大数据思维培训(PPT 95张)
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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
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。
大数据培训课件
大数据培训课件
路漫漫其悠远
2020/3/23
目录
• 一个案例 • 大数据究竟是什么？ • 大数据为何会火爆？ • 如何应对大数据潮流？
路漫漫其悠远
埃奇奥尼与他的Farecast
路漫漫其悠远
人们已经认同：数据也是资源
• 数据是企业最广泛的资源。– Nhomakorabea举例：饭店、工厂
• 数据是最易被人们忽视的资源
– 举例：公交卡、支付宝• 每天的关键词搜索量50亿，谷歌33亿； • 淘宝天猫2015双11营业额达912亿人民币。中国小商品城
2014全年成交额才857亿元人民币； • 互联网一天内产生的信息量可以装满1.68亿张DVD光盘。
路漫漫其悠远
原因2：数据的商业地位正在上升
• 大量案例表明，粗放式经营是个死胡同。
– 举例：中国制造为何不被尊重
路漫漫其悠远
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略 。支持通过数据整合颠覆公司低效的流程 和业务，信息化部门的职能从软硬件日常 维护转向助推商业逻辑重构。
路漫漫其悠远
主动采集 有序归集
• 企业要围绕客户、产品、管理建立数据采 集计划，把数据当作“战略资产”来看待，大 中型企业要着手建立数据仓库或数据集市 ；数据采集、清洗、储存、分析纳入公司 信息化部门的日常管理任务中。
– 举例：克罗格证明传统超市生财有道 – 举例：阿里真能打造物流智能骨干网吗？
路漫漫其悠远
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验的决 策”，传统企业应当从客户端、产品端、管 理端寻找介入机会，切不可陷入技术端陷 阱。
路漫漫其悠远
2020/3/23
目录
• 一个案例 • 大数据究竟是什么？ • 大数据为何会火爆？ • 如何应对大数据潮流？
路漫漫其悠远
埃奇奥尼与他的Farecast
路漫漫其悠远
人们已经认同：数据也是资源
• 数据是企业最广泛的资源。– Nhomakorabea举例：饭店、工厂
• 数据是最易被人们忽视的资源
– 举例：公交卡、支付宝• 每天的关键词搜索量50亿，谷歌33亿； • 淘宝天猫2015双11营业额达912亿人民币。中国小商品城
2014全年成交额才857亿元人民币； • 互联网一天内产生的信息量可以装满1.68亿张DVD光盘。
路漫漫其悠远
原因2：数据的商业地位正在上升
• 大量案例表明，粗放式经营是个死胡同。
– 举例：中国制造为何不被尊重
路漫漫其悠远
设立机构 转换职能
• 企业应当设立信息化部门，甚至设立大数 据开发管理部门，该部门不再是后勤支撑 角色，而是要总领性规划企业的数据战略 。支持通过数据整合颠覆公司低效的流程 和业务，信息化部门的职能从软硬件日常 维护转向助推商业逻辑重构。
路漫漫其悠远
主动采集 有序归集
• 企业要围绕客户、产品、管理建立数据采 集计划，把数据当作“战略资产”来看待，大 中型企业要着手建立数据仓库或数据集市 ；数据采集、清洗、储存、分析纳入公司 信息化部门的日常管理任务中。
– 举例：克罗格证明传统超市生财有道 – 举例：阿里真能打造物流智能骨干网吗？
路漫漫其悠远
理性面对 厘清思路
• 大数据来了？还是狼来了？大数据的本质 是“基于数据的决策”，摒弃“基于经验的决 策”，传统企业应当从客户端、产品端、管 理端寻找介入机会，切不可陷入技术端陷 阱。
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
2024年大数据培训课件
大数据培训课件一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据作为一种新兴的数据处理方式，已经深入到各行各业。
大数据技术可以帮助企业更好地了解市场和用户需求，提高决策效率，降低运营成本，从而提升企业竞争力。
为了帮助大家更好地了解和应用大数据技术，我们特别准备了这份大数据培训课件。
二、大数据概述1.大数据定义2.大数据特点（1）大量性：大数据的最显著特点是其数据量巨大，远远超过了传统数据处理软件的处理能力。
（2）多样性：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，形式多样，来源广泛。
