会展大数据应用(PPT22张)

第19课数据呈现可视化课件(22张PPT)

1．趋势可视化趋势可视化通常用于描绘数据随时间的变化趋势。常见的趋势可视化包括折线图、柱形图、像素图等。
折线图
柱形图
第19课学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
2．比例可视化比例可视化通常用于显示不同部分所占整体的比例关系。常见的比例可视化包括饼图、环形图等。
饼图
环形图
第19课学习内容
第19课学习内容
三、体验数据可视化
利用Python绘制温度变化趋势图
主要代码
第19课课堂总结
1．数据可视化的作用包括发现数据异常、了解整体情况、发现趋势变化等。
2．常见的数据可视化方式包括趋势可视化、比例可视化、分布可视化和标签云。
3．对环境数据进行可视化，包括数据准备、设置画布和标题、绘制图表并显示等步骤。
二、熟悉常见的数据可视化方式
3．分布可视化将散点图与地图结合，可以表示数据在地理位置上的分布情况。例如，可以在共享单车手机应用软件中轻松查询附近的空闲单车。
散点图与地图结合
第19课学习内容
二、熟悉常见的数据可视化方式
4．标签云标签云可以直观地展示一段文本数据中的高频词，词频越高字体就越大，让人不用阅读全文也可以大概了解文本中的重点内容。
第19课学习内容
一、了解数据可视化的作用
在生活中，你看见过哪些数据可视化的应用场景？说说数据可视化有哪些作用？
第19课学习内容
一、了解数据可视化的作用
1．发现数据异常通过数据可视化可以更加容易地识别并定位数据中存在的异常。例如，对温度数据进行可视化呈现后，可以直观地发现13:00左右的数据有异常。
例如，一些航班出行服务的手机应用软件会提供近期该航班的起降时间，如图所示，人们可以判断近期乘坐此航班大概率会晚点。

大数据融合及应用PPT张

大数据融合及应用什么是大数据融合？大数据融合是指将各个领域、各个来源的大数据进行集成、整合、处理、分析、利用的一种数据处理方法，它使得小数据可以被转化为大数据并支持传统和新兴数据类型，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等。

它可以将不同的数据类型与特征进行结合和融合，从而为数据分析和处理提供更广泛的视野和更丰富的维度。

大数据融合需要以高效的方式进行数据存储和管理，通常使用数据仓库和数据湖进行数据存储和管理。

大数据融合的应用大数据融合可以应用于各个领域，如医疗、金融、能源、环境等。

以下是一些具体的应用案例：医疗健康方面1. 个性化医疗大数据融合可以收集、整合、存储患者的个人信息和病史、医疗记录和基因信息等数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗方案，并提供更加个性化的医疗服务。

2. 疾病预警和控制大数据融合可以对全球流行病进行实时监测并提供预警，提高疾病控制和预防的效率。

例如，新冠疫情的爆发时，大数据分析技术可以预测疫情的传播和发展趋势。

金融领域1. 风险管理大数据融合可以收集、整合、分析多个数据来源的金融数据，从而提供更加准确的风险评估和预测，为金融机构的借贷决策提供支持。

2. 交易和客户分析大数据融合可以对客户的历史交易记录和行为进行分析，从而帮助金融机构制定更好的交易策略和预测客户的行为。

能源领域1. 智能能源大数据融合可以对能源数据进行收集和分析，从而提供更准确的能源消费预测和控制，包括电力、天然气、水资源等。

通过数据分析可以找到节约能源的方法。

2. 资源利用大数据融合可以对环境数据进行分析，支持对资源和环境的评估和利用，从而帮助实现可持续的资源利用策略和环保措施。

如何应用大数据融合？大数据融合需要通过以下的步骤来实现：1.数据收集和存储：从多个数据源收集不同类型和格式的数据，并存储在数据仓库或数据湖中。

2.数据集成和清洗：将不同源和格式的数据进行集成，并对数据进行清洗和筛选，以保证数据的准确性和完整性。

大数据分析PPT(共 73张)

' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
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.
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT
• 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
' LOGO '
• 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…
' LOGO '
COMPANY LOGOTYPE INSERT

大数据数据可视化展示系统PPT

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大数据云计算
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引爆大数据时代
我准备好了！
大数据云计算
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2024版大数据PPT免费

