大数据行业基础知识介绍PPT
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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。
大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
MapReduce广泛应用于大数据处理领域，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase（Hadoop Database）是一个高可扩展性的列存储系统，构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储，支持动态扩展，具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务 ，提供了高可用性和数据一致性保证。
Hadoop的核心组件之一，为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构，包括一个 NameNode和多个DataNode 。NameNode负责管理文件系 统的元数据，而DataNode负责
存储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储，具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式，适合处
云计算发展
云计算技术的发展为大数据处理提供了强大的计 算能力和存储空间，使得大数据处理成为可能。
大数据发展趋势
数据驱动决策
未来企业将更加依赖数据进行决 策，大数据技术将发挥更加重要 的作用。
数据共享与开放
政府和企业将更加注重数据的共 享和开放，促进数据的流通和利 用，推动经济社会发展。
人工智能融合
应用
HBase适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询，如用户画像、推荐系统、时序数 据等场景。
数据仓库Hive
01
概述
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库 工具，可以将结构化的数据文件映射 为一张数据库表，并提供简单的SQL 查询功能。
02
特点
Hive支持类SQL查询语言HiveQL， 使得数据分析人员可以方便地使用 SQL语言对大规模数据进行查询和分 析。Hive还支持自定义函数和存储过 程等功能，增强了其数据处理能力。
大数据介绍ppt
大数据的价值与影响
01
价值
02
商业价值：通过大数据分析，企业可以更准确地了 解市场需求，优化产品和服务。
03
社会价值：政府和企业可以利用大数据提高公共服 务和决策效率。
大数据的价值与影响
• 个人价值：大数据也可以帮助个人更好地了解自己和他人 。
大数据的价值与影响
影响 经济影响：大数据产业已经成为全球经济的重要组成部分。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用数据，优化医疗资源的 配置和调度，提高医疗效率和质量。
金融投资
1 2
市场预测
通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测市场走 势和未来趋势，为投资决策提供支持。
风险管理
通过对金融数据的分析和建模，识别和评估潜在 的风险因素，为风险管理提供依据。
3
客户画像
通过对客户数据的挖掘和分析，了解客户的投资 偏好和风险承受能力，为个性化服务提供支持。
数据完整性
由于数据丢失、篡改等原因，数据完整性难以保证，需要采用数据 校验和恢复技术。
数据可信度
由于数据造假、欺骗等问题，数据可信度受到挑战，需要建立数据 信任机制。
数据处理与分析效率问题
数据存储与处理
大数据量巨大，需要高效的数据 存储和处理技术，如分布式存储 、并行计算等。
数据查询与分析
大数据查询和分析需要快速响应 和高效处理，需要采用实时计算 、流式计算等技术。
数据安全与隐私保护
数据安全
通过加密技术、访问控制和安全审计等手段，确保大数据的 安全性和完整性。
隐私保护
在处理大数据时，需要遵守隐私保护原则，保护个人隐私和 敏感信息，避免数据泄露和滥用。
03
大数据应用领域
大数据基础介绍课件
智能化发展
人工智能与大数据的结合：AI技术在大数据分析中 的应用，提高数据分析效率
自动化决策：利用大数据进行自动化决策，提高决 策效率和准确性
物联网与大数据的融合：物联网设备产生的大量数 据，为智能化发展提供数据支持
隐私保护与数据安全：智能化发展过程中，需要关 注数据安全和隐私保护问题，确保数据安全可靠。
5
度大：需要采用先
进的数据处理和分
析技术，如机器学
习、深度学习等。
大数据的应用领域
01
医疗保健：疾病预测、 诊断和治疗
02
金融：风险评估、投 资决策和客户服务
04
交通：交通流量预测、 路线规划和自动驾驶
05
教育：个性化教学、学 生成绩预测和资源优化
03
零售：商品推荐、库 存管理和供应链优化
06
政府：公共安全、城 市规划和政策制定
06
区块链技术：如Hyperledger、 Ethereum等，适用于数据安全 和去中心化存储
数包括互 联网、传感器、数据 库等
数据分析：利用各种数 据分析方法和工具，如 统计分析、数据挖掘、 机器学习等，对数据进 行深入分析和挖掘，以 发现数据背后的规律和 价值
02
非关系型数据库：如MongoDB、 Cassandra等，适用于半结构化 和非结构化数据存储
03
分布式文件系统：如HDFS、 GFS等，适用于大规模数据存储
04
数据仓库技术：如Hive、Spark 等，适用于数据分析和处理
05
云计算技术：如AWS、Azure等， 适用于数据存储和计算资源的弹 性扩展
数据清洗：对数据进行 清洗、去噪、缺失值处 理等，以保证数据的质 量和可用性
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
萌芽期
20世纪90年代至2008年，大数据概念开始萌芽，主要关注数据存储和
计算能力的提升。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
1-大数据概述PPT课件
0年前后
物联网、云计 算和大数据
信息爆炸
将涌现出一批新的市 场标杆企业
.