（3）高速性：大数据的产生、传输和处理速度非常快，实时性要求高。
（4）价值性：大数据中蕴含着丰富的信息，具有较高的商业价值。
3.大数据应用领域大数据技术已经广泛应用于金融、医疗、教育、电商、物联网、智慧城市等多个领域，对企业和国家的发展产生了深远影响。
三、大数据技术架构1.数据采集数据采集是大数据处理的第一步，主要包括传感器、日志、爬虫等技术手段。
2.数据存储大数据存储技术包括分布式文件存储、NoSQL数据库、关系型数据库等。
3.数据处理大数据处理技术包括批处理、流处理、内存计算等，其中Hadoop和Spark是较为常用的处理框架。
4.数据分析数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、深度学习等，可以帮助企业从海量数据中发现有价值的信息。
5.数据可视化数据可视化技术可以将数据分析结果以图表、地图等形式直观地展示给用户，提高数据的价值。
四、大数据技术应用实例1.金融行业大数据技术在金融行业可以应用于风险控制、欺诈检测、信用评估等方面，提高金融机构的业务效率和风险防控能力。
2.医疗行业大数据技术在医疗行业可以应用于疾病预测、辅助诊断、药物研发等方面，提高医疗质量和科研水平。
3.电商行业大数据技术在电商行业可以应用于用户画像、推荐系统、精准营销等方面，提高用户体验和销售额。
4.智慧城市大数据技术在智慧城市领域可以应用于交通管理、公共安全、环保监测等方面，提高城市运行效率和居民生活质量。
大数据时代的大数据思维课件
利用大数据技术分析教学效果、学生反馈，优化教学方法 和策略。
政府领域：智慧政务与公共管理
智慧政务
通过大数据提高政府服务的效率和质量，实现政务信息 的共享和协同。
公共管理
基于大数据的监测和分析，提高公共安全、应急管理的 响应速度和效果。
04
大数据思维的挑战与应对策 略
数据安全与隐私保护的挑战
数据泄露风险
03
大数据思维在各领域的应用
商业领域：精准营销与个性化服务
精准营销
利用大数据分析消费者的购买行 为、兴趣偏好，实现精准的产品 推荐和广告投放。
个性化服务
根据用户需求和习惯，提供定制 化的产品或服务，提升客户满意度。
医疗领域：个性化医疗与精准诊断
个性化医 疗
基于患者的基因、生活习惯等数据， 制定个性化的治疗方案。
精准诊断
通过分析医疗影像、病理切片等数据， 提高诊断的准确性和效率。
பைடு நூலகம்
金融领域：风险管理与投资决策
风险管理
利用大数据分析市场趋势、企业财务 数据，预测和防范潜在风险。
投资决策
基于大数据的量化分析和预测，做出 更科学、合理的投资选择。
教育领域：个性化教育与智能教学
要点一
个性化教育
要点二
智能教学
根据学生的学习能力、兴趣爱好，提供个性化的学习资源 和辅导。
数据质量与可靠性的挑战
01
数据来源多样性和复杂性
大数据来源广泛，数据类型多样，导致数据质量参差不齐，难以保证数
据的准确性和可靠性。
02
数据清洗和整理难度大
由于数据量大、格式不统一等问题，数据清洗和整理工作量大，成本高。
03
应对策略
大数据ppt资料
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
企业大数据思维培训课件PPT
鼓励数据应用实践
建立数据激励机制
通过建立数据相关的激励机制，鼓励员工积极参与数据分析和应用工作。
定期开展数据相关的培训课程，提高员工的数据意识和能力。
提升员工数据意识和能力。
第三部分
数据采集存储
与处理技术探讨
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
数据来源及采集方法论述。
企业内部数据
访问控制
通过身份验证、权限管理等手段限制对数据的访问和操作权限，防止数据泄露和滥用。
保障信息安全和隐私保护举措。第部分数据分析方法与实践案例剖析
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
描述性统计分析
推论性统计分析
通过均值、中位数、众数等指标对数据的集中趋势进行描述，通过方差、标准差等指标对数据离散程度进行度量。
包括销售数据、库存数据、财务数据等，可通过企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等进行采集。
第三方数据
购买或合作获取行业报告、市场调研数据等，以丰富企业数据维度和深度。
社交媒体数据
利用爬虫技术从微博、微信等社交媒体平台抓取用户评论、点赞、转发等信息，分析用户行为和情感倾向。
