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2024版关于互联网ppt课件

2024版关于互联网ppt课件

•互联网概述与发展历程•互联网技术基础与原理目录•各类应用服务解析•网络安全与防护措施•移动互联网时代下的变革与挑战•总结:未来互联网发展趋势预测01互联网概述与发展历程互联网定义及特点定义互联网是一种全球性的计算机网络,通过TCP/IP协议族连接各种设备和网络,实现信息的共享和交换。

特点开放性、全球性、交互性、信息丰富、服务多样。

互联网起源与历史起源互联网的起源可追溯到20世纪60年代,当时美国国防部高级研究计划局(ARPA)为了应对核战争威胁,开始研究分布式网络通信技术。

发展历程从ARPANET到TCP/IP协议族的诞生,再到万维网(World Wide Web)的出现和商业化,互联网经历了不断的发展和演变。

全球范围内的发展现状用户规模全球互联网用户数量已超过40亿,普及率逐年上升。

技术创新5G、物联网、人工智能等新技术与互联网的融合,推动了互联网的持续创新和发展。

应用领域互联网已渗透到各个领域,如电子商务、在线教育、远程医疗、智能制造等,改变了人们的生活方式和社会经济发展模式。

02互联网技术基础与原理1 2 3传输控制协议(TCP)和网际协议(IP)是互联网通信的基础,构成了一组完整的网络通信协议族。

TCP/IP协议族定义TCP/IP协议族采用分层结构,包括应用层、传输层、网络层和链路层,各层之间通过特定的协议进行通信。

分层结构TCP/IP协议族实现了不同网络设备和系统之间的可靠通信,确保数据在互联网中的传输和交换。

主要作用TCP/IP协议族及其作用域名系统(DNS )是用于将域名转换为IP 地址的分布式数据库系统。

DNS 定义用户在浏览器中输入网址时,DNS 服务器会将域名解析为对应的IP 地址,以便计算机能够找到并访问目标网站。

工作原理DNS 提高了互联网的可用性和可访问性,使用户能够更方便地访问网站和应用。

主要作用DNS 域名解析系统HTTP/HTTPS协议原理HTTP定义超文本传输协议(HTTP)是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。

2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
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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。

互联网+大数据PPT课件

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病人
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控,造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段,报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多,效率低下
大型经销商 药厂
数据来源:中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象,医保基金浪费和流失比例不低于50%,控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题,其原因主要有两点: (1)医疗资源分布不均衡是根本原因 (2)分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主,这两项占到医疗总支出的 96.5%;而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主,这两部分占比达 80.6%。同美国相比,我国公民医疗负担较重,同时缺少商业保险作为补充支付方

大数据PPT免费

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人工智能和机器学习在大数据中的应用前景
数据挖掘与预测分析
通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘,发现数据间的潜在 联系和规律,实现预测分析。
自动化决策支持
基于大数据和人工智能技术,构建自动化决策支持系统,提高决策 的准确性和效率。
个性化推荐与服务
利用大数据分析和机器学习技术,为用户提供个性化的产品推荐和 服务体验。
总结:把握大数据时代机遇,应对挑战
01
强化技术创新
持续推动大数据、人工智能、物联网等领域的技术创新,提升数据处理
和分析能力。
02
加强人才培养
重视大数据领域人才培养,打造具备跨学科知识和技能的专业团队。
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规,保障数据安全和个人隐私,促进大数据
产业健康发展。
THANK YOU
物联网和5G技术对大数据的影响和挑战
数据量爆炸式增长
物联网设备的普及和5G技术的推广将带来数据量的爆炸式 增长,对大数据存储和处理能力提出更高要求。
数据实时性要求提 高
物联网和5G技术使得数据实时传输和处理成为可能,对大 数据处理速度和实时性要求更高。
数据安全与隐私保 护
随着物联网设备的普及,数据安全和隐私保护问题日益突 出,需要加强相关技术和政策保障。
工具选择建议
根据数据量、分析需求、呈现效果等因素选择合适的工具。
图表类型选择及设计原则
1 2
常见图表类型
柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等。
图表选择原则
根据数据类型和分析目的选择合适的图表类型。
3
图表设计原则
简洁明了、颜色搭配合理、突出重点、避免过度 装饰。
报告撰写技巧与注意事项

大数据专题(共43张PPT)

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。

大数据介绍ppt

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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

大数据云计算互联网科技网络安全PPT

大数据云计算互联网科技网络安全PPT

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互联网大数据时代宣讲PPT模板

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大数据ppt(数据有关文档)共30张

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实时数据采集
利用流处理技术,实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序,从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口,获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗(如去除停用 词、特殊符号等)。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式,如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库,如MongoDB、 Cassandra、Redis等,并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库,并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具,支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等,提供强大的数 据可视化功能,可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术,金融机构可以更准确地评估和管理风险,提高合
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化,对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显,如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展,为 行业转型升级提供有力支持。

