2018-2019-大数据学习计划【完美版PPT】
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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
大数据培训讲义PPT(共 75张)
+ 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。
大数据
主讲人：刘永磊
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。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 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。
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。
大数据
主讲人：刘永磊
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。
• 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占比； 海量数据的查询、统计、更新等操作效率低
文本情感分析
• 非结构化数据
• 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类
图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储
• 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
不利于检索、查询和存储
• 半结构化数据
• 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。
大数据培训课件
03
大数据处理技术的发展也经历了多个阶段，包括分布式计算、数据挖掘、机器学习和人工智能等。
大数据的应用场景非常广泛，下面列举几个典型的应用场景
金融行业：在金融领域，大数据被广泛应用于风险控制、客户画像、精准营销等方面，帮助银行、证券和保险等金融机构更好地管理风险和提高业务效益。
医疗行业：大数据在医疗领域的应用也越来越广泛，例如通过分析医疗记录和病例，提高诊断准确率和医疗质量，同时还可以帮助医疗机构更好地管理和规划资源。
介绍如何将物联网设备产生的数据进行收集、整合和分析，以实现智能化、精细化的管理。
物联网与大数据的融合应用
讲解如何将物联网与大数据进行深度融合，实现更高效、更智能的解决方案。
大数据在物联网中的应用
区块链技术提高数据安全性
介绍如何利用区块链技术的独特优势，提高大数据的安全性和可信度。
区块链与大数据的整合应用
讲解如何将区块链技术与大数据进行结合，实现数据的安全存储、流转和交易。
大数据与区块链的融合
从政策、技术、应用场景等多角度探讨大数据产业的未来发展趋势和战略方向。
未来趋势与发展战略
阐述大数据产业面临的挑战和机遇，并分析未来可能出现的创新点和增长点。
未来挑战与机遇应用综合案例
时序分析
利用已知数据建立模型，预测未来的趋势和结果。
预测性分析
将数据分为不同的类别，如决策树、朴素贝叶斯等。
分类分析
寻找数据之间的相关性，如购物篮分析。
关联性分析
02
01
03
04
05
实战案例分享
04
大数据安全与隐私保护
数据加密
加密是保护数据安全最基础的方法之一，通过将明文数据转换成密文数据，以防止未经授权的访问。对称加密算法和非对称加密算法是两种常用的加密算法。
大数据 学习PPT
03
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04
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Special Condition
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02
标题内容概述
标题文字内容 标题文字内容
标题文字内容 标题文字内容
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汇报人：XXX时间：XX年XX月
目录
CONTENTS
1
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2
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3
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4
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会，我&;&;我不敢去，我怕您吃了我，让我到你家房子外走一圈，我都不敢。&; 老虎大王听了，就把自己的通知改了一下，大家就都来开会了。迟到的孝心作文1000字-满分作文网
今年暑假的一天下午，奶奶正在地里干农活，突然不知道从哪里刮来了一阵风，把奶奶家的柴垛吹 得快要倒了，奶奶没有多想，赶紧爬了上去。奶奶把柴堆好，从柴垛往下爬的时候，意外发生了&;&; 她的双手没有抓住树枝，在半空中从柴垛上摔了下来。 接到爷爷打来的电话后，爸爸和大伯开车火速赶回了奶奶家。一进家门，爸爸和大伯就围坐到奶奶 床前，心疼地问长问短。奶奶躺在床上，吃力地抬起了头，望着她的俩个儿子，嘴里咧嚅道：&;都 怪我不小心，给你们添麻烦
大数据时代培训课件
大数据简介
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
处理和分析工具Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理 “大数据”而备受重视。Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成 。 优点：可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然很多企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。哈佛大学社会学教授加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
处理和分析工具Hadoop
据IDC的预测，全球大数据市场2015年将达170亿美元规模，市场发展前景很大。而Hadoop作为新一代的架构和技术，因为有利于并行分布处理 “大数据”而备受重视。Apache Hadoop 是一个用java语言实现的软件框架，在由大量计算机组成的集群中运行海量数据的分布式计算，它可以让应用程序支持上千个节点和PB级别的数据。 Hadoop是项目的总称，主要是由分布式存储（HDFS）、分布式计算（MapReduce）等组成 。 优点：可扩展：不论是存储的可扩展还是计算的可扩展都是Hadoop的设计根本。经济：框架可以运行在任何普通的PC上。可靠：分布式文件系统的备份恢复机制以及MapReduce的任务监控保证了分布式处理的可靠性。高效：分布式文件系统的高效数据交互实现以及MapReduce结合Local Data处理的模式，为高效处理海量的信息作了基础准备。
大数据分析与处理方法介绍