4
信息科技为大数据时代提供技术支撑
1. 存储设备容量不断增加
图1-1 存储价格随时间变化情况
.
5
信息科技为大数据时代提供技术支撑
2. CPU处理能力大幅提升
图1-3 CPU晶体管数目随时间变化情况
所谓数据科学家:是指运用统计分析、机器学习、分布式 处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息， 以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据运用服 务的人才。
数据科学家已经誉为“今后10年IT行业最重要的人才”。
.
20
1.4 大数据的应用
大数据应用无处不在，包括金融、汽车、零售、餐饮、电 信、能源、政务、医疗、体育、娱乐等在内的社会各行各 业。
包括数据抽取、转换、存储和管理等服务的各类企业或产品，比如分布式文件系统（如Hadoop的 HDFS和谷歌的GFS）、ETL工具（Informatica、Datastage、Kettle等）、数据库和数据仓库（Oracle 、MySQL、SQL Server、HBase、GreenPlum等）
包括提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业或产品，比如，分布式计算框架 MapReduce、统计分析软件SPSS和SAS、数据挖掘工具Weka、数据可视化工具Tableau、BI工具（ MicroStrategy、Cognos、BO）等等
利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云 数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和 管理
利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算 法，实现对海量数据的处理和分析；对分析结果进行可视化呈现， 帮助人们更好地理解数据、分析数据
(完整版)大数据介绍ppt
大数据的定义与特性
定义
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。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
定义
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。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
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。
(2024年)大数据介绍pptppt课件
Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架，提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，设计用来存储和处理大规模数据集，具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统，用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询，包括关系型数据库 （如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数 据库（如MongoDB、Redis）。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术， 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析，帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式，为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析，以 实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型，用于大规模数据集的并行计算，将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02
信息技术大数据ppt课件
可以帮助企业发现市场趋势和潜在商机，为商业模式创新提供有力支持。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
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。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
感谢您的观看
THANKS
数据分析
是指通过统计学、机器学习等方法对数据进行深入挖掘，发现数据背后的规律 和趋势。数据分析可以采用可视化分析、文本分析、预测分析等多种方式。
数据可视化与呈现
数据可视化
是指将数据以图形、图表等形式呈现出来，以便更好地理解和解释数据。数据可 视化可以采用各种可视化工具和技术，如Tableau、Power BI等。
信息技术大数据ppt课件
目录
• 大数据概述 • 大数据技术基础 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望 • 大数据实践案例分享
01
大数据概述
大数据的定义与特性
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。它具有4V特点：体量（Volume）、速度 （Velocity）、多样（Variety）和价值（Value）。
务的可及性和公平性。
案例五
总结词
通过大数据分析社交媒体的用户行为和内容，创新商业模式和营销策略，提升品牌价值 和用户体验。
详细描述
社交媒体平台积累了大量用户生成的内容和行为数据，通过大数据分析可以深入了解用 户的兴趣偏好、社交关系和消费习惯等信息。企业可以利用这些信息制定更加精准的营 销策略、创新产品和服务，提升用户体验和品牌价值。同时，社交媒体的大数据洞察还
详细描述
大数据的发展历程包括萌芽期、发展期和成熟期三个阶 段，未来将呈现出数据资源化、与云计算融合、人工智 能与机器学习应用更加广泛等趋势。
02
大数据技术基础
数据采集与存储
数据采集
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要遵循一致性、准确性、 实时性的原则。
大数据技术入门ppt课件模板
MLlib：提供机器学 习算法库，支持分 类、回归、聚类等 常见机器学习任务
Flink生态系统
01
Flink是一个开源的分布式流处理 02
Flink生态系统包括Flink Core、
框架，用于处理大规模、低延迟的
Flink SQL、Flink Streaming、
数据流。
Flink Machine Learning等组件。
和隐私保护得到有效保障
数据可视化与交互技术的创新发展