大数据解析ppt课件

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医疗领域:精准医疗和智慧健康
精准医疗
通过大数据分析技术,医疗机构可以对 患者的基因组、生活习惯、病史等信息 进行深入挖掘和分析,实现个性化诊断 和治疗方案的制定,提高治疗效果和患 者生活质量。
VS
智慧健康
利用大数据技术,可以对人们的健康数据 进行实时监测和分析,提供个性化的健康 管理和预防保健建议,促进人们养成健康 的生活方式。
数据仓库
用于存储和管理多个数据 源的数据,提供数据清洗 、整合和转换等功能。
数据处理与分析技术
批处理技术
对大量数据进行批量处理,适用于离线数据 处理场景。
机器学习技术
流处理技术
对实时数据流进行连续处理,适用于在线数 据处理场景。
通过训练模型对数据进行自动化分析和预测 ,提供智能化决策支持。
02
01
数据可视化技术
将数据以图表、图像等形式展示,帮助用户 更直观地理解数据和分析结果。
04
03
03 大数据采集与预处理
数据来源及采集方法
社交媒体
微博、微信、抖音等社交平台上的用户生成内容。
企业内部数据
CRM、ERP等系统产生的业务数据。
数据来源及采集方法
物联网设备
传感器、智能设备等产生的实时数据。
D
06 大数据在各行各业应用案例
金融行业:风险控制和客户画像
风险控制
利用大数据分析技术,金融机构可以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和分析,从而更准 确地评估借款人的信用风险,提高信贷决策的准确性。
客户画像
金融机构可以利用大数据技术对客户的消费习惯、投资偏好 、社交网络等信息进行收集和分析,形成全面的客户画像, 为个性化金融产品和服务的设计提供有力支持。

互联网科技大数据PPT模板

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05
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02

2024版大数据PPT完整版

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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

大数据技术和应用(PPT 22张)

大数据技术和应用(PPT 22张)

大数据的收集方式
物联网 云计算
移动互联网
车联网 手机、平板电脑、PC 遍布地球各个角落的各种各样的传感器
大数据的收集方式
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、车联网、PC以及遍 布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方 式。
大数据领域的技术
Hadoop
Hadoop原本来自于谷歌一款名为MapReduce 的编程模型包。谷歌的MapReduce框架可以把一个 应用程序分解为许多并行计算指令,跨大量的计算 节点运行非常巨大的数据集。 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益 于其自身在数据提取、变形和加载(ETL)方面上的天 然优势。Hadoop的分布式架构,将大数据处理引擎 尽可能的靠近存储,对例如像ETL这样的批处理操 作相对合适,因为类似这样操作的批处理结果可以 直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了 将单个任务打碎,并将碎片任务(Map)发送到多个 节点上,之后再以单个数据集的形式加载(Reduce)
其他大数据技术
Apache Drill
为了帮助企业 用户寻找更为有效、 加快Hadoop数据查
大数据的应用
大数据在风电领域的应用
首先,结合了大数据分析和天气建模技术的能源 电力系统能够提高风电的可靠性。以往对风资源的预 测不够精准,在风能无法贡献预期功力时,火电就要 作为后备电力。这样,电网对风电的依赖程度越高, 需要建设后备电站的成本就越高。另外,启用火电站 的就等于向环境中释放碳排。然而,在大数据分析的 帮助下,温度、气压、湿度、降雨量、风向和风力等 变量都得到充分考虑,对风电的预测更加精准。电网 调度人员可以提前做好调度安排,也有助于电网消纳 更多风torm的话,可能会是这样: 分布式实时计算系统。按照storm作者的说法,storm 对于实时计算的意义类似于hadoop对于批处理的意 义。 在淘宝,storm被广泛用来进行实时日志处理, 出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一 般来说,我们从类kafka的metaQ或者基于hbase的 timetunnel中读取实时日志消息,经过一系列处理, 最终将处理结果写入到一个分布式存储中,提供给应 用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十 亿不等,数据总量达到TB级。对于我们来说,storm

(完整版)大数据介绍ppt

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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。

互联网大数据分析之《用户画像分析》ppt课件

互联网大数据分析之《用户画像分析》ppt课件

抽样框
• 在抽样之前,总体应划分成抽样单位,抽样单位互不重 叠且能合成总体,总体中的每个个体只属于一个单位。 抽样框是一份包含所有抽样单元的名单。
抽样过程
定义总体(母体)
确定抽样框
确定抽样方法
抽样与数据收集
实施抽样计划
决定样本量
回顾抽样过程
抽样方法
简单随机抽样
simple random sampling
1. 对应分析 2. 聚类分析
用户画像方法 ——“对应分析”实例演示
对应分析数据格式整理
加权个案
对应分析过程
对应分析——定义行范围(用户类别)
对应分析——定义列范围(用户特征)
对应分析结果图
减少用户特征
用户画像方法 ——“聚类分析”实例演示
人群划分








聚类分析
摘自:魏武辉的BLOG
数据整理
数据整理
数据检查
• 极端值处理;心理学研究把超过 2个标准差之外的值剔除。
缺失值处理
• 没有观测到 • 有明显错误
数据分组 • 例如:年龄分段、选择处理等
数据检查——用户选择
用户年龄取值范围:9岁—41岁
用户年龄占比分布
16岁—34岁 占比合计: 91.83%
用户画像数据挖掘实例演示
访谈发现:1.对于广大低端用户来说,易理解、简单、方便、快 捷是他们最需要的,也是他们不用MSN的原因之一;2.用户对XX依 赖性很大,这样的用户希望XX的功能更强大,真正实现一站式在线 生活。
来源:一次XX2009 用户访谈用户画像
典型用户个体描述
女,19岁,高中,学生,理解表达能力较好,性格对陌生人内 敛对朋友外向活泼,不喜欢动脑,什么都喜欢方便的,最好只按一 下就全部搞定的。使用XX7年,现实的社交圈基本局限在同班同学, 但是网上却有很多不认识的好友,喜欢认识不同类型的人。虽然网 龄较高但是与很多女孩子一样依然是个电脑白痴女,她喜欢操作越 简单越方便越好。访谈过程中她说的最多的一句话就是“我个人比 较懒!”,最怕麻烦,MSN就是太麻烦才不用的。对于电脑游戏喜 欢互动性好,但是操作简单的,比如劲舞团、大话西游等。

互联网大数据科技云计算ppt课件

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Part
3
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Part
2
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Vivamus Quam Dolor, Tempor Ac Gravida Sit Amet, Porta Fermentum Magna. Aliquam Euismod.
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