术和非关系数据管理技术在不断的竞争中互相取长补短,在新的 大数据分析生态系统内找到自己的位置. 关键词: 大数据;深度分析;关系数据管理技术;MapReduce 文献标识码: A 中图法分类号: TP311
《数据科学与大数据分析：数据的发现分析可视化与表示》
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披 川创 人 、 ｆ 安个 专家 对 《行 动 ｜十划 》的 深入 读 ．
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《数 据 科 学 与 大 数 据 分 析 ： 数据的发现 分析 可视化与表示 》
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５缉 ＞ 专栏 －工业信息安全
解 读 《工 业控 制 系统 信 息安 全行 动计 划 （２０１ ８—２０２０）》
（）１ ７ １ ｚ，ｊ１２¨， １ｈｉ』，嗣 ｉ，ｒｊ，、ｆ
发 了 《 、【ｌ，控 制系 统 息
系统 ．．陋 竹 】系统 坎 术 的 小惭 完 与发 ，其
领 破 的 用 趋
成 热 ，然 ，晒 柑
基于大数据的商业洞察分析应用案例(PDF 30页)
…
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销
评
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2、200米格网数据梳理
P4
2、200米格网数据梳理
200米*200米格网级人口的含义为：Ambient人口，即该格网内可能居住和生活的实际人口数量，它的人口数量受到区域、自然、 社会、土地利用类型、交通情况、经济活跃程度等诸多因素的影响，因而更接近实际人口的分布情况。
数据覆盖全国（除港、澳、台的31个省、 直辖市、自治区），共345，509，805 个（三亿四千五百万）网格
数据对比
200*200网格数据样例
2、200米格网数据梳理
选择200米格网的原因：
从精细度准确度角度
从应用角度
Smart Model 需要大量的其它数据的支持，根据目前所能获取的 最高质量的相关数据的比例尺和空间精细程度，200米是应用这 些数据的极限大小，如果分辨率降至100米或者更低，由于相关 数据比例尺的限制会带来较大的误差。
资源匹配度
P7
经济因素 人口因素 居住环境因素 办公环境因素 商业环境因素 汽车分布因素 竞争因素 车流量因素 区域发展因素
周边收入水平和消费水平等。 周边家庭户数，人口数量、人口密度，文化程度、年龄结构、职业等。
周边居民区数量、密度等。 周边写字楼、企事业单位数量、密度等。 周边商场、超市等其他构成客户汇集的商业设施数量、密度等。
P支的6撑人与 口输分入布，情该况方进法行是估在算和20预00测年。以后，随着各种用于计算的相关数据的不断获得才逐渐发展起来的。该方法的优点是对可能的、真实
2、200米格网数据梳理
针对客户不同的商业洞察分析需求，对数据指标进行逐层梳理。针对某公司加油站网点优 化布局需求，200米格网数据梳理及准备如下：
唯品会大数据分析
19:50:05
16
RealTime
• How realtime is realtime? • Storm vs Impala vs Spark
– Min data, impala to replace storm – Min data, spark to replace storm(complexity/cost)
9
• 看上去Hbase更加合适，
Hbase vs Redis
• 背景：
– – – – – 个性化user profile, high QPS, very time sensitive 用户信用体系user profile ,low QPS, non-critical 用户实时浏览，订单历史，high tps, high qps 都是海量数据 看上去Hbase更加合适， 但是不放心
• ~8%销售金额提升
19:50:05 30
Infrastructure
• Platform :
– – – – – – – Hadoop platform 实时计算平台 Experiment platform 运营后台（Debug平台） ML platform Large Redis Cluster DashBoard
FDS 探索号 CDN Nginx域
用户增加数 移动端下单数 整体下单数 订单总金额 购物车增加数 购物车内货品 数量
登录热力地图 注册热力地图 订单热力地图 购物车访问热 力地图
业务集合 域流量集合
19:50:05
7
23
实
19:50:05
25
•
Greenplum：
大数据分析与挖掘课后习题参考答案
题；
数据集成：负责解决不同数据源的数据匹配问题、数值冲突问题和冗余问
题；
数据变换：将原始数据转换为适合数据挖掘的形式。包括数据的汇总、聚
集、概化、规范化，同时可能需要对属性进行重构；
数据归约：负责搜小数据的取值范围，使其更适合数据挖掘算法的需要。
bucketedData = bucketizer.transform(dataFrame)
bucketedData.show()
7
（1）简单随机抽样：从总体 N 个单位里抽出 n 个单位作为样本（可以重
复抽样，也可以不重复抽样），最常用的抽样方式，参数估计和假设检
验主要依据的就是简单随机样本；
（2）系统抽样：将总体中的所有单位(抽样单位)按一定顺序排列，在规