数据可视化：将复杂数据转化为直观易懂的图表， 便于分析与决策
交互技术：通过人机交互，实现数据与信息的实 时交互与反馈
创新点：结合大数据技术，实现数据可视化与交 互技术的智能化、个性化和实时化
应用领域：广泛应用于金融、医疗、教育、交通 等领域，提高工作效率和决策质量
实时数据流
02
StormSQL：基 于Storm的实时 计算工具，支持
SQL查询
03
应用场景：实时 数据处理、实时 分析、实时监控
等
04
特点：高可用性、 高扩展性、低延
迟、高吞吐量
HBase、Cassandra等分布式存储系统
HBase：基于 Hadoop的分布式数 据库，适用于大规模 结构化数据存储
数据处理：金融风控预警系统需 要对采集到的数据进行清洗、转 换、整合等处理，为风险评估提 供高质量的数据。
预警机制：金融风控预警系统需 要根据风险评估结果，设定预警 阈值，一旦风险超过阈值，系统 将自动发出预警信息，提醒相关 部门采取措施。
智能交通管理系统
01
实时监控：通过大数据技术， 实时监控道路交通状况，提 高实时性：大数据技术需要处理海量数据，实时性 是提高数据处理效率的关键。
大数据基础知识培训PPT课件
数据安全概念
确保数据在存储、传输和处理过程中的保密性、完整性和可用性。
隐私保护技术
如数据脱敏、加密、匿名化等，保护个人隐私和数据安全。
数据安全法规与标准
如GDPR、CCPA等，规定数据收集、处理和使用等方面的要求 和规范。
04
大数据处理技术
批处理技术
1 2
MapReduce编程模型 介绍MapReduce的基本原理、编程接口及运行 过程。
机器学习技术
机器学习基本概念
介绍机器学习的定义、分类及应用场景。
TensorFlow机器学习框架
阐述TensorFlow的基本原理、核心特性及其在机器学习中的应用。
Scikit-learn机器学习库
讲解Scikit-learn的核心概念、常用算法及实践技巧，以及其在机器学习领域的应用案例。
05
大数据应用实践
数据挖掘与分析工具
Mahout
基于Hadoop的机器学习库，提 供数据挖掘和数据分析算法。
MLlib
Spark的机器学习库，包含常用 的机器学习算法和实用程序。
Tableau
可视化数据分析工具，支持多种 数据源和拖拽式操作界面，方便 用户进行数据分析和挖掘。
Power BI
商业智能工具，提供数据可视化、 报表制作和数据分析功能，可与
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。
图计算技术
图计算基本概念
介绍图计算的定义、应用场景及挑战。
Pregel图计算模型
阐述Pregel的基本原理、编程接口及运行过程。
Giraph图计算框架
讲解Giraph的核心概念、编程模型及优化技术，以及其在图计算 领域的应用案例。
大数据技术基础 PPT
要的一环，它是计算机与外部物理世界连接的桥梁。 数据采集的方法：
基于物联网的采集方法
系统日志采集方法
网络数据采集方法其他数源自采集方法2.3.2 数据采集的方法
1.基于物联网的采集方法
数据的采集有基于物联网传感器的采集，也有基于网络信息的数据采集。基于物联网的采集，例如在智能交通中，数据的采集有：基于GPS的定位信息采 集、基于交通摄像头的视频采集、基于交通卡口的图像采集、基于路口的线圈信号采集等。
《大 数 据 分 析 及 应 用 实 践》
第二章：大数据技术基础
目录
CONTENTS
2.1基础架构支持 2.2云计算 2.3数据采集 2.4数据存储
1.基础架构支持
2.1.1 Hadoop
➢ Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 ➢ Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 ➢ Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce ➢ Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 ➢ 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务，如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都
支持Hadoop
2.1.1 Hadoop Hadoop技术架构
•经过多年的发展，Hadoop项目不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目（如下图2-2所示） •除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop项目还包括Common、Avro、Zookeeper、HBase、Hive、Chukwa、Pig等子项目，它们提供了 互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务
基于物联网的采集方法
系统日志采集方法
网络数据采集方法其他数源自采集方法2.3.2 数据采集的方法
1.基于物联网的采集方法
数据的采集有基于物联网传感器的采集，也有基于网络信息的数据采集。基于物联网的采集，例如在智能交通中，数据的采集有：基于GPS的定位信息采 集、基于交通摄像头的视频采集、基于交通卡口的图像采集、基于路口的线圈信号采集等。
《大 数 据 分 析 及 应 用 实 践》
第二章：大数据技术基础
目录
CONTENTS
2.1基础架构支持 2.2云计算 2.3数据采集 2.4数据存储
1.基础架构支持
2.1.1 Hadoop
➢ Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 ➢ Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 ➢ Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce ➢ Hadoop被公认为行业大数据标准开源软件，在分布式环境下提供了海量数据的处理能力 ➢ 几乎所有主流厂商都围绕Hadoop提供开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务，如谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都
支持Hadoop
2.1.1 Hadoop Hadoop技术架构
•经过多年的发展，Hadoop项目不断完善和成熟，目前已经包含多个子项目（如下图2-2所示） •除了核心的HDFS和MapReduce以外，Hadoop项目还包括Common、Avro、Zookeeper、HBase、Hive、Chukwa、Pig等子项目，它们提供了 互补性服务或在核心层上提供了更高层的服务
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❖ 种类（Variety）
数据类型的多样性
❖ 速度（Velocity）