物联网（IoT）数据
难以适应变化
传统决策模式局限性。
01
02
03
数据驱动决策优势分析。
快速响应市场变化
数据驱动决策可以实时监测和分析市场数据，帮助企业快速调整策略以适应市场变化。
降低决策风险
通过数据分析，可以更加准确地评估各种可能性和影响，从而降低决策风险。
提高决策准确性
数据驱动决策基于实际数据进行分析，能够提高决策的准确性和有效性。
第二部分
数据驱动决策
建立数据激励机制
通过建立数据相关的激励机制，鼓励员工积极参与数据分析和应用工作。
定期开展数据相关的培训课程，提高员工的数据意识和能力。
提升员工数据意识和能力。
第三部分
数据采集存储
与处理技术探讨
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
数据来源及采集方法论述。
企业内部数据
访问控制
通过身份验证、权限管理等手段限制对数据的访问和操作权限，防止数据泄露和滥用。
保障信息安全和隐私保护举措。第部分数据分析方法与实践案例剖析
随着技术的不断发展，大数据行业将呈现出更加多元化的发展趋势。
描述性统计分析
推论性统计分析
通过均值、中位数、众数等指标对数据的集中趋势进行描述，通过方差、标准差等指标对数据离散程度进行度量。
包括销售数据、库存数据、财务数据等，可通过企业资源规划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等进行采集。
第三方数据
购买或合作获取行业报告、市场调研数据等，以丰富企业数据维度和深度。
社交媒体数据
利用爬虫技术从微博、微信等社交媒体平台抓取用户评论、点赞、转发等信息，分析用户行为和情感倾向。
物联网（IoT）数据
难以适应变化
传统决策模式局限性。
01
02
03
数据驱动决策优势分析。
快速响应市场变化
数据驱动决策可以实时监测和分析市场数据，帮助企业快速调整策略以适应市场变化。
降低决策风险
通过数据分析，可以更加准确地评估各种可能性和影响，从而降低决策风险。
提高决策准确性
数据驱动决策基于实际数据进行分析，能够提高决策的准确性和有效性。
第二部分
数据驱动决策
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
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。
大数据思维培训
• SDSS斯隆数字巡天项目：与天 体物理研究联合会(ARC)合作. 后 来发展为WWT(world wide telecsope)全球望远镜，全球百 性均可观看
大数据思维培训
第四科学范式
• 几千年前
– 科学以实验为主 – 描述自然现象
• 过去数百年
– 科学出现了理论研究分支 – 利用模型和归纳
• 过去数十年
分享的 参与型
单向的 被动接收型
博客
封闭
门户
1995
2005
大数据思维培训
互联的 平等型 SNS,语义网
2015
互联网大数据
• 互联网，特别web2.0之后的UGC，是大数据 形成的重要原因之一。
• SNS是由于互联网的发展而形成人-人间的互 联
• 因此，大数据的应用自然而然会受到互联 网的影响，互联网思维也会影响大数据应 用。
大数据？
• 大数据是因信息技术特别是数据获取技术的革命 性进步而形成的信息爆炸现象，
• 因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密 度低等因素，对现有信息技术产生巨大挑战,
• 需要运用新理念、新技术、新方法对其进行全生 命周期的创新管理和应用,
• 从而促进国民经济的转型升级、社会管理的模式 更新，乃至国家综合竞争力的全面提升。
大数据思维培训
案例：IBM沃森问答系统
• 北京时间2011年 2月17日，电脑 沃森狂胜人类
• 三个比赛日的总 成绩，沃森获得 77147美元，肯· 詹宁斯排名第二 获得24000美元 ，而布拉德·拉 特只获得了 21600美元 。
大数据思维培训
1.3 整合思维:跨界的创新
• 数据孤岛的形成
– 技术的原因 – 历史的原因 – 认识的原因
大数据思维培训
第四科学范式
• 几千年前
– 科学以实验为主 – 描述自然现象
• 过去数百年
– 科学出现了理论研究分支 – 利用模型和归纳
• 过去数十年
分享的 参与型
单向的 被动接收型
博客
封闭
门户
1995
2005
大数据思维培训
互联的 平等型 SNS,语义网
2015
互联网大数据
• 互联网，特别web2.0之后的UGC，是大数据 形成的重要原因之一。