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.feature import MaxAbsScaler
from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
sc=SparkContext('local')
spark=SQLContext(sc)
每次扫描题表 3-1 中的数据库后得到的所有频繁项集。在频繁项集的基础上，
产生所有的强关联规则。
题表 3-1
TID
商品
A，B，C，
1
D，E
2
A，B，D，E
3
B，C，D
4
C，D，E
5
A，C，E
6
A，B，D
某商店统计了上个季度 10000 笔交易记录，给出如题表 3-2 所示的统计信息：
大数据常见的9种数据分析手段
大数据常见的9种数据分析手段引言概述：随着大数据时代的到来，数据分析已经成为企业决策的重要工具。
在大数据分析中，有许多常见的数据分析手段，本文将介绍其中的9种常见手段，包括数据挖掘、机器学习、关联规则挖掘、聚类分析、分类分析、时间序列分析、文本分析、网络分析和可视化分析。
一、数据挖掘1.1 特征选择：通过对大数据中的特征进行评估和选择，提取出对分析任务最有用的特征，减少数据维度，提高分析效率。
1.2 数据清洗：对大数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值，保证数据的准确性和完整性。
1.3 数据变换：对数据进行变换，如标准化、归一化等，使数据适应不同的分析方法和模型。
二、机器学习2.1 监督学习：通过已有的标记数据来训练模型，从而对未标记数据进行预测和分类。
2.2 无监督学习：对未标记数据进行聚类、降维等操作，发现数据中的潜在模式和规律。
2.3 强化学习：通过与环境的交互学习，使机器能够根据奖励和惩罚来调整自身的行为。
三、关联规则挖掘3.1 频繁项集挖掘：发现数据中经常同时出现的项集，从而了解它们之间的关联关系。
3.2 关联规则生成：根据频繁项集，生成满足置信度要求的关联规则，用于预测和推荐。
3.3 关联规则评估：对生成的关联规则进行评估，包括支持度和置信度等指标，选择最有价值的规则。
四、聚类分析4.1 距离度量：选择合适的距离度量方法，计算数据点之间的相似度或距离。
4.2 聚类算法：应用聚类算法，将相似的数据点划分为不同的簇。
4.3 聚类评估：对聚类结果进行评估，包括内部评估和外部评估，确定最佳的聚类数目和聚类质量。
五、分类分析5.1 特征选择：选择最具区分度的特征，用于构建分类模型。
5.2 分类算法：应用分类算法，根据已有的标记数据构建分类模型，并对未标记数据进行分类预测。
5.3 模型评估：对分类模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标，选择最优的分类模型。
六、时间序列分析6.1 数据平稳性检验：通过统计方法检验时间序列数据的平稳性，确定是否需要进行平稳化处理。
大数据分析pdf(一)2024
大数据分析pdf（一）引言：大数据分析是一种通过收集、处理和分析大量数据来获得有益信息和洞察的方法。
本文档旨在介绍大数据分析的基本概念和应用，以及相关的技术和工具。
一、大数据分析的基本概念1. 大数据分析的定义与背景2. 大数据分析的特点和挑战3. 大数据分析的核心原理和方法4. 大数据分析的应用领域和案例研究5. 大数据分析的未来发展和趋势二、大数据分析的技术和工具1. 数据收集和存储技术a. 数据采集和清洗b. 数据存储和管理2. 数据处理和分析技术a. 数据预处理和特征选择b. 数据挖掘和机器学习c. 周期性分析和趋势预测3. 数据可视化和报告工具a. 可视化工具和技术b. 报告生成和数据展示4. 高级分析和模型构建a. 高级统计分析方法b. 复杂模型构建和评估c. 预测建模和实验设计5. 大数据分析平台和架构a. 云计算和分布式计算b. 大数据处理和存储系统三、大数据分析的挑战和解决方案1. 数据隐私和安全问题a. 数据隐私保护措施b. 数据安全风险管理2. 数据质量和一致性保证a. 数据清洗和去重方法b. 数据质量评估和监控3. 算法选择和参数调优a. 算法选择和比较b. 参数调优和模型优化4. 大数据集成和扩展性a. 多源数据集成和融合b. 数据处理和分析的扩展性5. 人才培养和团队协作a. 大数据分析人才培养b. 跨学科团队协作模式四、大数据分析的实践案例1. 电商行业的用户购买分析2. 金融行业的信用评估和风险管理3. 医疗保健领域的疾病预测和治疗方案优化4. 城市交通管理和智慧出行5. 社交媒体分析和舆情监测五、总结本文概述了大数据分析的基本概念和应用，介绍了相关的技术和工具，探讨了大数据分析面临的挑战和解决方案，并提供了几个实践案例。
随着大数据的持续爆发式增长，大数据分析将在各个领域发挥重要作用，为决策和业务提供更有力的支持。
大数据及大数据应用经典案例分析
大数据及大数据应用经典案例分析引言概述：随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的概念指的是海量的、复杂的、高速的数据集合，这些数据集合通常包含着各种各样的信息和价值。
大数据的应用已经渗透到各个领域，为企业和组织提供了更好的决策依据和业务优化方案。
本文将通过分析五个经典案例，详细阐述大数据及其在不同领域的应用。
一、大数据在金融领域的应用1.1 金融风险管理：通过对大数据的分析，金融机构可以实时监测市场波动、客户行为和交易模式，从而准确评估风险水平，并及时采取相应的措施。