众所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
HDFS是一个高度容错性的分布式文件系统，能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
2018-2019免费ppt模板完整版【实用ppt】
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应聘岗位
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SMS
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03 01
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01 04
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大数据基础培训-PPT
Shared storage:SAN,NAS
disks
数据
MPP数据库Shared Nothing架构
CPU
CPU
memory
Interconnection Network
CPU
CPU
… MPP架构横向扩展最多192个节点
memory
disks
disks
disks
数据
CPU
CPU
memory
disks
更全：由获取抽样样本，转变为获取全体数据 更杂：由关注精确性，转变为接受混杂 更好：由关注因果关系，转变为关注相关关系
更全：由获取抽样样本，转变为获取全体数据
《纸牌屋》的诞生是Netflix从3000万付费用户的数据 中总结收视习惯，并根据对用户喜好的精准分析进行创 作
《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、 400万条评论、300万次主题搜索。最终，拍什么、谁 来拍、谁来演、怎么播，都由数千万观众的客观喜好统 计决定，由用户需求决定生产。
框架，它将数据尽可能放到内存中以提高迭代应用和交互式应用的计算效率。 • 实时计算：MapReduce也不适合进行流式计算、实时分析，比如广告点击计算等，而Storm则更擅长这种计算、它在实时性要远
远好于MapReduce计算框架。
HDFS分布式文件系统
HDFS设计理念 • 大规模数据集
– 横向线性扩展
——维基百科
大数据是任何超过了一台计 算机处理能力的数据量
——亚马逊
大小超出常规的数据库工具获取、存 储、管理和分析能力的数据集
——麦肯锡
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来适应 海量gger—五个大V
大数据培训课件
智能交通
运用大数据技术对交通流量、路 况、交通事故等多源数据进行挖 掘和分析，实现交通拥堵的预测 和疏导，提高交通运行效率和安 全性。
环境保护
利用大数据技术对环境监测数据 进行实时分析和预测，及时发现 和解决环境问题，为环境保护和 可持续发展提供有力支持。
THANKS
感谢观看
数据传输安全
分析数据传输过程中可能面临的安全威胁，探讨 如何通过SSL/TLS等协议来确保数据传输的安全 性。
密钥管理
阐述密钥管理的重要性和挑战，介绍常见的密钥 管理技术（如密钥交换、密钥存储等）及其最佳 实践。
数据脱敏与匿名化处理
数据脱敏技术
01
探讨数据脱敏的原理和方法，包括静态数据脱敏和动态数据脱
化规律。
社区发现
识别社交网络中的社区结构，分 析社区内的交互行为和信息传播
机制。
网络传播分析
研究信息在社交网络中的传播路 径、速度和影响范围，为舆情监
控和营销策略提供支持。
06
大数据安全与隐私保护
数据加密与传输安全
1 2 3
数据加密技术
介绍常见的加密算法（如AES、RSA等）及其原 理，探讨如何在实际应用中选择合适的加密算法 来保护数据的机密性。
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）。
大数据技术架构
分布式存储技术
Hadoop的HDFS、HBase、 Cassandra等，用于存储海量
数据。
分布式计算技术
MapReduce、Spark、Flink等 ，用于处理和分析大数据。
文本挖掘与情感分析
大数据学习PPT课件
大数据学习
1
汇报内容
1 大数据能做什么？ 2 如何处理大数据？ 3 几点思考
2
一、大数据能做什么？
▪ 大数据应用体现在两大方面：实践与科研 ▪ “人类的理性是有限的，因此所有的决策都是基
于有限理性的结果。如果能利用存储在计算机里 的信息来辅助决策，人类理性的范围将会扩大， 决策的质量就能提高。”（西蒙-1947）
的、人们事先不知道的，但又是潜在有用信息 和知识的过程。
▪ 数据挖掘并不是一门崭新的学科，而是综合了
统计分析、机器学习、数据库等多方面成果的 应用学科。
13
14
▪ 常见的数据挖掘分为四大类：
15
▪ 在传统方式下的数据挖掘算法大多工作在单机
系统上，无法高效实现大数据的挖掘。
▪ 在大数据时代，分布式平台逐渐成为主流，如
是一种在中国的大型企业及政府机关中得到 广泛应用的数据挖掘工具。
17
▪ 开源的： ▪ R（统计学家最常用的软件）：在R的开源社区，最先
进的统计方法和数据挖掘算法都能很快在R上找到相 关程序包，而且都是免费开源的。
▪ R语言接口多，通过程序包rpy2、rjava很好地和
python、java互相调用，进行混合编程。
管理。不使用SQL作为自己的查询语言。
▪ 新的NewSQL类型的数据库试图将NoSQL数据库的
特性与关系数据库的一致性融合起来。
▪ 现有数据库软件众多，不同的数据库适用不同的内
容，要根据数据的特征和用途来选择。
12
▪ 3、数据分析与挖掘
▪ 大数据价值密度低，需要对其进行数据挖掘。 ▪ 数据挖掘是指从大量的数据中提取隐含在其中
▪ 实践：利用大数据进行分析预测判断，辅助决策，
1
汇报内容
1 大数据能做什么？ 2 如何处理大数据？ 3 几点思考
2
一、大数据能做什么？
▪ 大数据应用体现在两大方面：实践与科研 ▪ “人类的理性是有限的，因此所有的决策都是基
于有限理性的结果。如果能利用存储在计算机里 的信息来辅助决策，人类理性的范围将会扩大， 决策的质量就能提高。”（西蒙-1947）
的、人们事先不知道的，但又是潜在有用信息 和知识的过程。
▪ 数据挖掘并不是一门崭新的学科，而是综合了
统计分析、机器学习、数据库等多方面成果的 应用学科。
13
14
▪ 常见的数据挖掘分为四大类：
15
▪ 在传统方式下的数据挖掘算法大多工作在单机
系统上，无法高效实现大数据的挖掘。
▪ 在大数据时代，分布式平台逐渐成为主流，如
是一种在中国的大型企业及政府机关中得到 广泛应用的数据挖掘工具。
17
▪ 开源的： ▪ R（统计学家最常用的软件）：在R的开源社区，最先
进的统计方法和数据挖掘算法都能很快在R上找到相 关程序包，而且都是免费开源的。
▪ R语言接口多，通过程序包rpy2、rjava很好地和
python、java互相调用，进行混合编程。
管理。不使用SQL作为自己的查询语言。
▪ 新的NewSQL类型的数据库试图将NoSQL数据库的
特性与关系数据库的一致性融合起来。
▪ 现有数据库软件众多，不同的数据库适用不同的内
容，要根据数据的特征和用途来选择。
12
▪ 3、数据分析与挖掘
▪ 大数据价值密度低，需要对其进行数据挖掘。 ▪ 数据挖掘是指从大量的数据中提取隐含在其中
