大数据金融交易中心PPT
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大数据金融课件pptx
趋势二
算法监管将逐渐加强，金融机构需要确保算法公平、透明和可解释。
趋势三
跨境数据流动将受到更多关注，金融机构需要加强跨境数据合规管理。
建议
金融机构应密切关注国内外法规和政策动态，及时调整业务策略，加 强内部合规管理，确保业务合规性和稳健发展。
06 大数据金融行业实践案例分享
银行业
客户画像与精准营销
02
金融行业数据量的爆炸式增长
金融交易、客户行为等产生的数据量巨大，需要大数据技 术进行处理和分析。
03
传统金融行业的转型升级
大数据技术为金融行业提供了更精准的风险控制、营销和 决策支持。
大数据金融定义及特点
A
定义
大数据金融是指利用大数据技术对海量数据进 行处理和分析，为金融行业提供决策支持、风 险控制和营销等服务。
罗模拟等，对识别出的风险进行量化和排序。
风险监控方法
03
建立实时监控系统，运用大数据分析和可视化技术，对关键风
险指标进行持续跟踪和预警。
典型案例分析：信贷风险、市场风险等
信贷风险案例分析
通过大数据挖掘和分析技术，对借款人的信用历史、财务 状况、社交网络等信息进行深入分析，提高信贷风险评估 的准确性。
证券业：投资策略优化、市场情绪分析等
投资策略优化
通过分析历史数据和市场趋势， 证券公司可以为投资者提供更准 确的投资建议和策略，帮助投资 者降低风险、提高收益。
市场情绪分析
利用大数据和社交媒体分析技术， 证券公司可以实时监测市场情绪 和投资者情绪，从而更准确地预 测市场走势和价格波动。
交易执行与监管
通过大数据分析，银行可以更准确地了解客户的需求、偏 好和行为模式，从而制定个性化的营销策略，提高营销效 果和客户满意度。
算法监管将逐渐加强，金融机构需要确保算法公平、透明和可解释。
趋势三
跨境数据流动将受到更多关注，金融机构需要加强跨境数据合规管理。
建议
金融机构应密切关注国内外法规和政策动态，及时调整业务策略，加 强内部合规管理，确保业务合规性和稳健发展。
06 大数据金融行业实践案例分享
银行业
客户画像与精准营销
02
金融行业数据量的爆炸式增长
金融交易、客户行为等产生的数据量巨大，需要大数据技 术进行处理和分析。
03
传统金融行业的转型升级
大数据技术为金融行业提供了更精准的风险控制、营销和 决策支持。
大数据金融定义及特点
A
定义
大数据金融是指利用大数据技术对海量数据进 行处理和分析，为金融行业提供决策支持、风 险控制和营销等服务。
罗模拟等，对识别出的风险进行量化和排序。
风险监控方法
03
建立实时监控系统，运用大数据分析和可视化技术，对关键风
险指标进行持续跟踪和预警。
典型案例分析：信贷风险、市场风险等
信贷风险案例分析
通过大数据挖掘和分析技术，对借款人的信用历史、财务 状况、社交网络等信息进行深入分析，提高信贷风险评估 的准确性。
证券业：投资策略优化、市场情绪分析等
投资策略优化
通过分析历史数据和市场趋势， 证券公司可以为投资者提供更准 确的投资建议和策略，帮助投资 者降低风险、提高收益。
市场情绪分析
利用大数据和社交媒体分析技术， 证券公司可以实时监测市场情绪 和投资者情绪，从而更准确地预 测市场走势和价格波动。
交易执行与监管
通过大数据分析，银行可以更准确地了解客户的需求、偏 好和行为模式，从而制定个性化的营销策略，提高营销效 果和客户满意度。
金融行业数据报告PPT模板
金融行业
数据报告分析
PROFESSIONAL ETHICS TRAINING
汇报人：XX
汇报时间:20XX
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01
02
03
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实证分析
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选择只保留文字。
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实证分析
800
700 53%
600 500 400 300 200 100 0
编辑标题
72%
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60%
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90%