1.2 欺诈检测：大数据分析可以帮助金融机构识别潜在的欺诈行为，例如信用卡盗刷、虚假交易等，从而保护客户的资金安全。
1.3 个性化推荐：基于大数据分析的个性化推荐系统可以根据客户的购买历史、偏好和行为模式，为客户提供个性化的产品和服务推荐，提高客户满意度和忠诚度。
二、大数据在医疗领域的应用2.1 疾病预测和预防：通过对大数据的分析，医疗机构可以识别出患病的潜在因素和趋势，及时采取预防措施，减少疾病的发生和传播。
2.2 临床决策支持：大数据分析可以帮助医生在诊断和治疗过程中做出更准确的决策，提高治疗效果和患者生存率。
2.3 医疗资源优化：通过对大数据的分析，医疗机构可以合理配置医疗资源，提高医疗服务的效率和质量，降低医疗成本。
三、大数据在零售领域的应用3.1 库存管理优化：通过对大数据的分析，零售企业可以准确预测产品需求量和销售趋势，合理安排库存，降低库存成本和损失。
3.2 价格优化：基于大数据分析的定价模型可以根据市场需求、竞争对手和客户行为等因素，制定最优的价格策略，提高销售额和利润率。
3.3 营销推广：通过对大数据的分析，零售企业可以了解客户的购买偏好和行为模式，制定个性化的营销策略，提高广告投放的效果和客户转化率。
四、大数据在交通领域的应用4.1 交通拥堵预测：通过对大数据的分析，交通管理部门可以预测拥堵状况和交通流量，合理调度交通信号灯和交通路线，缓解交通拥堵问题。
大数据分析挖掘技术及决策运用.pdf
1大数据分析挖掘系统主要组成部分 大数据分析挖掘系统的主要组成部分，包括知识库数据库模式评估以及服务器等4个主要组成部分，通过这4个部分才能够在海量无序的数据以及信息当中选择出最为有效的信息，同时根据决策的方向而制定出一个较为有效的参考方案，其中在大数据分析挖掘技术内容当中，数据库主要的作为依托的对象，负责收集所需要的数据，同时对涉及到数据进行储存以及进一步的分析，以及综合从而更好的帮助决策者进行决策以及分析，而服务器则主要的提供相应帮助有关数据的分析以及综合，同时还能够根据用户发出的指令，对于信息进行提取，在进行数据的收集以及胎儿过程当中，主要来使用了知识库，从而对于所需要的多个数据以及信息进行分析归纳以及整合而进行模式评估则是需要根据搜寻者之前所搜寻的，判断出其大致的兴趣之后进行度量而完成整个数据的寻找以及整合处理，从而确定出具体的评定参数。
2关于大数据分析挖掘技术的概述 数据分析技术者就是对于如今已有的数据挖掘以及积极学习技术不断的进行改进，并且开发出一种新型的对数据进行挖掘的技术。
比如说可以通过特殊组挖掘图形挖掘以及数据网络挖掘的方式达到这一目的，从而突破原有的数据连接以及相似连接的数据融合技术针对于用户的网络行为以及兴趣，还有情感语义进行分析，等通过对于有关的领域进行研究，更进一步的改进数据挖掘技术，从而能够在大量的模糊不完整以及随机的数据网络中提取出自己所需要的，但是隐藏极深，虽然说在广大数据当中，这些信息以及知识始终处于隐藏状态，并不能直观的感受到，但是这也是一种潜在的信息，以及只是具有了一定的利用价值而在进行大数据分析挖掘过程当中所使用的技术可以大数据分析挖掘技术及其决策应用文/陈宇展本文主要的阐述了在大数据分析挖掘技术当中，系统的主要组成以及在数据需求者进行决策时的具体应用，为有关人员提供参考。
3大数据分析挖掘技术在决策过程当中的具体应用 3.1在教育行业过程当中的应用。
大数据分析挖掘技术不仅仅能够应用于交通运输系统以及企业的财务系统当中，其在教育系统当中也发挥着重要的作用。
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分布式文件系统
GFS将整个系统分为三类角色：Client（客户端）、Master （主服务器）、Chunk Server（数据块服务器）。
分布式文件系统
Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金 会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下， 开发分布式程序，充分利用集群的威力高速运算和存储。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distri buted File System），简称HDFS。HDFS有着高容错 性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上。
分布式文件系统
Google文件系统（Google File System，GFS）是一 个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、 对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件 上，将服务器故障视为正常现象，通过软件的方式自动 容错，在保证系统可靠性和可用性的同时，大大减少了 系统的成本。
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
3
大数据的应用实例
大数据技术要解决的问题
Streams Real time Near time Batch
Velocity 快速的数据流转
Value
Structured Unstructured Semi-structured All the above
解决方案：
• • Hadoop（MapReduce技术） 流计算（twitter的storm和yahoo！的S4）
