大数据培训讲义PPT(共 75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
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。
大数据培训课件
MLlib
MLlib是Spark的机器学习库，提供了多 种机器学习算法和工具，方便用户进行数 据挖掘和分析。
RDD
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的基 本数据结构，提供了丰富的操作来支持各 种数据处理需求。
Spark Streaming
Spark Streaming是Spark提供的实时数 据流处理模块，可以处理来自各种数据源 的数据流。
分类与预测
利用已知类别的样本建立分类模型，对未知类别的样本进 行类别预测，或者根据历史数据预测未来趋势。
关联规则挖掘
通过寻找数据项之间的有趣关联和相关关系，发现隐藏在 数据中的模式和规律。
聚类分析
将数据对象分组成为多个类或簇，使得同一个簇中的对象 彼此相似，而不同簇中的对象尽可能相异。
机器学习算法
数据处理技术：数据处理技术是指对 数据进行采集、清洗、转换、分析等 处理的技术。常见的数据处理技术包 括批处理、流处理、图处理等。在大 数据领域，通常采用分布式计算框架 来进行大规模数据处理，如Hadoop 的MapReduce、Spark等。
数据存储与处理技术的发展趋势：随 着大数据技术的不断发展，数据存储 与处理技术也在不断演进。未来，数 据存储技术将更加注重数据的安全性 、可靠性和可扩展性；数据处理技术 将更加注重实时性、智能化和自动化 。同时，随着人工智能、机器学习等 技术的不断发展，数据存储与处理技 术也将与之深度融合，实现更加智能 化、自动化的数据处理和分析。
Spark SQL
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据 的模块，提供了SQL查询和DataFrame API两种方式来处理数据。
其他大数据平台与工具
Flink
Flink是一个开源的流处理框架，提供 了高性能、低延迟的数据处理能力， 适用于实时数据流处理场景。
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
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。
大数据技术与应用培训课件ppt
创建定制的报告，以便快速了解 数据的关键指标和趋势。
03
大数据应用场景
电商行业应用
总结词
提升营销效果、个性化推荐、市场趋势预测
详细描述
大数据技术可以帮助电商企业分析用户行为、购买习惯和兴趣偏好，提升营销 效果和个性化推荐。同时，通过分析市场数据，预测市场趋势，帮助企业做出 更明智的决策。
金融行业应用
大数据技术与应用培 训课件
汇报人：可编辑
2023-12-25
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望
01
大数据概述
大数据的定义与特点
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。其特点包括数据量大、处理速度快 、价值密度低等。
02
大数据处理技术
数据采集与存储
数据采集
从各种数据源（如数据库、API、社交媒体等）获取原 始数据的过程。
数据存储
选择合适的存储解决方案（如关系型数据库、NoSQL 数据库、对象存储服务等）以安全、可靠地存储大数据 。
数据清洗与整合
01
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，确保数据质量。
02
数据整合
交通行业应用
要点一
总结词
智能交通管理、交通安全预警、出行路线规划
要点二
详细描述
大数据技术可以帮助交通行业实现智能交通管理，通过实 时分析交通流量和路况信息，优化交通信号灯的控制和道 路规划。同时，大数据技术还可以用于交通安全预警，通 过分析历史交通事故数据和实时路况信息，预测和预警潜 在的安全风险。此外，大数据技术还可以帮助出行者规划 最优的出行路线，提高出行效率和减少交通拥堵。
03
大数据应用场景
电商行业应用
总结词
提升营销效果、个性化推荐、市场趋势预测
详细描述
大数据技术可以帮助电商企业分析用户行为、购买习惯和兴趣偏好，提升营销 效果和个性化推荐。同时，通过分析市场数据，预测市场趋势，帮助企业做出 更明智的决策。
金融行业应用
大数据技术与应用培 训课件
汇报人：可编辑
2023-12-25
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望
01
大数据概述
大数据的定义与特点
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。其特点包括数据量大、处理速度快 、价值密度低等。
02
大数据处理技术
数据采集与存储
数据采集
从各种数据源（如数据库、API、社交媒体等）获取原 始数据的过程。
数据存储
选择合适的存储解决方案（如关系型数据库、NoSQL 数据库、对象存储服务等）以安全、可靠地存储大数据 。