A 40
32
指获得数据的速度
30
20
10 15
0
❖ 价值（value）
32 B
合理运用大数据，以低成本
创造高价值
12
28
D
C
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
大数据的结构
结构化
非结构化
半结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据， 非结构化数据越来越成为数据的主要部分。 据IDC的调查，报告显示： 企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增 长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而 已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心， 在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很 难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不 断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
出了这样的定义。
速度
高增长
随着计算机技术的发展及印刷技 术进步，平面设计在视觉感观领 域问题。
“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。
海量
真实
来适应海量、高增长率和多
多样 样化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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。 大数据就是“未来的新石 油”。
人工
“人工”比较好理解，争议性也不大。 有时我们会要考虑什么是人力所能及 制造的，或者人自身的智能程度有没 有高到可以创造人工智能的地步，等 等。但总的来说，“人工系统”就是 通常意义下的人工系统。
人工 智能
智能
关于什么是“智能”，就问题多多 了。这涉及到其它诸如意识 （CONSCIOUSNESS）、自我 （SELF）、思维（MIND）（包括无 意识的思维 （UNCONSCIOUS_MIND））等等问 题。人唯一了解的智能是人本身的智 能，这是普遍认同的观点。
加大隐私 泄露风险
1
• 大量数据的集中存储增加了其泄露的风险； • 一些敏感数据的所有权和使用权并没有清晰界定。
对现有存储和安防措施提出挑战 2 被运用到攻击手段中 3
• 复杂的数据存储在一起，可能造成企业安全管理不合 规；
• 安全防护手段更新升级慢，存在漏洞
斯诺登的爆料引起一片哗然，根据他提供的资料，被卷入“棱镜门”事件的公司包括微 软、雅虎、谷歌、苹果、Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之后， 这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行过合作，并相继发表声明，呼吁 政府采取更透明态度，以证明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
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
挑战
• 大数据技术的运用仍有困难 • 大数据给信息安全带来新挑战
机遇1：大数据技术促进国家和社会发展
机遇
实现科学发展
当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息 化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设 施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推 进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数 据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发 展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重 要价值。
大数据 BIG DATA
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。 分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数
据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。 大数据分析常和云计算联系到一起，
因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工 作。
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
PART-03
大数据时代的机遇和挑战
OPPORTUNITIES AND CHALLENGES
大数据带来的变革
更多
不是随机样本而是全部数据
01
更好
不是因果关系 而是相关关系
03
更杂
不是精确性 而是混杂性
02
PARAND STRUCTURES OF LARGE DATA
大数据的特征
❖ 容量（Volume）
数据的大小决定所考虑的数
E
据的价值和潜在的信息
互联网大数据
BIG DATA PRESENTATION
汇报人：
XX年XX月
HULIANWANGDASHUJU
CONTENTS
1. 大数据是什么？ What is the big data? 2. 大数据的特征和结构 Features and structures of large data 3. 大数据时代的机遇和挑战 Opportunities and challenges 4. 大数据的趋势 Trend of large data 5. 大数据的应用和案例 The application and case of large data
PART-01
大数据是什么？
WHAT
IS
THE
BIG
DATA?
BIG DATA
大数据（BIG DATA）
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。
大数据定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给
做出科学决策
机遇
机遇2：大数据蓝海成为企业竞争的新焦点
“棱镜门”引爆大数据时代争议
事情的起因是美国中情局前职员斯诺登向媒体爆料，过去6年间，美国的情报部门通过一 个代号为“棱镜”的项目，从多家知名互联网公司获取电子邮件、在线聊天内容、照 片、文档、视频等网络私人数据，跟踪用户一举一动。他说，自己只需要坐在办公桌 前，动动指头，敲敲键盘，就能了解很多人的私密信息。