最新大数据时代-完整版ppt教学讲义PPT
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2024年度《大数据时代》PPT课件
生物信息学与大数据
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
20
05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
随着生物信息学的发展，大数据在基因测序、疾病诊断和治疗等领 域的应用将越来越广泛。
5G/6G与大数据
5G/6G通信技术将带来更高的数据传输速度和更低的延迟，为大数 据的实时处理和分析提供更强大的支持。
25
06
总结回顾与拓展思 考
2024/3/23
26
课程重点内容回顾
大数据的定义、特点与价值
探索大数据在产品研发、市场营销、客户服务等 方面的创新应用模式，提升企业竞争力。
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05
大数据未来发展趋 势
2024/3/23
21
人工智能与大数据融合
深度学习算法应用于大数据分析
通过训练大量数据，深度学习算法能够发现数据中的隐藏模式和规律，提高预测的准确
性和效率。
智能数据分析工具
结合人工智能技术，开发智能数据分析工具，实现数据自动分类、异常检测、关联分析 等功能，提高数据分析的效率和准确性。
个性化学习
01
通过分析学生的学习习惯、能力和兴趣等数据，提供个性化的
学习资源和教学方法。
教育评估与改进
02
利用大数据对教育过程和结果进行全面评估，为教育政策和实
践提供科学依据。
在线教育与学习分析
03
通过在线学习平台收集和分析学生的学习数据，提高在线教育
的效果和质量。
14
其他行业应用
2024/3/23
创新业务模式
提高生活质量
大数据的应用可以催生新的商业模式和业 务机会，如个性化定制、智能制造等。
大数据在医疗、教育、交通等领域的应用 可以提高人们的生活质量和幸福感。
2024/3/23
6
02
大数据技术基础
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。
最新大数据时代ppt课件
公共安全监控
利用大数据技术对公共安 全领域进行实时监控和预 警，提高应对突发事件的 能力。
企业经营管理与决策支持应用
市场分析与预测
通过大数据分析市场趋势、竞争 对手和消费者行为等信息，为企 业制定市场策略提供决策支持。
客户关系管理
整合客户数据资源，实现客户画像 、需求分析和精准营销，提高客户 满意度和忠诚度。
战。
数据安全法规
各国政府加强对数据安全的监管 ，企业需要遵守相关法规，确保
数据合规性。
技术创新与人才培养问题
技术更新换代
01
大数据技术发展迅速，企业需要不断跟进新技术，提高数据处
理效率和分析能力。
人才短缺
02
大数据领域人才需求旺盛，但当前市场上合格的大数据人才相
对匮乏。
培养体系不完善
03
目前大数据人才培养体系尚不完善，需要加强高校、培训机构
区块链技术在大数据领域应用前景
数据安全与隐私保护
区块链技术通过去中心化、分布式存储等特性，保障大数据的安 全性和隐私性。
数据追溯与审计
区块链技术可实现数据全生命周期的追溯和审计，提高数据的可信 度和透明度。
跨域数据共享与交换
区块链技术可打破数据孤岛，实现跨域数据的安全共享和交换。
边缘计算推动大数据处理能力提升
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
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。
发展期
2009年至2012年，大数据概念逐渐 受到关注，出现了一批大数据创业公 司，同时Hadoop等开源技术也开始 得到广泛应用。
2024全新大数据ppt课件免费
随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私 保护问题日益突出，需要加强相关技术和 政策的研究与制定。
2024/1/26
24
学员心得体会分享环节
学员A
通过学习这门课程，我对大数据 有了更深入的了解，掌握了大数 据处理的基本技能和方法，对未
来的职业发展充满信心。
学员B
课程中的案例分析和实践项目让 我受益匪浅，不仅加深了对理论 知识的理解，还提高了我的动手
2024全新大数据 ppt课件免费
2024/1/26
1
contents
目录
2024/1/26
• 大数据概述与发展趋势 • 大数据核心技术解析 • 大数据在各行各业应用案例分享 • 大数据挑战与应对策略探讨 • 大数据未来创新方向展望 • 总结回顾与课程结束语
2
01
大数据概述与发展趋 势
2024/1/26
3
MapReduce应用场景
列举MapReduce在大数据分析领域的典型应用 场景，如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
2024/1/26
9
实时计算技术原理与实践
2024/1/26
实时计算概念及原理
01
阐述实时计算的定义、基本原理和架构，包括数据流处理、事
件驱动、低延迟等关键技术。
典型实时计算系统
02
团队协作与沟通
探讨如何促进团队成员之间的协作和沟通，以提高工作效率和应对 复杂问题。
18
05
大数据未来创新方向 展望
2024/1/26
19
人工智能赋能下的大数据创新应用
智能数据分析
通过机器学习、深度学习 等技术，对海量数据进行 自动化、智能化的分析， 挖掘数据中的潜在价值。
2024大数据时代的ppt全新(2024)
数据量大
数据类型多样