• SNS是由于互联网的发展而形成人-人间的互 联
• 因此，大数据的应用自然而然会受到互联 网的影响，互联网思维也会影响大数据应 用。
大数据？
• 大数据是因信息技术特别是数据获取技术的革命 性进步而形成的信息爆炸现象，
• 因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密 度低等因素，对现有信息技术产生巨大挑战,
• 需要运用新理念、新技术、新方法对其进行全生 命周期的创新管理和应用,
• 从而促进国民经济的转型升级、社会管理的模式 更新，乃至国家综合竞争力的全面提升。
大数据思维培训
案例：IBM沃森问答系统
• 北京时间2011年 2月17日，电脑 沃森狂胜人类
• 三个比赛日的总 成绩，沃森获得 77147美元，肯· 詹宁斯排名第二 获得24000美元 ，而布拉德·拉 特只获得了 21600美元 。
大数据思维培训
1.3 整合思维:跨界的创新
• 数据孤岛的形成
– 技术的原因 – 历史的原因 – 认识的原因
大数据技术及应用培训优质PPT
医疗健康与生命科学
01
医疗健康
利用大数据技术对医疗数据进行收集、整理、分析和挖掘，为医疗诊断
和治疗提供更准确、更高效的方案。
02
生命科学
通过对生命科学领域的数据进行分析和研究，可以揭示生命的奥秘和疾
病的发生发展规律，为药物研发和治疗提供新的思路和方法。
03
案例分析
例如，某医疗机构利用大数据技术对患者的电子病历和医疗影像数据进
技术更新换代迅速
大数据技术发展迅速，需要不断跟进新技术，对人才提出更高的要 求。
跨界合作与创新
大数据技术与其他领域的跨界合作将产生更多创新应用，为各行业带 来新的发展机遇。
持续学习与技能提升的重要性
适应技术发展
大数据技术发展迅速，持 续学习和技能提升是适应 技术发展的关键。
提高职业竞争力
具备不断更新的技能将提 高个人在职业市场的竞争 力，获得更好的职业发展 机会。
随着业务对数据处理速度的要求提高，实时数据处理将成为大数据 技术的重要发展方向。
人工智能与大数据融合
人工智能技术的发展将促进大数据技术的智能化，提高数据处理和 分析的准确性。
大数据技术的未来挑战与机遇
数据安全与隐私保护
随着大数据技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为亟待解决的 问题，需要加强相关技术和法律手段的保障。
01
数据量大：数据量通常以TB或PB为单位 。
03
02
特点
04
速度快：需要实时或准实时的处理速度。
多样性：数据来源广泛，类型多样，包括 结构化、半结构化和非结构化数据。
05
06
复杂性：数据可能包含噪声、不完整甚至 错误的信息。
大数据技术的发展历程
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
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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。
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。
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。
2024年度大数据基础知识培训PPT课件
成熟期
21世纪初至2010年左右 ，大数据技术逐渐成熟， 分布式存储和计算技术得 到广泛应用。
爆发期
2010年至今，随着互联网 、物联网、人工智能等技 术的飞速发展，大数据应 用逐渐渗透到各行各业。
5
大数据应用领域
金融
大数据在金融领域应用广泛，如信用 评估、风险控制、客户画像等。
02
医疗
大数据可以帮助医疗机构实现精准医 疗、个性化治疗等，提高医疗质量和 效率。
建立统一的大数据平台，整合企业内部和 外部数据资源。
培养大数据人才
加强数据安全和隐私保护
加强大数据人才培养和引进，打造专业化 的大数据团队。
建立完善的数据安全和隐私保护机制，确保 企业数据安全。
2024/2/2
29
THANKS
感谢观看
2024/2/2
30
跨界数据融合
跨界数据融合将创造更多商业价值和社会价 值。
2024/2/2
数据驱动决策
大数据将为企业和政府提供更加精准、科学 的决策支持。
数据治理法规完善
随着大数据应用的深入，数据治理法规将不 断完善，保障数据安全和隐私。
28
企业如何应对大数据挑战
制定大数据战略
构建大数据平台
明确企业大数据发展目标、路径和重点任 务。
2024/2/2
17
流处理技术