数据清洗与整合
01
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，确保数据质量。
02
数据整合
交通行业应用
要点一
总结词
智能交通管理、交通安全预警、出行路线规划
要点二
详细描述
大数据技术可以帮助交通行业实现智能交通管理，通过实 时分析交通流量和路况信息，优化交通信号灯的控制和道 路规划。同时，大数据技术还可以用于交通安全预警，通 过分析历史交通事故数据和实时路况信息，预测和预警潜 在的安全风险。此外，大数据技术还可以帮助出行者规划 最优的出行路线，提高出行效率和减少交通拥堵。
大数据基础知识培训PPT课件
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。
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。
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
数据清洗与预处理
数据清洗定义
01
对数据进行检查、纠正和删除重复等处理，以提高数据质量的
过程。
数据预处理步骤
02
包括数据抽取、转换、加载（ETL）等，为后续分析提供干净、
整齐的数据。
数据清洗技术
03
如Python的Pandas库、SQL的数据清洗函数等，可高效地进行
数据清洗操作。
数据安全与隐私保护
金融行业应用案例
风险控制
利用大数据分析技术评估借款人信用等级、还款 能力等，降低信贷风险。
欺诈检测
通过分析交易数据、用户行为等，发现异常模式 和可疑行为，预防金融欺诈。
客户关系管理
整合客户多渠道交易和行为数据，提供个性化服 务和营销方案，提高客户满意度和忠诚度。
制造业应用案例
智能制造
通过收集和分析生产线上的各种数据，实现自动化、智能 化生产，提高生产效率和产品质量。
Hadoop生态系统
详细阐述Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN 等，及其在大数据处理中的应用。
3
Spark批处理框架
讲解Spark的核心概念、编程模型及优化技术， 以及其在批处理领域的应用案例。
流处理技术
流处理基本概念
介绍流处理的定义、应用场景及挑战。
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
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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。
大数据技术与应用培训课件ppt精品模板分享(带动画)
用户画像：通过数据挖掘，对电商平台的用户进行精准画像，包括性别、年龄、地域、职业 等特征
购买偏好：分析用户的购买偏好，包括商品类别、品牌、价格等，为电商平台提供个性化推 荐和定制化营销方案
浏览行为：通过对用户浏览行为的监测和分析，了解用户的兴趣和需求，优化商品陈列和页 面设计
营销策略：根据用户行为数据，制定针对性的营销策略，提高用户转化率和订单价值
什么是数据可视化
可视化类型：表格、 图表、地图等
可视化工具： Tableau、 PowerBI、D3.js 等
可视化最佳实践： 明确目的、选择合 适的图表、优化布 局、色彩搭配等
提升决策效率
助力企业升级 转型
增强业务创新 能力
实现数据驱动 的精准决策
发展趋势：持续增长，影响范围更广，与各行业融合 技术创新：人工智能、区块链、物联网等技术的融合，推动大数据发展 应用前景：智慧城市、金融风控、医疗健康等领域，大数据将发挥更大作用 挑战与问题：数据安全、隐私保护、技术人才短缺等问题需要解决
分布式存储系 统：将数据分 散存储在多个 节点上，提高 存储容量和可
靠性
数据仓库：将 存储的数据进 行整合、清洗 和加工，为数 据分析提供支
持
数据存储与管理 数据预处理 分布式计算 大数据挖掘
数据挖掘：从大量数据中提取有用的信息和知识 可视化技术：将数据以图形、图像、动画等方式呈现，便于理解和分析 大数据挖掘与可视化应用：为企业提供决策支持、市场分析、风险评估等服务 大 数 据 挖 掘 与 可 视 化 工 具 ： 如 Ta b l e a u 、 Po w e r B I 等 ， 提 高 工 作 效 率 和 成 果 质 量
了解自身背景和需求，明确学习目标和方向。 结合实际工作场景，选择合适的大数据技术和工具，提高工作效率和质量。 通过实践操作，加深对大数据技术与应用的理解和掌握，提高解决问题的能力。 不断学习和更新知识，跟上大数据技术和应用的最新发展，提升自身竞争力。
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Variety 多样性
•企业内部的经营交易信息;物联网世界中商品,物流信息;互 联网世界中人与人交互信息,位置信息等是大数据的主要来源. •文本/图片/视频 等非结构化/半结构化数据 •能够在不同的数据类型中,进行交叉分析的技术,是大数据的 核心技术之一.语义分析技术,图文转换技术,模式识别技术,地 理信息技术等,都会在大数据分析时获得应用.