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级别 以上的数据。
大数据不仅包括结构化数据，如数据库中 的表格数据，还包括非结构化数据，如文 本、图像、音频和视频等。
处理速度快
价值密度低
大数据处理需要在秒级甚至毫秒级的时间 内完成分析结果，以满足实时性要求。
由于数据量巨大，其中有价值的信息可能 只占很小一部分，需要通过数据挖掘和分 析才能发现。
跨境数据流动管理
全球化背景下，跨境数据 流动的管理和监管成为重 要议题。
18
数据质量与可信度问题
数据质量问题
数据治理体系建设
海量数据中夹杂着大量低质量、不准 确甚至虚假信息，影响数据分析结果 。
建立完善的数据治理体系，提升数据 质量和可信度。
数据可信度挑战
如何确保数据来源的可靠性、数据处 理的透明性以及数据分析结果的可解 释性。
全性和可靠性。
9
对数据进行统一的管理 和维护，包括数据的增
删改查等操作。
大数据分析与挖掘
统计分析
对数据进行基本的统计和分析，如求和、平 均值、方差等。
文本分析
对文本数据进行分词、情感分析、主题提取 等操作。
2024/1/26
数据挖掘
利用机器学习、深度学习等技术，挖掘数据 中的潜在规律和模式。
社交网络分析
3
投资决策支持
大数据可以为投资决策提供实时、准确的市场信 息和趋势分析，帮助投资者做出更明智的决策。
2024/1/26
13
医疗行业应用案例
01
02
03
精准医疗
通过分析患者的基因组数 据、生活习惯等，医生可 以为患者制定个性化的治 疗方案，提高治疗效果。
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
大数据时代概述(PPT 107页)
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. • 实时处理的要求,是区别大数据引用和传统数据仓库技术,BI技术的关键差别
之一.
讨论一下： 传统的数据库与大数据的区别？
问题1：大数据与传统数据库的区别
大数据是在传统数据库学科的分支——数据仓库与数据挖掘的基 础上进一步发展起来的。但有两点比较主要的不同：
PB是大数据層次的临界点. KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB
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.
• 噪声（异常）数据的处理：传统数据库通常把异常数据先剔除，应用在需要 高精确度的领域，如银行对每个账户的管理；大数据则允许异常数据存在， 更多应用在预测方面，找出大量数据中隐藏的关联关系，少量异常数据不会 对总体结果产生影响。
相关领域的应用
大数据使移动电商进入个性化时代
各种网络平台的开封不 仅增加了数据的规模，而 且使数据具有较强的流动 性和有效性
半结构化数据爆发式的增长
PB
EB
ZB
1GB（Gigabyte）=1024MB 1TB（Terabyte）=1024GB 1PB（Petabyte）=1024TB 1EB（Exabyte） =1024PB 1ZB（Zettabyte）=1024EB
2024版大数据PPT模板
定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描，及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析，评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果，制定 相应的隐私保护策略，包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展，大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高，能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展，推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来，大数据将成为各类机构，尤其是企业的重要资产，数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时，大数据技术的不断发展和深入应用，将 推动各行业的信息化、智能化进程，为社会经济发展注入新的活力。
2024版大数据PPT完整版
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
数字大爆炸-大数据时代(PPT 61张)
数字生活
二、大数据将重构很多行业的商业思维 和商业模式
未来汽车行业遐想 家庭汽车 汽车数字化 汽车数据分享 保险公司 4S店的服务 驾驶者 数字生活 道路优化 停车场 政府 快递
大数据影响了什么？
大数据一定程度上将颠覆了企业的传统管理方式 改变了商业逻辑 全新的视角来发现新的商业机会和重构新的商业模式
信息定义
哲学上
人们所认知与感知对象的抽象
数学上
是确定性的度量，两次不定性之差，与随机对立
物理上
p ilog p i
是一种能量，与熵对立
数字生活
信息与数据
信息特性
无限性 共享性 创造性
数据
对现实世界中客观事物的符号表示 可以是数值数据，也可以是非数值数据，如声音、 图像等 计算机中数据
能输入计算机，并能为其处理的符号序列
数字生活
信息的转换
作业层
信息收集系统 原始信息
形 式 化 归 纳
信 息 转 换
转换层
数据转换
数据(数字)
渲染层
数据的渲染
可视化结果
数字生活
数据的新趋势-大数据
新趋向
应用由计算转向信息处理 数据量激增，并呈多样性
数字图书馆 交互视频 人类基因组 电子商务 Web …...