▪ 实践：利用大数据进行分析预测判断，辅助决策，
大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户，如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
提供高可靠性的数据存储，支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集，通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准，大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用，如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析，可以挖掘出海量数据中的有价值信息，为决策提供科学依据，提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态，预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度，优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用，如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时，通过备份数据快速恢复数据，确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规，如《个人信息保 护法》等，确保大数据处理合法合规。
大数据全套教学课件
THANKS
感谢观看
隐私保护法规及实践
隐私保护法规概述
介绍国内外关于隐私保护的法律法规，如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 、中国的《网络安全法》等。这些法规对数据处理者的责任和义务进行了规定。
隐私保护实践方法
探讨在实际应用中如何遵守隐私保护法规，包括建立合规的数据处理流程、采用 匿名化或伪匿名化技术处理数据、征得用户同意等实践方法。
数据挖掘算法及应用
数据挖掘基本概念
介绍数据挖掘的定义、目的、常用算法等。
经典数据挖掘算法
详细讲解经典的数据挖掘算法，如K-means、决策树、支持向 量机等。
数据挖掘应用案例
通过案例演示数据挖掘在实际问题中的应用，如推荐系统、信用 评分等。
04
大数据可视化与报表
数据可视化基本概念
数据可视化的定义
介绍HDFS的常用命令行工具及其使 用方法，如hadoop fs命令等。
HDFS API编程
介绍如何使用Java API进行HDFS文 件的读写操作，包括创建文件、写入 数据、读取数据等。
NoSQL数据库简介
01
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的基本概念、 分类和特点，以及与传统关系型 数据库的比较。
金融领域大数据应用
信贷风险评估
通过收集和分析借款人的多维度数据（如征信记录、社交网络、消费行为等），评估其 信贷风险，为金融机构提供贷款决策支持。
金融市场分析
运用大数据技术对金融市场数据进行实时监测和分析，发现市场趋势和交易机会，为投 资者提供决策依据。
反欺诈与合规监管
利用大数据挖掘和机器学习技术，识别潜在的金融欺诈行为和违规交易，保障金融市场 的健康运行。
大数据技术及应用培训优质PPT
行。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优 化交通路线、减少拥堵和提高出行 效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共 享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用 户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用 户需求、舆情趋势和社交网络结 构，提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交 广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方 案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密，确保数据在 传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权 限，防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段，对敏感数据 进行处理，保护用户隐私。
进行处理，提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，减少磁盘I/O操作，
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务，并行执行子任务，加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准，规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台，实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词：大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、 智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述：大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域，企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等，以制定更 精准的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为，降低风险。在医疗健 康领域，大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面，提高医疗效率和精度。在智慧城市领域，大数据技术 可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面，提高城市治理水平。在物联网领域，大数据可以帮助企业更好地管理 和优化物联网设备的运行状态和性能。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优 化交通路线、减少拥堵和提高出行 效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共 享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用 户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用 户需求、舆情趋势和社交网络结 构，提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交 广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方 案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密，确保数据在 传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略，限制对数据的访问权 限，防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段，对敏感数据 进行处理，保护用户隐私。