2024/2/2
流处理基本概念
介绍流处理的定义、应用场景及挑战。
Kafka流处理平台
阐述Kafka的基本原理、核心特性及其在流处理中的应用。
Flink流处理框架
讲解Flink的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在流处理领 域的应用案例。
18
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 马克思说: “人的本质不是单个人所固有的抽 象物，在其现实性上，它是一切社会关系 的总和。”(《马克思恩格斯选集》第2版第 1卷第60页)
• ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) • High performance: TpmC
类型多(Variety)
• 数据类型多样: 结构化、半结构化、非结构 化
• 数据形态各异：流数据、图数据、关系数 据 • 处理要求不同：批处理、联机处理、流式 处理 • 在一个大数据应用 中共存。
• 大脑由数十亿神经元组成,通过数 千个突触相互连接;
• 仅大脑皮层中的突触连接数量就超 过了160万亿个(万亿10^12) • 用电子显微镜来重建1mm^3的大脑 （大约一根针的针头）中的所有突 触回路，信息量大约在10^15字节 （1PB) • 人类大脑包含约10^6个这样大小的 神经组织
eScience
• eScience是信息技术与科学家相遇而催生的 新的学科，科学家利用许多不同的方法收 集或产生了数据， • 如何从这些积累起来的海量数据中分析发 现科学规律？正是这门学科的目的和任务 。
• 如何对海量的数据进行组织、管理和分析 挖掘？
第四研究范式的提出
• 数据本身的价值越来 越被认识， • 基于数据的科学发现, 被认为是第四研究范 式。
大数据思维
• • • • 数据思维 互联网思维 计算思维 ……
1 “数据”思维
量化、决策、整合
1.1量化思维: 一切皆可量化!
• 数据是指存储在某种介质上能够识别的物 理符号，是对客观事物性质和状态的描述. • 先有数据再说应用
• Stephen Beck
• 每一天，我们的身后都拖着 一条由个人信息组成的长长 的“尾巴”——
– 科学实验 – 理论推导 – 仿真计算 – 基于数据的分析
Microsoft Research, 2009年10月
James （Jim） Gray
• 数据库技术和事务处理 专家 • 1944年生，加州大学伯克 利分校计算机科学系博士 。
• 数据库和事务处理研究专
家 • 1998年获图灵奖(时任微 软研究员) • 2007年1月失联至今
• 从而促进国民经济的转型升级、社会管理的模式 更新，乃至国家综合竞争力的全面提升。
数据获取技术的革命性进步
• 传感器等自动采集的数据 • WEB2.0等用户生成数据（UGC） • 日志等系统自动生成数据
Apache Web Server Log
大数据现象
Source: Exabytes: Documenting the 'digital age' and huge growth in computing capacity, The Washington Post
新理念？
• 大数据时代，我们需要什么样的“新理念”？
• 在思考问题和解决问题的方法上有什么新 的特点 • 通过一些案例来说明大数据时代我们应有 的一些思维模式
大数据？
容量大
变化快
类型多
真实性
传统数据库的4个要求
• • • • 大型: Large Volume 共享: Shared (multi-user) 持久: Durable (durability) 可靠: Reliable (Reliability)
２个大数据应用
• TerraServer: 与美国地质调查 局合作。引领了基于互联网的 地图服务
• SDSS斯隆数字巡天项目：与天 体物理研究联合会(ARC)合作. 后 来发展为WWT(world wide telecsope)全球望远镜，全球百 性均可观看
第四科学范式
• 几千年前
– 科学以实验为主 – 描述自然现象
基因测序数据
• 在人体的基因中 ，有30亿个碱基 对，每个人的不 同，就是由碱基 对排列差异造成 的
大数据、大科学
• 饶毅先生 vs 华大基因的杨焕明院士 之争
跟帖评论：生命科学由实验科学正向理论科学转变。大数据，大科学研究思路 必然会导致生命科学的变革。人类基因组计划就是一个典型案例。
脑科学的一些数字
Model-based approach
Big data based approach?
