大数据分析概述PPT优质课件

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大数据分析PPT(共 73张)

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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.
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• 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。
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
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• 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，
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…
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大数据介绍PPT课件

数据清洗与转换
缺失值处理
对缺失数据进行填充、插值或删除等操作。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式，如数值型、类别型等。
异常值处理
识别并处理数据中的异常值，如离群点、噪声等。
数据规约
降低数据维度，减少数据冗余和复杂性。
数据集成与融合
01
数据集成
将来自不同数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据视图。
副本机制
为确保数据可靠性和可用性，对每个数据分片创建多个副本，并将它们存储在集群的不同节点上。
一致性协议
通过分布式一致性协议（如Paxos、Raft等）确保数据在多个副本之间保持一致性。
数据备份与恢复策略
定期备份
制定定期备份计划，将数据备份到远程存储或云存储中，以防止数据丢失。
增量备份
仅备份自上次完整备份以来发生更改的数据，以减少备份时间和存储空间。
数据去重
识别并删除重复的数据记录，确保数据的唯一性。
03
02
数据融合
对多个数据源的数据进行融合，提取出更全面、准确的信息。
数据校验
对数据进行校验，确保数据的准确性和一致性。
04
04 大数据存储与管理
分布式存储原理
数据分片
将大数据集分割成小块，分别存储在多个节点上，以实现数据的分布式存储。
大数据可视化
处理大规模数据集的可视化技术，如分布式可视化、并行可视化等。
06 大数据挑战与未来趋势
数据质量与可信度问题
数据来源多样性
大数据来自各种渠道和源头，数据质量参差不齐，可能存在不准确、不完整或误导性的数据。
数据清洗与预处理
为确保数据质量，需要进行数据清洗、去重、异常值处理等预处理步骤，增加数据处理复杂性和成本。