数字生活
第1讲
数字大爆炸--大数据时代
数字生活
提纲
1.1 大数据的由来 1.2 机遇与挑战 1.3 内在规律
数字生活
1.1 大数据由来
1.1.1 大数据案例
1.1.2大数据是什么
大数据时代概述(PPT 107页)_7566
II. 传播指导
目标人群界定 媒介战略指导 传播内容指导
目标人群界定
Who- 准确了解用户构成，掌握用户行为特征
围绕哪类人群展开传播？ 受众分布是否与设想吻合？
•年龄 •性别
男
•收入
•所在区域
女
•职业
•教育程度
•……..
•消费心理
•喜好 •关注内容
•活跃时间 ••关……注. 群体
博客文章 新博客
5万条 微博 465名 新用户
1.37亿人
同时QQ在线
97个
视频上传到优酷， 内容总计14个小时
5.6万人
淘宝在线
230万元
交易额
80篇
新帖子发布
1200篇
新回复
是的， 我们已经进入了
大数据时代
大数据时代
变化
在web 2.0的时代， 人们从信息的被动 接受者变成了主动 创造者
数据
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。
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.
未视：半/非结构化数据 85%
主管们看的 战情数位仪表板 ，其实是残缺的
…
10
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
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
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大数据价值链中主要存在三种公司： 01基于数据本身的公司 02基于技能的公司
03基于思维的公司
本章的例子
ITA software与数据授权 微软研究中心与再入院率分析 FlightCaster的大数据思维 与电影票房预测
VISA&MasterCard与商户推荐 埃森哲与无线传感监测系统
省钱是硬道理！
事件二：变革商业
事件 机票价格预测
人物 埃齐奥尼的Farecast系统
武器 分析大量价格记录
结果
票价预测准确度达75% 平均每张机票节省50美元
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
维克托教授认为大数据时代要关注：
大
重要
变革
01 处理数据理念的思维变革 02 挖掘数据价值的商业变革 03 面对数据风险的管理变革
大数据时代 的商业变革
01数据化
一切皆可量化 数据交叉复用
变革的基础
一切事物都可量化，变为数据
变革的重点
由T（技术）转变到I（信息）上
数字化：模拟数据转换成用“0”和“1”表示的二进制码。例：书页的扫描，无法检索内容 数据化：把一种现象转换为可制表分析的量化形式的过程。例：书变成数据化文本，可检索
本章的例子
日本的坐姿研究与汽车防盗系统 多效地理定位与UPS的最佳行车路径 用手机数据预测疾病传播和城市繁荣 睡眠活动数据库与睡眠模式预测
谷歌的数字图书馆 Foቤተ መጻሕፍቲ ባይዱrsquare，让用户推荐喜爱的地方
用微博数据预测股市投资时机 GPS感应器，判断环境因素对哮喘病的影响
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
我们的隐私被二次利用 可怕的数据独裁
数据中间商，交通数据处理公司Inrix 苹果，挖出“潜在”的数据价值
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
最后就要 转变数据风险的应对方式
03 面对数据风险的管理变革
‒ 危险不再是隐私的泄露，而是被预知的可能性 ‒ 需要新的规章制度应对大数据时代的各种隐忧
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
01更多
不是随机样本 而是全体数据
大数据时代
收集与分析全体数据是可行和便宜的
小数据时代
受制于技术只能收集与分析随机样本