大数据的价值
• 大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一 部分，就像公路、铁路、港口、水电和通 信网络一样不可或缺。
• 大数据是信息时代的“石油”，是推动信息经 济发展的动力。
大数据的价值在于应用
• 产业转型与升级 • 提升政府治理能力 • 促进社会创新发展
• 过去数百年
– 科学出现了理论研究分支 – 利用模型和归纳
• 过去数十年
– 科学出现了计算分支 – 对复杂现象进行仿真
第四科学范式
• 今天
– 将理论、实验和计算模拟统一起来 – 由仪器收集或者计算模拟产生数据 – 由计算机存储和处理数据 – 科学家通过数据分析挖掘软件分析数据，发现 规律
人文社会学科
大数据思维 BigDataThinking
duyong@ 2015年6月13日
大数据？
• 大数据是因信息技术特别是数据获取技术的革命 性进步而形成的信息爆炸现象， • 因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密 度低等因素，对现有信息技术产生巨大挑战,
• 需要运用新理念、新技术、新方法对其进行全生 命周期的创新管理和应用,
– – – – – ◎点击网页 ◎切换电视频道 ◎驾车穿过自动收费站 ◎用信用卡购物 ◎使用手机
• 而雅虎、Google这样的公司 ，正在以平均每人、每月 2500条信息的速度，捕获我 们的详细数据。
科学=数据
• 《科学》发专刊，“科学 就是数据，数据就是科 学” • “数据推动着科学的发展”
《科学》2011年2月11日
变化快（Velocity）
• 不是静态的大数据，而是动态变化的数据 • 不是低频，而是高频 • 不是更新，而是插入
真实性
• GIGO是MISห้องสมุดไป่ตู้代的金科玉律 • 大数据是真实反映，也可能是虚假反映。 • 数据质量问题是新的巨大的挑战
用大数据解决问题的新思路
• 航线网络： 顶点3k, 边50k • 联程设计：根据联程航班搭配规则生成联程航班
• ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) • High performance: TpmC
类型多(Variety)
• 数据类型多样: 结构化、半结构化、非结构 化
• 数据形态各异：流数据、图数据、关系数 据 • 处理要求不同：批处理、联机处理、流式 处理 • 在一个大数据应用 中共存。
• 大脑由数十亿神经元组成,通过数 千个突触相互连接;
• 仅大脑皮层中的突触连接数量就超 过了160万亿个(万亿10^12) • 用电子显微镜来重建1mm^3的大脑 （大约一根针的针头）中的所有突 触回路，信息量大约在10^15字节 （1PB) • 人类大脑包含约10^6个这样大小的 神经组织
eScience
• eScience是信息技术与科学家相遇而催生的 新的学科，科学家利用许多不同的方法收 集或产生了数据， • 如何从这些积累起来的海量数据中分析发 现科学规律？正是这门学科的目的和任务 。
• 如何对海量的数据进行组织、管理和分析 挖掘？
第四研究范式的提出
• 数据本身的价值越来 越被认识， • 基于数据的科学发现, 被认为是第四研究范 式。
大数据思维
• • • • 数据思维 互联网思维 计算思维 ……
1 “数据”思维
量化、决策、整合
1.1量化思维: 一切皆可量化!