大数据分析课件

大数据分析课件一、引言随着互联网、物联网、云计算等技术的飞速发展，数据已经成为当今社会的一种重要资源。

大数据分析作为一种新兴的数据处理方法，通过对海量数据的挖掘、分析和利用，为各行各业提供决策依据，成为推动社会进步的重要力量。

本课件旨在介绍大数据分析的基本概念、技术体系、应用场景及发展趋势，帮助读者了解大数据分析的核心内容，为实际应用提供理论支持。

二、大数据分析基本概念1.大数据（1）数据量巨大：大数据涉及的数据量通常达到PB （Petate）级别，甚至更高。

（2）数据类型多样：大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。

（3）数据速度快：大数据的产生速度极快，如社交网络、物联网等实时产生的数据。

2.大数据分析（1）数据采集：从各种数据源获取原始数据。

（2）数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、集成等操作，提高数据质量。

（3）数据存储：将预处理后的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中。

（4）数据分析：运用统计、机器学习等方法对数据进行挖掘和分析。

（5）数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示，便于用户理解和使用。

三、大数据分析技术体系1.分布式计算框架为了应对大数据处理的需求，分布式计算框架应运而生。

常见的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。

这些框架可以将大数据分布式存储在多个节点上，实现数据的并行处理，提高数据处理效率。

2.数据挖掘算法数据挖掘算法是大数据分析的核心。

常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时间序列分析等。

这些算法可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息和知识。

3.机器学习技术机器学习是一种让计算机自动从数据中学习规律的方法。

在大数据分析中，机器学习技术可以帮助我们构建预测模型，实现对未知数据的预测和分类。

常见的机器学习算法有决策树、支持向量机、神经网络等。

4.数据可视化技术数据可视化技术可以将复杂的数据以图形、图像等形式展示，便于用户理解和分析。

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

大数据分析课件

大数据分析课件大数据分析课件第一章：引言1.1 课程介绍本章将介绍大数据分析课程的背景、目的和内容概述。

第二章：大数据概述2.1 大数据定义本节将定义大数据的概念，解释其特点和意义。

2.2 大数据应用领域本节将介绍大数据在各个行业中的应用，如零售业、金融业、医疗保健等。

2.3 大数据处理工具本节将介绍大数据处理的常用工具，如Hadoop、Spark等。

第三章：数据采集与清洗3.1 数据采集方法本节将介绍常用的数据采集方法，如网络爬虫、传感器数据获取等。

3.2 数据清洗技术本节将介绍数据清洗的方法和技术，以确保数据的准确性和完整性。

第四章：数据存储与管理4.1 数据存储技术本节将介绍数据存储的技术和数据库管理系统，如关系型数据库、NoSQL数据库等。

4.2 数据仓库与数据湖本节将介绍数据仓库和数据湖的概念、特点和使用场景。

第五章：数据分析与挖掘5.1 数据分析方法本节将介绍数据分析的常用方法，如统计分析、机器学习、数据可视化等。

5.2 数据挖掘技术本节将介绍数据挖掘的技术和方法，如关联规则、聚类分析、分类算法等。

第六章：大数据应用案例6.1 零售业案例本节将介绍大数据在零售业中的应用案例，如商品推荐、销售预测等。

6.2 金融业案例本节将介绍大数据在金融业中的应用案例，如风险评估、反欺诈分析等。

6.3 医疗保健案例本节将介绍大数据在医疗保健领域中的应用案例，如疾病预测、医疗资源管理等。

第七章：数据隐私与安全7.1 数据隐私保护本节将介绍数据隐私的概念和保护措施，如数据脱敏、隐私政策等。

7.2 数据安全管理本节将介绍数据安全管理的方法和技术，如访问控制、加密算法等。

第八章：大数据伦理与法律8.1 大数据伦理问题本节将介绍大数据应用中涉及的伦理问题，如数据歧视、隐私侵犯等。

8.2 大数据法律框架本节将介绍与大数据相关的法律法规和政策，如数据保护法、隐私法等。

第九章：总结与展望9.1 课程总结本节将总结本课程的主要内容和学习收获。

大数据课件ppt

适用于大规模数据集处理，具有高效的数据处理能力和内存管理。
Flink平台
详细描述
提供丰富的API和工具，如 DataStream API、DataSet API 、Table API等。
总结词：实时流数据处理引擎。
支持基于流的处理和批处理。
适用于实时数据处理和复杂事件处理场景。
Kafka工具
要点二
发展
大数据的发展经历了三个阶段：第一个阶段是大数据技术的萌芽期，这个阶段出现了许多大数据技术的基础组件，如分布式存储和计算系统；第二个阶段是大数据技术的成熟期，这个阶段出现了许多成熟的大数据产品和解决方案；第三个阶段是大数据技术的普及期，这个阶段大数据技术被广泛应用于各个领域。
大数据的研究与应用
02
大数据处理技术
数据采集与预处理
01
02
03
数据采集
从各种数据源（如数据库、网络、文件等）获取数据的过程。
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据，保证数据的质量和准确性。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便进行后续处理。
数据存储与管理
数据存储
使用存储设备（如硬盘、闪存等）保存数据，以便长期保存和使用。
数据挖掘与分析
关联规则挖掘
发现数据之间的关联和模式，揭示潜或属性进行分组，以便进行分类和识别。
预测分析
利用已有的数据进行预测，对未来的趋势和结果进行预测和分析
。
03
大数据平台与工具
Hadoop平台
总结词：分布式存储和计算平台，适合大规模数据处理。
特点
大数据通常具有四个特点，即4V：体量（Volume）指数据的大小、速度（Velocity）指数据生成或处理的快慢、多样性（Variety）指数据的种类、真实性（Veracity）指数据的准确性和可信度。

大数据的介绍PPT课件

所谓大数据，是一个综合性概念，它包括：（1）因具备3V特征而难以进行管理的数据（2）对这些数据进行存储、处理、分析的技术（3）以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织
9
麻省理工与通货紧缩预测软件
美国劳工统计局的人员每个月都要公布消费物价指数（CPI），这是用来测试通货膨胀率的。
30
VISA＆MasterCard与商户推荐
像VISA和MasterCard这样的信用卡发行商，它们能够从自己的服务网获取更多的交易信息和顾客的消费信息
它们的商业模式从单纯的处理支付行为转变成了收集数据
一个称为MasterCard Advisors的部门收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司
5
大数据的典型特征（3V）
Volume（容量）现在基本上是指从几十TB到几PB这样的数量级，未来，可能只有几EB数量级的数
据量才能称得上是大数据了。(1T=1024G,1P=1024T) Variety（多样性）
结构化和非结构化数据 Velocity（速度）
数据产生和更新的频率
6
广义的大数据
如数据代理益百利旗下的网页流量测量公司Hitwise，让客户采集搜索流量来揭示消费者的喜好。
14
物联网
物联网（Internet of Things，缩写IOT）是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查找出它们的具体位置。
疾控中心得到流感方面的信息往往会有一两周的滞后，这种滞后导致公共卫生机构在疫情爆发的关键时期反而无所适从。

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

大数据分析ppt课件完整版

数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的数据，如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准确性，如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程，提高数据质量和可信度，保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库，实现数据的整合、管理和优化，提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术，实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略，采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析，如数据分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等，适用于非结构化数据存储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等，提供高可用、高扩展性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等，用于预测离散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等，用于发现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术，如关联规则挖掘、聚类分析等，发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行预测性分析，揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果，提供针对性的解决方案和优化建议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具，将数据以图表、图像等形式呈现。