政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、准确性和时效性，推动政府治理体系和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
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。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入应用，人们产生的数据量呈指数级增长，形成了海量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使得各种设备产生的数据不断汇聚，进一步推动了大数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算和存储能力，为大数据的处理和分析提供了有力支持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现预测和解释。

大数据技术原理与应用ppt课件

• 在 TaskTracker 端，以 map/reduce task 的数目作为资源的表示过于简单，没有考虑到 cpu/ 内存的占
用情况。
• MapReduce 框架在有任何重要的或者不重要的变化
( 例如 bug 修复，性能提升和特性化 ) 时，都会强
制进行系统级别的升级更新。强制让分布式集群系统
的每一个用户端同时更新。
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26
Hadoop YARN MR调度
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27
Yarn vs MR 1.0
• MR1.0
–Job Tracker
• 资源管理 • 任务调度、监控
• Yarn
–ResourceManager
• 调度、启动每一个 Job 所属的 ApplicationMaster、另外监控 ApplicationMaster
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Cite from Dean and Ghemawat (OSDI 2004)
17
MapReduce并行处理的基本过程
6.主节点启动每个 Map节点执行程序，每个map节点尽可能读取本地或本机架的数据进行计算
7.每个Map节点处理读取的数据块,并做一些数据整理工作(combining, sorting 等)并将中间结果存放在本地；同时通知主节点计算任务完成并告知中间结果数据存储位置
• 其中一个开源实现即Hadoop MapReduce
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15
MapReduce并行处理的基本过程
1.有一个待处理的大数据，被划分为大小相同的数据块(如 64MB),及与此相应的用户作业程序
2.系统中有一个负责调度的主节点(Master), 以及数据Map和Reduce 工作节点(Worker)

(2024年)大数据介绍PPT课件

绿色计算与节能
随着环保意识的提高，如何在保证计算性能的同时降低能耗成为大数据处理的重要挑战。
39
未来发展趋势预测
2024/3/26
人工智能与机器学习融合
大数据将与人工智能和机器学习更紧密地结合，实现更高级别的数据分析和预测。
实时数据处理与分析
随着5G、物联网等技术的发展，实时数据处理和分析将成为可能，为各行业提供更准确、及时的数据支持。
Google Cloud Storage
用于数据存储的对象存储服务
2024/3/26
BigQuery
用于数据仓库和数据分析的完全无服务器数据仓库
18
数据挖掘与分析工具
2024/3/26
• Apache Spark: 一个快速、通用的大规模数据处理引擎。
19
数据挖掘与分析工具
01
内存计算
2024/3/26
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。
35
06 大数据挑战与未来趋势
2024/3/26
36
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。
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。
2024/3/26
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。

大数据应用技术介绍 ppt课件

Zookeeper： Zookeeper Quorum存储-ROOT-表地址、HMaster地址 HRegionServer把自己以Ephedral方式注册到Zookeeper中，HMaster随时感知各个HRegionServer的健康状况 Zookeeper避免HMaster单点问题
HMaster： HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master在运行主要负责Table和Region的管理工作： 1 管理用户对表的增删改查操作 2 管理HRegionServer的负载均衡，调整Region分布 3 Region Split后，负责新Region的分布 4 在HRegionServer停机后，负责失效HRegionServer上Region迁移
Map
Reduce
MapReduce实例
MapReduce内部结构
Hadoop 2.0
引入一个新的资源管理系统YARN HDFS单点故障得以解决 HDFS Federation HDFS 快照通过NFS访问HDFS 支持Window系统
Hadoop1 VS Hadoop2
Table&Region
Table随着记录增多不断变大，会自动分裂成多份Splits，成为Regions 一个region由[startkey，endkey)表示不同region会被Master分配给相应的RegionServer进行管理
HregionServer
-ROOT- & .META.
.META. 记录用户表的Region信息，同时，.META.也可以有多region -ROOT- 记录.META.表的Region信息，但是，-ROOT-只有一个region Zookeeper中记录了-ROOT-表的location 客户端访问数据的流程：