进行处理，提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术，将数据存储在内存中，减少磁盘I/O操作，
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务，并行执行子任务，加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准，规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台，实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词：大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、 智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述：大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域，企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等，以制定更 精准的营销策略。在金融风控领域，大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为，降低风险。在医疗健 康领域，大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面，提高医疗效率和精度。在智慧城市领域，大数据技术 可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面，提高城市治理水平。在物联网领域，大数据可以帮助企业更好地管理 和优化物联网设备的运行状态和性能。
大数据培训课件
总结词
数据可视化是将数据以图形或图表的形式呈现，以便更直观 地理解和分析。
详细描述
数据可视化是大数据分析的重要部分，它可以将数据以图形 或图表的形式呈现，帮助用户更直观地理解和分析数据。一 些流行的数据可视化工具包括Tableau、PowerBI和D3.js等 。
04
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战
金融服务
金融机构可以利用大数据进行 风险评估、欺诈检测、投资决 策等，提高金融服务质量和效 率。
智慧城市
通过大数据技术，城市管理者 可以更好地监测城市运行状况 、预测交通拥堵、提高公共安 全等。
医疗健康
医疗机构可以利用大数据进行 疾病预测、个性化治疗、药物 研发等，提高医疗水平和治疗
效果。
02
大数据处理技术
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据集中变量之间的关联关系。
预测与时间序列分析
使用历史数据预测未来趋势或分析时间序列 数据。
分类与聚类分析
将数据分为不同的类别或聚类，以便更好地 理解数据。
可视化分析
将数据分析结果以图表、图像等形式展示， 以便更直观地理解数据。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
Spark平台
总结词
Spark是另一个流行的分布式计算系统，它的优势在于内存存储和快速的数据 处理。
详细描述
Spark是Apache的一个开源项目，它提供了在集群中快速处理大数据的解决方 案。Spark的特点是利用内存存储来提高数据处理速度，它提供了丰富的APIs用 于数据操作，包括Java、Scala、Python和R等语言。
大数据的产生与发展
产生
随着互联网、物联网、移动设备等技 术的快速发展，数据量呈爆炸性增长 ，大数据应运而生。
大数据培训课件ppt
总结词：辅助诊断、病患监测、药物研发
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
详细描述
总结词：城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量，提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据，评估政策实施效果，优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等，有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据，对缺失数据进行填充或删除，确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图，便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法，对数据进行深入分析，揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况，预测未来需求，优化库存管理，避免缺货或积压现象。
总结词：提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效，有助于药物研发和临床试验，加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况，实现远程监控和预警，提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应，为医生提供辅助诊断依据。
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目录
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大数据概述
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01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合，具有4V（体量、速度、多样性和价值）的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的源，包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V，即体量（Volume）、速度（Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。体量指数据的庞大数量，速度指数据处理的速度快，多样指数据的种类繁多，价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
大华培训大数据方案课件
如何从中挖掘出所关注事件的 pattern 或 behavior
Hadoop 不只是 Hadoop
大数据应用
Pig!