大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而是采用所有数据的方法。 大数据中的“大”非绝对意义的大，指全体数据，有时并非真的“大”。
本章的例子
穿孔卡片与美国人口普查 大数据与乔布斯的癌症治疗
Xoom与跨境汇款异常交易报警 巴拉巴西与第一次全社会层面的网络分析
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
02更杂
不是精确性 而是混杂性
大数据时代
追求大量数据，允许不精确的数据
小数据时代
因信息量少，对数据精确性更苛刻
大数据时代 的管理变革
01风险
让数据主宰 一切的隐忧
应用得当
大数据是合理决策的有力武器
应用不当
会变成损害民众利益的工具
大数据时代，告知与许可、模糊化和匿名化三大隐私保护策略都失效！ 挣脱大数据的困境，是大数据时代人类共同的战争！
面临的风险
我们的生活处处受到监视 人们可能因为将做而受惩罚 想象中ＸＸ“苍井老湿”也要受罚？
大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉 大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公 民关系的方法
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
首先就要 转变处理数据的理念
01 处理数据理念的思维变革
‒ 采样分析是信息缺乏时代和信息流通受限制时代的产物 ‒ 云计算能便宜、有效、高速地的对信息存储、分享和挖掘
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的思维变革
03更好
不是因果关系 而是相关关系
大数据时代
相关关系大放异彩
小数据时代
相关关系是有用的
大数据的核心：建立在相关关系分析基础上的预测。 相关关系是：A与B经常一起发生。只要注意到B发生，就能预测A的发生。
本章的例子
沃尔玛把蛋挞与飓风用品摆一起 FICO能预测个人的行为 美国折扣零售商塔吉特与怀孕预测 二手车质量预测
03.可扩展数据 06开放数据
巴诺与NOOK快照 亚马逊，让数据的价值再大一点
移动运营商与数据再利用 谷歌街景与GPS采集
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 的商业变革
03
角色 定位
数据、技术与 思维的三足鼎立
大数据早期
价值来自思维和技术
大数据中后期
价值必须从数据本身中 挖掘
大数据时代 的商业变革
02价值
取之不尽，用 之不竭的创新
真实价值
隐藏在冰山之下
数据价值
不会随使用次数而减少，可以重复挖掘
数据的潜在价值主要通过前3种方式释放：
01.数据再利用
02.重组数据
04 . 数据的折旧值
05 . 数据废气
本章的例子
IBM，电动汽车动力与电力供应系统优化预测 Hitwise，通过流量判断消费者喜好 在线教育课程，找到最合适阅读的帖子 Facebook，估价从66亿到1040亿
大数据时代-完整版ppt
大数据时代 之拥抱
身 处！ 大数据时代
我们已经处在大数据时代，可能还浑然不知 维克托教授将带我们一窥大数据时代的全景
时间就是生命！
事件一：变革公共卫生
事件 2009年，H1N1流感预测
对手 谷歌
疾控中心
武器 分析搜索记录 医院报告
结果
谷哥提前两周得到结果 与官方数据相关性达97%
UPS与汽车修理预测 大数据预测早产儿病情
幸福感的非线性关系 纽约大型沙井盖爆炸预测
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
大数据时代 之拥抱
其次就要 转变数据价值的获取方式
02 挖掘数据价值的商业变革
‒ 数据的价值来源于万物数据化和数据交叉复用 ‒ 大数据时代的重要价值在数据深挖掘
《大数据时代》读书笔记 制作：@天天向Qian前
随着数据量的增加，数据错误率也增加，格式也存在不一致 只有5%的数据是结构化且适用传统统计方法，95%的数据是非结构化。 只有接受不精确性才能利用这些大量的数据。
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