大数据分析PPT

趋势七
数据质量是BI(商业智能)成功的关键：采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是，很多数据源会带来大量低质量数据。想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获得更佳决策。
趋势八
数据生态系统复合化程度加强：大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触点服务、数据服务零售商等等一系列的参与者共同构建的生态系统。
= 1,024 TB = 1,048,576 GB
1 EB
= 1,024 PB = 1,048,576 TB
1 ZB
= 1,024 EB = 1,048,576 PB
1 YB
= 1,024 ZB = 1,048,576 EB
1 BB
= 1,024 YB = 1,048,576 ZB
1 NB
= 1,024 BB = 1,048,576 YB
商品零售大数据
消费大数据
大数据PPT
BIG DATA PRESENTATION
BIG DATA
大数据的数据度量？
1Byte
= 8 Bit
1 KB
= 1,024 Bytes = 8192 bit
1 MB
= 1,024 KB = 1,048,576 Bytes
1 GB
= 1,024 MB = 1,048,576 KB
1 TB
= 1,024 GB = 1,048,576 MB
1 PB
趋势三
科学理论的突破：随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

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。

(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

《大数据分析》课件

《大数据分析》PPT课件
为了帮助大家更深入了解大数据分析，我将为你们带来一场精彩的课程。我们将探讨大数据分析的意义、基础知识、常用方法和工具，以及它的应用场景和发展前景。
什么是大数据分析
大数据分析是通过对海量数据进行收集、清洗、处理和分析，来发现模式、关联和趋势，从而获得深入见解和决策支持的过程。
大数据分析的意义和价值
大数据分析能够帮助企业发现商业机会、降低风险、提高效率、优化决策，从而在竞争激烈的市场中保持竞争优势。
大数据分析的基础知识
了解数据的类型、特征和处理方法，以及相关的统计学和数学基础，是进行大数据分析的基础。
大数据分析的分类和流程
大数据分析可以分为描述性、诊断性、预测性和决策性分析，而分析过程通常包括数据收集、数据清洗、数据处理和模型建立。
大数据分析可以应用于市场营销、金融风控、医疗健康、常用方法和技术
大数据分析常用的方法和技术包括数据挖掘、机器学习、自然语言处理等，这些技术能够帮助提取有价值的信息和知识。
大数据分析的工具和软件
大数据分析可以使用各种工具和软件，如Hadoop、Spark、Python、R等，它们提供了强大的数据处理和分析能力。
大数据分析的应用场景和案例

大数据分析讲稿PPT

何谓大？
（数据度量）
1Byte = 8 Bit 1 KB = 1,024 Bytes = 8192 bit 1 MB = 1,024 KB = 1,048,576 Bytes 1 GB = 1,024 MB = 1,048,576 KB 1 TB = 1,024 GB = 1,048,576 MB 1 PB = 1,024 TB = 1,048,576 GB 1 EB = 1,024 PB = 1,048,576 TB 1 ZB = 1,024 EB = 1,048,576 PB 1 YB = 1,024 ZB = 1,048,576 EB 1 BB = 1,024 YB = 1,048,576 ZB 1 NB = 1,024 BB = 1,048,576 YB 1 DB = 1,024 NB = 1,048,576 BB
基于内部应用多年的机器学习算法库，提供实用的行业大数据解决方案
深度学习
针对海量数据提供的云端托管的分布式深度学习平台，助力客户轻松使用深度学习技术，打造智能应用和服务
自然语言
基于自然语言处理技术，对人类自然语言进行分析、理解、生成、翻译，实现自然的人机对话交互
大数据的发展趋势
云计算的深度结合：大数据离不开云处理，
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
海量
“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。

大数据分析概述PPT课件

比；文本情感分析 • 数据挖掘：关联规则分析；分类；聚类 • 模型预测：预测模型；机器学习；建模仿真
➢ 大数据技术：
• 结构化数据：海量数据的查询、统计、更新等操作效率低 • 非结构化数据图片、视频、word、pdf、ppt等文件存储不利于检索、查询和存储 • 半结构化数据转换为结构化存储按照非结构化存储
网络架构、数据中心、运维的挑战：
人们每天创建的数据量正呈爆炸式增长，但就数据保存来说，我们的技术改进不大，而数据丢失的可能性却不断增加。
如此庞大的数据量首先在存储上就会是一个非常严重的问题，硬件的更新速度将是大数据发展的基石。
一些相关技术
➢ 分析技术：
➢ 存储
• 数据处理：自然语言处理技术 • 统计和分析：A/B test; top N排行榜；地域占
• 数据众包
和半结构化数据
（CrowdSouring） • 分布式文件系统
• 关系数据库
• 非关系数据库
（NoSQL）
• 数据仓库
• 云计算和云存储
• 实时流处理
计算结果展示
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。
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.
• 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.

大数据简介PPT课件

容错机制
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养的人才，为大数据应用提供有力支持。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、投资决策等方面。通过对海量数据的挖掘和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解客户需求、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来，帮助用户更直观地理解数据和分析结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管理、一致性协议等关键技术。