数据管理
数据储存
数据分析与挖掘
大数据的相关技术
数据采集 数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
• ETL • 数据众包 （CrowdSouring）
数据众包
数据众包是一种新的数据采集方式，由企业方通过平台把数据采集任务外 包给非特定的大众网络。
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…
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
存储
• • • 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
大数据技术：
• • • • 数据采集：ETL工具 数据存取：关系数据库；NoSQL；SQL等 基础架构支持：云存储；分布式文件系统等 计算结果展现：云计算；标签云；关系图等 数据采集
产生的几乎所有实时视频图像）。
大数据的构成
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。
非关系型数据库NoSQL
非关系型数据库NoSQL
Bigtable的设计目的是可靠地处理PB级别的数据， 并且能够部署到上千台机器上。Bigtable已经在超过 60个Google的产品和项目上得到了应用，包括 Goo gle Analytics、GoogleEarth等。
• 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 覆性的价值
关系型数据库中的表都是存储一些 格式化的数据结构，每个元组字段 的组成都一样，即使不是每个元组 都需要所有的字段，但数据库会为 每个元组分配所有的字段。
非关系型数据库以键值对存储，它 的结构不固定，每一个元组可以有 不一样的字段，每个元组可以根据 需要增加一些自己的键值对，这样 就不会局限于固定的结构，可以减 少一些时间和空间的开销。
大数据的相关技术
数据采集 数据分析与挖掘
数据储存与管理
计算结果展示
• ETL • 数据众包 （CrowdSouring）
• • • • • • •
结构化、非结构化 和半结构化数据 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
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。
TB
PB EB
Variety 多样的数据类型
Volume 海量的数据规模
发现数据价值
软件是大数据的引擎
• 和数据中心（Data Center ） 一样，软件是大数据的 驱动力. • 软件改变世界!
大数据生态:软件是引擎
大数据技术要解决的问题
企业用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。大数据分析意 味着企业能够从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各 个细节相融合。
大数据技术被设计用于在 成本可承受的条件下，通 过非常快速（velocity） 地采集、发现和分析，从 大量（volumes）、多 类别（variety）的数据 中提取价值（value）， 将是IT 领域新一代的技 术与架构。
技术领域的挑战
技术架构的挑战： 1、对现有数据库管理技术的挑战
传统的数据库部署不能处理数TB 级别的数据，也 不能很好的支持高级别的数据分析。急速膨胀的数 据体量即将超越传统数据库的管理能力。 如何构建全球级的分布式数据库(GloballyDistributed Database) ，可以扩展到数百万的 机器，数已百计的数据中心，上万亿的行数据。
大数据分析
——大数据引领我们走向数据智能化时代
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
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。
TB PB EB ZB
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mon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。
• 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
一般而言，像数据仓库系统、BI应用，对处理时间 的要求并不高。因此这类应用往往运行1、2天获 得结果依然可行的。但实时处理的要求，是区别大 数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别 之一。
一些相关技术
分析技术：
• • • • 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
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.
多样性Variety
价值密度Value
速度Velocity
“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。
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.
大数据的4V特征 体量Volume