编辑标题
编辑标题
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编辑标题
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金融行业
数据报告分析
大数据金融ppt讲课稿(2024)
隐私保护难度增加
随着数据量的增长和数据类型的多样化，隐私保护变得更加困难 。
法律法规不完善
当前针对大数据安全与隐私保护的法律法规尚不完善，存在监管 空白。
2024/1/30
13
数据质量参差不齐问题
2024/1/30
数据来源多样化
大数据来自多个渠道，数据质量参差不齐，难以保证准确性和完 整性。
数据清洗和整合难度大
24
平安集团：智能风控体系搭建
数据整合
整合集团内部各子公司数据资源，打破数据孤岛。
2024/1/30
风控模型
运用人工智能和大数据技术，构建智能风控模型，实现风险识别、评估、监控和预警自动 化。
应用效果
智能风控体系有效提升了平安集团的风险管理能力，降低了业务风险。
25
招商银行：客户画像及精准营销实践
29
对未来大数据金融发展期待
技术创新
期待未来大数据金融领域能够不 断涌现出更多的技术创新和应用 ，推动大数据金融行业的快速发 展。
业务拓展
希望未来大数据金融能够拓展到 更多的业务领域和场景，为金融 行业和广大用户提供更加便捷、 高效、智能的服务。
法规完善
期待未来大数据金融领域的法规 和政策能够更加完善，为大数据 金融的健康发展提供有力的保障 和支持。
客户画像
基于客户基本信息、交易数据、行为数据等，构建多 维度的客户画像。
精准营销
根据客户画像，制定个性化的营销பைடு நூலகம்略，实现精准推 送和营销。
营销效果
通过客户画像和精准营销，招商银行有效提升了客户 满意度和营销效果。
2024/1/30
26
06
总结与展望
2024/1/30
随着数据量的增长和数据类型的多样化，隐私保护变得更加困难 。
法律法规不完善
当前针对大数据安全与隐私保护的法律法规尚不完善，存在监管 空白。
2024/1/30
13
数据质量参差不齐问题
2024/1/30
数据来源多样化
大数据来自多个渠道，数据质量参差不齐，难以保证准确性和完 整性。
数据清洗和整合难度大
24
平安集团：智能风控体系搭建
数据整合
整合集团内部各子公司数据资源，打破数据孤岛。
2024/1/30
风控模型
运用人工智能和大数据技术，构建智能风控模型，实现风险识别、评估、监控和预警自动 化。
应用效果
智能风控体系有效提升了平安集团的风险管理能力，降低了业务风险。
25
招商银行：客户画像及精准营销实践
29
对未来大数据金融发展期待
技术创新
期待未来大数据金融领域能够不 断涌现出更多的技术创新和应用 ，推动大数据金融行业的快速发 展。
业务拓展
希望未来大数据金融能够拓展到 更多的业务领域和场景，为金融 行业和广大用户提供更加便捷、 高效、智能的服务。
法规完善
期待未来大数据金融领域的法规 和政策能够更加完善，为大数据 金融的健康发展提供有力的保障 和支持。
客户画像
基于客户基本信息、交易数据、行为数据等，构建多 维度的客户画像。
精准营销
根据客户画像，制定个性化的营销பைடு நூலகம்略，实现精准推 送和营销。
营销效果
通过客户画像和精准营销，招商银行有效提升了客户 满意度和营销效果。
2024/1/30
26
06
总结与展望
2024/1/30
金融大数据案例PPT(30张)
2 国泰安金融大数据案例
【案例主题】私募排排网金融数据可视化分析 【案例目的】用数据采集工具从网络上抓取大量的金融数据，将抓取的大量数据保存到 本地，然后采用数据可视化分析工具，将采集到的数据用图表的形式展现出来。 【案例结果】利用大数据分析的手段将私募网上大量的金融数据用很快速的方式获取， 并且将这些大量的复杂的数据，快速的通过图表方式展示出来，通过大数据分析手段可 以轻松的看出各个不同策略的平均年收益情况比较，以及各个产品年收益情况表现等。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
（二）配置采集流程（分四步完成）
2.2 私募排排网数据抓取过程
（三）开始单击采集或者开启云采集：
单机采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
2.2 私募排排网数据抓取过程
云采集过程：