关系数据 文本数据
8
HIVE
Zoo Keeper
大数据的储存与处理/运算
大数据储存
大数据处理
分布式存储 横向扩容(Scale-out) 架构
分布式软件架构 并行计算框架
数据分享 数据检索 数据分析 数据展现
业务数据
交换数据
体
系
据 层
宏观决策数据
公共服务数据
系
支
撑 硬件资源 软件资源 网络资源
…
层
大数据架构
访
问
应用门户
层
数据门户
管理门户
应用门户
对外数据支撑
数
查询工具/统计工具/分析工具/挖掘工具/辅助决策工具
Service/File/Sdk/…
据 应
公共组件 规则引擎 统计引擎
查询引擎
分析引擎
挖掘引擎
储存 Storing
每天几百 GB、 几 TB 的资料，且持续成长中
计算 Processing
在收数据的同时做必要的前置处理 (pre-processing) ，并区分数据处理的优先等级 (prioritizing)
管理 Managing
如何有效的避免因硬件毁坏所导致的资料损毁
分析 Analyzing
分布式架构
社保数据“云化”
云技术是手段，管数据是目的
人口数据 养老数据 医疗数据
就业数据 生育保险 其他数据
2024/6/13
统一分析 统一规划 数据BI 数据挖掘
大数据利用 ➢ 基础
大数据培训课件
谢谢
•
踏实，奋斗，坚持，专业，努力成就 未来。20.11.2420.11.24Tues day, November 24, 2020
•
弄虚作假要不得，踏实肯干第一名。20:26:3620:26:3620:2611/24/2020 8:26:36 PM
•
安全象只弓，不拉它就松，要想保安 全，常 把弓弦 绷。20.11.2420:26:3620:26Nov-2024-Nov-20
安徽省提出了大数据产业空间布局思路
• 《安徽省人民政府关于促进云计算创新发展培育信息 产业新业态的实施意见》提出：参与国家产业布局， 创建国家大数据产业发展集聚区。规划“一中心两基 地多园区”云计算和大数据产业空间布局，建设合肥 市云计算大数据生产应用中心，淮南、宿州市大数据 存储基地，黄山、池州市云计算大数据创意产业园。 推动合肥市创建“中国软件名城”和中国（合肥）智 能语音产业基地暨“中国声谷”建设；打造芜湖、马 鞍山市互联网产业园和生产性服务业示范园区，培育 一批面向国际或国内的电商平台，加快建设一批“皖 货”网上专业市场。建成中国移动（安徽）数据中心、 合肥国际金融后台服务基地。
寻求联合 推动聚合
• 公共服务型大数据应用离不开政府机关、 事业单位的数据支持，政府文件对此也有 明确要求（2018年前建立国家政府数据统 一开放平台），企业可主动出击，推动公 共数据向社会开放。此外，产业链共建共 享数据中心、直接并购等方式也是企业构 建大数据店购物推荐
但同时，数据也是麻烦
• 类型多样、来源复杂
– 举例：交通管理
• 持续变化、质量难控
– 举例：网店评论
那么，大数据是指什么？
咨询公司是这样解释的…
• 加特纳：“大数据”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。
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8月
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10月
11月
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年度完成的主要工作
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项目四
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项目完成情况
项目一
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6月
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Annual work summary
阶段工作概述
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工作 概述
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项目六
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项目二
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项目五 项目三
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项目二
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项目完 成情况
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年度完成的主要工作
第一季度
第二季度
第三季度
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已完成的项目及情况
项目一
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项目一
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项目一
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3
胜任能力
COMPETENCE
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工作总结PPT
大数据学习计划
2018
主目录
CONTENTS
阶段工作概述
ABOUT ME
2
工作完成情况
POST COGNTIVE
成功项目展示
COMPETENCE
4
经验总结与不足
PROGRAMMING
1
3
1
阶段工作概述
本年度四个重要工作
1
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2
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3
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2
岗位认知
POST COGNTIVE
已完成的项目及情况
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未完成的项目及情况
项目一
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未完成 的项目