• 数据是指存储在某种介质上能够识别的物 理符号，是对客观事物性质和状态的描述. • 先有数据再说应用
• Stephen Beck
• 每一天，我们的身后都拖着 一条由个人信息组成的长长 的“尾巴”——
– 科学实验 – 理论推导 – 仿真计算 – 基于数据的分析
Microsoft Research, 2009年10月
James （Jim） Gray
• 数据库技术和事务处理 专家 • 1944年生，加州大学伯克 利分校计算机科学系博士 。
• 数据库和事务处理研究专
家 • 1998年获图灵奖(时任微 软研究员) • 2007年1月失联至今
• 从而促进国民经济的转型升级、社会管理的模式 更新，乃至国家综合竞争力的全面提升。
数据获取技术的革命性进步
• 传感器等自动采集的数据 • WEB2.0等用户生成数据（UGC） • 日志等系统自动生成数据
Apache Web Server Log
大数据现象
Source: Exabytes: Documenting the 'digital age' and huge growth in computing capacity, The Washington Post
新理念？
• 大数据时代，我们需要什么样的“新理念”？
• 在思考问题和解决问题的方法上有什么新 的特点 • 通过一些案例来说明大数据时代我们应有 的一些思维模式
大数据？
容量大
变化快
类型多
真实性
传统数据库的4个要求
• • • • 大型: Large Volume 共享: Shared (multi-user) 持久: Durable (durability) 可靠: Reliable (Reliability)
２个大数据应用
• TerraServer: 与美国地质调查 局合作。引领了基于互联网的 地图服务
• SDSS斯隆数字巡天项目：与天 体物理研究联合会(ARC)合作. 后 来发展为WWT(world wide telecsope)全球望远镜，全球百 性均可观看
第四科学范式
• 几千年前
– 科学以实验为主 – 描述自然现象
基因测序数据
• 在人体的基因中 ，有30亿个碱基 对，每个人的不 同，就是由碱基 对排列差异造成 的
大数据、大科学
• 饶毅先生 vs 华大基因的杨焕明院士 之争
跟帖评论：生命科学由实验科学正向理论科学转变。大数据，大科学研究思路 必然会导致生命科学的变革。人类基因组计划就是一个典型案例。
脑科学的一些数字
Model-based approach
Big data based approach?
大数据的价值
• 大数据将逐渐成为现代社会基础设施的一 部分，就像公路、铁路、港口、水电和通 信网络一样不可或缺。
• 大数据是信息时代的“石油”，是推动信息经 济发展的动力。
大数据的价值在于应用
• 产业转型与升级 • 提升政府治理能力 • 促进社会创新发展
• 过去数百年
– 科学出现了理论研究分支 – 利用模型和归纳
• 过去数十年
– 科学出现了计算分支 – 对复杂现象进行仿真
第四科学范式
• 今天
– 将理论、实验和计算模拟统一起来 – 由仪器收集或者计算模拟产生数据 – 由计算机存储和处理数据 – 科学家通过数据分析挖掘软件分析数据，发现 规律
人文社会学科
大数据思维 BigDataThinking
duyong@ 2015年6月13日
大数据？
• 大数据是因信息技术特别是数据获取技术的革命 性进步而形成的信息爆炸现象， • 因其规模巨大、类型复杂、产生速度快、价值密 度低等因素，对现有信息技术产生巨大挑战,
• 需要运用新理念、新技术、新方法对其进行全生 命周期的创新管理和应用,
– – – – – ◎点击网页 ◎切换电视频道 ◎驾车穿过自动收费站 ◎用信用卡购物 ◎使用手机
• 而雅虎、Google这样的公司 ，正在以平均每人、每月 2500条信息的速度，捕获我 们的详细数据。
科学=数据
• 《科学》发专刊，“科学 就是数据，数据就是科 学” • “数据推动着科学的发展”
《科学》2011年2月11日
变化快（Velocity）
• 不是静态的大数据，而是动态变化的数据 • 不是低频，而是高频 • 不是更新，而是插入
真实性
• GIGO是MISห้องสมุดไป่ตู้代的金科玉律 • 大数据是真实反映，也可能是虚假反映。 • 数据质量问题是新的巨大的挑战
用大数据解决问题的新思路
• 航线网络： 顶点3k, 边50k • 联程设计：根据联程航班搭配规则生成联程航班