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
金融大数据案例PPT(30张)培训课件培 训讲义 培训教 材工作 汇报课 件PPT
3.1 数据可视化软件-tableau
简单易用
极速高效
美观交互的 视图与界面
轻松实现 数据融合
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
金融行业两地三中心解决方案 ppt课件
始于1998年 | 因专注而卓越
国内首家自建IDC+CLOUD+CDN一体化互联网基础服务平台
金融行业客户需求解决 系统非正常工作对行业的影响
业务停顿5分钟 对您的企业会造成
什么样的损失？
始于1998年 | 因专注而卓越
国内首家自建IDC+CLOUD+CDN一体化互联网基础服务平台
互金
Internet Finance
证券
Stock
银行
Bank
保险
Insurance
灾备技术分类
数据级灾备
有基于存储阵列的数据镜像和基于管理软件的数据镜 像两种方式。前者跟主机以及现有的IP网络没有关系， 它通过FC（或FC-IP-FC）来实现阵列一级的数据同 步，整体投资大，但数据安全性最有保障，且应用系 统较多时实施较方便；后者需消耗10%~30%的处理 器资源，对网络环境依赖较大。传统的数据备份可以 认为是初级的数据级灾备方式，只是实效性差。
可以全面防范同城与异地的灾难
异地灾备中心可以仅为数据备份中心，也可以为全系统灾备中心
始于1998年 | 因专注而卓越
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两地三中心特点
不仅能够完成硬件设备出现故障后的业务恢复，而且还可以实现最为常见的数据丢 失和人为错误出现后的业务恢复；
生产中心与灾备中心的主机和存储设备不受生产厂商和型号的限制，主备中心平台 无紧密关联；
始于1998年 | 因专注而卓越
国内首家自建IDC+CLOUD+CDN一体化互联网基础服务平台
金融行业数据中心监管要求
通知要求 加强对外包服务商运营服 务及风险控制能力的监管
金融大数据案例ppt课件
• 内置自主知识产权的浏览器 及网页定位解析引擎
• 内置智能流程引擎，自动生 成采集流程
• 可以模拟人的所有操作过程
打开页面，点击网页元素 输入用户名，搜索词等 循环翻页，循环翻下拉列表，循环网址列表 条件判断，分支处理，不同情况不同流程 识别验证码 精准提取网页任何信息 对采集的数据做进一步处理 可视化采集测试，动态流程修改，异常情况报警， ……
2.1 金融数据采集
随着互联网技术的增长和网络海量信息的增长，对信息进行针对性、行 业性、精准性的获取成为一种越来越大的需求，这种获取数据的方式就是网 络数据采集。
网络数据采集的基本思想是：利用数据抓取软件对网页上的数据实现有 针对性、行业性、精准性的抓取。
2.1 国泰安八爪鱼采集器
八爪鱼数据采集系统以完全自主研发的分布式云计算平台为核心，可以在很短的时间 内，轻松从各种不同的网站或者网页获取大量的规范化数据，帮助任何需要从网页获取信 息的客户实现数据自动化采集，编辑，规范化，摆脱对人工搜索及收集数据的依赖，从而 降低获取信息的成本，提高效率。
金融大数据案例
1
金融大数据背景介绍
2
金融大数据案例简介
3
案例流程
4
案例结果展示与总结
1 金融大数据背景
数据显示，中国大数据IT应用投资规模以五大行业最高，其中以互联网行 业占比最高，占大数据IT应用投资规模的28.9%，其次是电信领域（19.9%）， 第三为金融领域（17.5%），交通第四，政府和医疗分别为第五和第六。
步骤二：进入工作表
（1）以累计收益大于10的产品为例，设置可视化展示参数：将【产品名称】拖至【行】，将【累
计收益】拖至【列】，从右边的“智能显示”中选择条形图
金融大数据分析教学课件第8章
2.利用模型进
行预测。
5:00-5:30或01:30-02:0010：4:30-5:00或
02:00-02:3011：4:00-4:30或02:30-03:00
第 八 章 银行卡盗刷风险预警分析
8.5 数据预处理与探索分析 8.5.1 描述性统计分析 操作步骤： 1. 加载数据集，使用pandas的read_csv()函数，读取本案例的数据文 件“credit_transaction.csv”。 2. 使用describe()函数查看数据集的汇总信息。
8.5.3 观察数据集是否均衡
数据集中，“高风险交易标识”列有两个取值，分别为0、1，利用 groupby（）函数可以对数据进行分组，查看银行卡消费信息中“高 风险交易标识”的特征。