全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话， 足够一个人昼夜不息的读5.5 年… 每天会有 2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个 人昼夜不息的观看3.3 年… 推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息， 这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年… 每天亚马逊上将产生 6.3 百万笔订单… 每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联 网使用者发送和接收的数据高达1.3EB… Google 上每天需要处理24PB 的数据…
大数据时代的背景
数据量增加
数据结构日趋复杂
大量新数据源的出现则导致了非结构化、 半结构化数据爆发式的增长
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级 增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之 前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生 的数据量相当于之前产生的全部数据量。
TB
PB
EB
ZB
大数据的构成
大数据包括： 交易数据和交互数据 集在内的所有数据集
大数据 = 海量数据 + 复杂类型的数据
海量交易数据： 企业内部的经营交易信息主要包括联机交易数据 和联机分析数据，是结构化的、通过关系数据库 进行管理和访问的静态、历史数据。通过这些数 据，我们能了解过去发生了什么。
海量交互数据： 源于各种网络和社交媒体。它包括了呼叫详细记 录、设备和传感器信息、GPS和地理定位映射数 据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、 Web文本和点击流数据、评价数据、科学信息、 电子邮件等等。可以告诉我们未来会发生什么。
非结构化数据
相对于结构化数据而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的 数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、
图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
Velocity 速度
+ 1s 是临界点.
+ 对于大数据应用而言,必须要在1秒钟内形成答案,否则处理 结果就是过时和无效的.
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Βιβλιοθήκη 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。
大数据的异构和多样性 •很多不同形式（文本、图像、视频、机器数据） •无模式或者模式不明显 •不连贯的语法或句义
•大量的不相关信息 •对未来趋势与模式的可预测分析 •深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智 能(咨询、报告等）
速度Velocity
实时分析而非批量式分析 •数据输入、处理与丢弃 •立竿见影而非事后见效
+ 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术, 商业智能（BI）技术的关键差别之一.
Volume 数据量
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB>DB
大数据不仅仅是“大”
多大？ PB 级
比大更重要的是 数据的复杂性， 有时甚至大数据 中的小数据如一 条微博就具有颠
覆性的价值
指数型增长的海量数据
所有研究都表明，未来数年数据量会呈现指数增长。根据麦肯 锡全球研究院（MGI）估计，全球企业2010年在硬盘上存储了 超过7EB（1EB等于10亿GB）的新数据，而消费者在PC和笔 记本等设备上存储了超过6EB新数据。1EB数据相当于美国国 会图书馆中存储的数据的4000多倍。事实上，我们如今产生如 此多的数据，以至于根本不可能全部存储下来。例如，医疗卫 生提供商会处理掉他们所产生的90%的数据（比如手术过程中 产生的几乎所有实时视频图像）。
+ 2010年海地地震，海地人散落在全国各地，援助人员为弄 清该去哪里援助手忙脚乱。传统上，他们只能通过飞往灾 区上空来查找需要援助的人群。
+ 一些研究人员采取了一种不同的做法：他们开始跟踪海 地人所持手机内部的SIM卡，由此判断出手机持有人所处 的位置和行动方向。正如一份联合国(UN)报告所述，此举 帮助他们“准确地分析出了逾60万名海地人逃离太子港之 后的目的地。”后来，当海地爆发霍乱疫情时，同一批研 究人员再次通过追踪SIM卡把药品投放到正确的地点，阻 止了疫情的蔓延。
“大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)、价值密度低（Value）”就是 “大数据”的显著特征，或者说，只有具备这些特点的数据，才是大数据。
Value 价值
• 挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据中挖掘稀疏但珍贵的信息. • 价值密度低,是大数据的一个典型特征.
这些由我们创造的信息背后产生的这些数据早已经远远超越了目前人力所能处理 的范畴
大数据时代正在来临…
大数据时代的背景
奥巴马再次当选总统，大数据技术居功至伟。2008年、2012 年奥巴马的两次胜选，都与其背后的数据分析团队密不可分， 数据分析的工作始终贯穿奥巴马竞选的全过程，包括获取有效 选民、资金筹集、有效分配竞选资源和竞选结果预测等，大数 据发挥了巨大的作用。
大数据时代的背景
20世纪90年代，数据仓库之父的Bill Inmon就经常 提及Big Data。
2011年5月，在“云计算相遇大数据”为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。
大数据的4V特征 体量Volume 多样性Variety
价值密度Value
非结构化数据的超大规模和增长 •占总数据量的80~90% •比结构化数据增长快10倍到50倍 •是传统数据仓库的10倍到50倍