python代码：
dataset.groupby("高风险交易标识").count()
第 八 章 银行卡盗刷风险预警分析
第 八 章 银行卡盗刷风险预警分析
8.7 信用卡盗刷识别逻辑回归模型 1 关联性分析
为了完成高风险盗刷识 别逻辑回归模型的探索， 本节将问题分解成如下
几个步骤：
2 基于关联性进行特征过滤
3 设计样本集
4 使用逻辑回归模型建立信用卡盗刷识别模型
5 进行模型的预测
6 使用性能度量进行信用卡盗刷识别模型的评估
python代码：
#查看缺失值 print(dataset.isnull().sum())
3.调用函数dropna()进行删除。
python代码：
# 删掉空值 dataset = dataset.dropna() #查看是否还有缺失值 print(dataset.isnull().sum())
金融大数据
• 风险复盘：案例分析、经验总结、持续改进
智能投顾与量化交易
智能投顾
量化交易
• 投资策略：资产配置、组合优化、动态调整
• 交易策略：趋势跟踪、对冲策略、套利策略
• 投资建议：基于客户画像、历史业绩、市场分析
• 交易模型：机器学习、深度学习、统计模型
• 投资执行：交易指令、执行监控、业绩评估
• 交易执行：高频交易、算法交易、自动执行
• 报告分析：数据透视、趋势分析、预测分析
• 报告共享：在线查看、导出格式、权限控制
03
金融大数据的业务应用
客户画像与精准营销
客户画像构建
• 数据收集：客户信息、行为数据、社交媒体数据等
• 数据分析：客户细分、需求挖掘、特征提取
• 客户标签：兴趣偏好、消费能力、风险等级等
精准营销策略
Байду номын сангаас• 个性化推荐：金融产品、优惠活动、资讯信息等
04
金融大数据的安全与隐私保护
金融大数据的安全风险与挑战
数据泄露
• 非法访问、内部泄露、黑客攻击
• 数据丢失、数据篡改、数据破坏
数据滥用
• 侵犯隐私、盗用身份、非法牟利
• 恶意竞争、诋毁对手、网络欺诈
⌛️
系统安全
• 系统漏洞、黑客攻击、恶意软件
• 网络中断、数据丢失、业务中断
金融大数据的隐私保护法律法规
• 数据库：如MySQL、PostgreSQL、NoSQL等
• 实时数据处理：如Storm、Imperium等
大数据分析挖掘与建模技术
大数据分析挖掘技术
大数据建模技术
• 数据清洗：预处理、标准化、规范化
• 机器学习：回归分析、决策树、支持向量机
大数据ppt模板课件
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30%
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60%
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100 %
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35%
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There are many variations of passages of lorem ipsum available, but the majority have suffered
添加标题内容
of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
of passages of lorem
ipsum available
ipsum available
ipsum available
ipsum available
some form The humour randomized words
添加标题内容
There are many variations of the a passages lorem ipsum available, but the majority have suffered of the alteration in
2010
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
Series 1 Series 2 Series 3 Series 4
添加标题内容
There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.
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
2024版大数据与金融课件pptx
pptx•大数据与金融概述•大数据技术基础•大数据在金融风险管理应用目录•大数据在金融产品创新应用•大数据在金融监管领域应用•大数据与金融行业未来展望大数据与金融概述大数据定义及特点数据量大数据类型多样处理速度快价值密度低金融行业现状及发展趋势金融行业现状金融行业发展趋势大数据在金融领域应用前景信贷评估风险管理投资决策支持客户关系管理大数据技术基础数据采集技术去除重复、无效和异常数据，保证数据质量数据清洗数据转换数据集成01020403将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图网络爬虫、API 接口调用、传感器数据收集等将数据转换为适合分析的格式和结构数据采集与预处理技术分布式文件系统NoSQL数据库关系型数据库数据仓库数据存储与管理技术描述性统计、推断性统计等，用于发现数据的基本规律和趋势统计分析机器学习深度学习可视化分析分类、聚类、回归等算法，用于预测和决策支持神经网络模型，用于处理复杂的非线性问题将数据以图形、图像等形式展现，帮助用户直观理解数据数据分析与挖掘技术大数据在金融风险管理应用信贷风险评估与预测模型构建数据来源与整合01评估模型构建02预测模型应用03市场风险量化分析方法研究数据获取与处理量化分析方法风险度量与评估操作风险监控与预警系统建设操作风险识别通过对业务流程的全面梳理，识别出潜在的操作风险点。
监控系统设计构建操作风险监控系统，实现对关键业务环节的实时监控和预警。
预警模型构建基于数据挖掘、异常检测等技术，构建操作风险预警模型，及时发现潜在风险。
大数据在金融产品创新应用个性化金融产品推荐系统设计数据收集与预处理通过爬虫、API接口等方式收集用户行为数据，并进行清洗、去重、标签化等预处理操作。
用户画像构建基于用户行为数据，运用机器学习算法构建用户画像，包括用户基本信息、风险偏好、投资经验等维度。
推荐算法设计根据用户画像和金融产品特性，设计协同过滤、内容推荐等推荐算法，实现个性化金融产品推荐。
大数据在金融领域的应用实践PPT课件
03 大数据在金融领域应用实践
信贷风险评估与预测
基于大数据的信用评分模 型
利用历史信贷数据、社交网络、电商交易等 多维度信息，构建更准确的信用评分模型， 提高信贷审批效率。
信贷风险实时监控
通过大数据分析，实时监控借款人的还款能力、负 债情况等关键指标，及时发现潜在风险。
风险预警与预测
运用机器学习、深度学习等技术，对信贷风 险进行预警和预测，为金融机构提供风险决 策支持。
培养和引进具备大数据技 术和金融知识的复合型人 才，打造专业的大数据团 队，推动大数据技术在金 融领域的深入应用。
在大数据应用过程中，要 重视数据安全和隐私保护 ，建立完善的安全保障机 制，确保用户数据的安全 和隐私不受侵犯。
鼓励金融机构与科技公司 、学术机构等跨界合作， 共同研究和探索大数据技 术在金融领域的新应用和 新模式。
金融产品创新与服务升级
基于大数据的产品
创新
通过分析客户需求、市场趋势等 数据，推出更符合市场需求的金 融产品和服务。
客户服务优化
运用大数据和人工智能技术，提 升客户服务的智能化水平，提供 更加便捷、个性化的服务体验。
营销策略升级
利用大数据分析技术，精准定位 目标客户群体，制定更加有效的 营销策略和技术中选择适合自身业务需求的 技术，并进行有效整合。
人才培养与引进
加强大数据领域人才的培养和引进，打造具备专业技能和创新能力的大数据团 队。
05
大数据在金融领域应用前景展 望
拓展应用场景，提升金融服务水平
信贷风险评估
利用大数据分析技术，对借款人的信用历史、财务状况、社交网络 等信息进行深入挖掘，提高信贷风险评估的准确性和效率。
04
大数据在金融领域应用挑战与 问题
大数据PPT课件
信息泄露或丢失
如攻击者通过建立隐蔽隧道窃取 敏感信息，最典型的有 美国棱镜门（窃取世界各地公民信息）、阿桑奇事件、 斯诺登事件。
第18页/共30页
大数据存储安全威胁： 主要指NoSQL非关系型数据库存储安全威胁
模式成熟度不够：
目前的标准sql技术包含严格的访问控制和隐 私管理 工具， 而NoSQL没有 。
如在连续不断的检测过程中，可能有用的数据可能只 有一两秒，但是无法事先知道哪一秒是有价值的。
第6页/共30页
大数据在各行业的应用
第7页/共30页
医疗保健领域： 1、医疗保健内容预测分析：
利用医疗保健内容分析预测技术可以找 到大量患者相关的临床医疗信息，通过大数 据处理，能够更好地分析患者的信息。
这也是贵州发展大数据产业最重要的 一点。
第28页/共30页
谢谢您的耐心阅读！
第29页/共30页
感谢您的观看！
第30页/共30页
大数据的核心技术： 数据挖掘
第14页/共30页
数据挖掘 （Data mining）：又译为资料探勘、数据采矿。它 是数据 库知识 发现中 的一个 步骤。 数据挖 掘一般 是指从 大量的 数据中 通过算 法搜索 隐藏于 其中信 息的过 程。 即从大量的、不完全的、有噪声的、模 糊的、 随机的 实际数 据中， 提取出 我们想 要的、 或者有 潜在价 值的信 息的过 程。
第15页/共30页
大数据的安全威胁有哪些
第16页/共30页
大数据基础设施安全威胁 大数据存储安全威胁
大数据的
隐私泄露问题
安全威胁
针对大数据的高级持续性攻击
其他安全威胁
第17页/共30页ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
大数据基础设施安全威胁
大数据交易平台PPT
• 对于许多早期的使用者，当他们从传统商业智能 (BI) 的实践发展到可靠直观理解的更高级分析（预测性和规范性） 时，数据改变了他们的业务，无论是通过新的发现、更尖端的产品和服务或总体更好的客户体验。
大数据的应用
优化
各级政府、主管部门、上市公 司、企业集团、外资公司都将 基于大数据分析平台优化其决
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大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为 企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才
备用
90%
80%
100%
70%
90%
标题
标题
标题
标题
标题
备用
01
文本
02
文本
03
文本
04
文本
05
文本
YOUR TITLE
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YOUR TITLE
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YOUR TITLE
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机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
大数据的应用
优化
各级政府、主管部门、上市公 司、企业集团、外资公司都将 基于大数据分析平台优化其决
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大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为 企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才
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机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
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么别人能做到的事，我却做不到？我一回到家，就找到了老妈。我对妈妈说：&;老妈，我也要骑自 行车！不加辅助轮的！&;老妈便答应了我的请求。我得到了一辆崭新的自行车。它蓝白作文:..色的 车架，小而圆的轮胎，让我爱不释手。 一握上手柄，感觉浑身有了力量。我跃跃欲试，便双脚离了地，骑了起来。虽然我也在前进，但我 的视线却歪斜了起来。&;砰&;！地一声，我眼冒金星，身上传来了一阵阵刺痛。我爬了起来，又试 了一次，却再一次倒地了。我一次又一次地努力，摔倒，爬起，摔倒，爬起&;&;一次又一次的失败， 终于，我成功了！我能够平稳的踩着脚踏前行啦！我内心欢喜异常，可却不由自主的哭了起来。 这件事离现在已很久远，可他告诉
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我：只有经历过失败，才能得到来之不易的成功。这件事也激励着我，在遇到困难挫折时，不为惧 怕，勇往直前！成长中使我自豪的事作文400字-满分作文网
每个人在成长中都会有开心的事，后悔的事，或者惭愧的事。但是在我的成长过程中，只有一件事 让我记忆犹新，那就是让我自豪的一件事儿。 记得那是一个阳光明媚的下午，数学老师抱着一摞改过的测试卷走进教室，&;看看你们错的，考得 一个比一个差！&;老师边看着试卷，边气愤地说，突然话锋一转，&;不过，全校四年级唯一一个考 满分的同学在我们的班级里。&;突然，班级里所有的同学的目光都射向了我们班里的学习委员&;&; 卢文西，卢文西笑了笑。大家都坐好，听老师宣布这个同学的名
2020
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