大数据汇报(内部精华版)ppt课件

完整最新ppt
17
完整最新ppt
18
大数据系统整体架构
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19
Data Value ：数据挖掘与分析
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但潜在的有用信息和知识的过程。
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20
数据挖掘与分析
➢知识发现（KDD）是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的过程。 ➢数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中不可缺少一部分
邮件服务器
PC用户
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8
PC用户
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9
3.大数据类型：结构化与非结构化数据
数据模型： ➢结构化数据：二维表（关系型） ➢半结构化数据：树、图 ➢非结构化数据：无
结构化数据：先有结构、再有数据半结构化数据：先有数据，再有结构
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10
关系数据库曾经是万能的
电子病历
44
完整最新ppt
5
1.大数据 (Big Data)
所谓“大数据”（big data）指的是这样一种现象：一个公司日常运营所生成和积累用户行为数据“增长如此之快，以至于难以使用现有的数据库管理工具来驾驭，困难存在于数据的获取、存储、检索、共享、分析和可视化等方面。”这些数据量是如此之大，已经不是以我们所熟悉G或T为单位来衡量，而是以P、E或Z为计量单位，所以称之为大数据。
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2299
数字足迹与城市计算
出租车GPS 数字足迹：不同时刻的城市热点检测、城市区域的功能特性分类、路径规划、出租车司机寻客策略、异常轨迹检测、城市道路交通流量预测等；

第二章会展调查与分析ppt课件

.
• 2010中国上海城市，让生活更美好 • 2005日本爱知县超越发展：大自然智慧的再发现 • 2000德国汉诺威人类-自然-科技-发展 • 1999中国云南人与自然-迈向21世纪 • 1998葡萄牙里斯本海洋——未来的财富 • 1993韩国大田新的起飞之路 • 1992意大利热那亚哥伦布——船与海 • 1992西班牙塞维利亚发现的时代 • 1990日本大阪人类与自然 • 1988 澳大利亚布里斯班科技时代的休闲生活 • 1986加拿大温哥华交流与运输 • 1985 日本筑波居住与环境——人类家居科技 • 1984 美国新奥尔良河流的世界——水乃生命之源
.
• 2、主题调研
展会项目确定之后，展会策划人员还必须就展会的具体主题进行相关的研究分析，由于定期举行的常年固定展会在宣传推广以及品牌建设方面具有先天优势，因此多数展会在策划之初都是以此为目标，那么，调研的前期准备就显得尤为重要。展览会的名称、基本理念和具有延续性并相互独立的主题等都应在相关调研的基础之上予以确立。主题调研不仅应广泛研究已有展会的主题性质与分类，同时也可以通过民意调研的手段广泛了解和听取市民意见。
• 2、展会主题
•
主题是否明确、是否服务地方经济、主题的延续性、会展主题的
推广效果等等。
.
• 3、展示设计 • 展示手段、多媒体技术使用情况、展示种类分布、展台设计、科技含
量、 • 展示效果、展示成本分布等等。 • 4、招商组展 • 招商方式、招商成本、招商时间、组展筹备时间等等。 • 5、广告宣传 • 展会前期广告宣传手段与策略、广告投入、新闻宣传策略、新闻稿数
11
五、退休后职业：1-工人 2-干部（包括职员） 3-商业服务人员 4-教员 5-科技人员

大数据导论PPT全套完整教学课件

智慧城市建设中的大数据应用
交通拥堵治理
通过大数据分析城市交通流量、路况等信息，为交通拥堵治理提供科学依
据。
公共安全监控
运用大数据技术对城市安全监控数据进行实时分析，提高公共安全保障能
力。
城市规划与管理
利用大数据技术对城市规划、建设、管理等方面进行全面分析，提高城市
管理的科学性和精细化水平。
社会信用体系建设中的大数据应用
ABCD
物联网技术体系
感知层、网络层、应用层
物联网在大数据中的应用案例
智能交通、智能家居、智能医疗等
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
边缘计算概述
边缘计算的定义、特点、应用场景
雾计算概述
雾计算的定义、特点、与云计算的区别和联系
边缘计算与雾计算在大数据中的作用
降低数据传输延迟、提高数据处理效率、增强数据安全性
政府信息公开与透明化建设
政府数据开放共享
通过大数据平台实现政府各部门间数据共享，提高政府决策效率和透明度。
政策效果评估
利用大数据分析技术对政策实施效果进行实时监测和评估，为政策调整提供依据。
舆情分析与应对
运用大数据技术对社会舆论进行实时监测和分析，帮助政府及时了解民意，提高应对突发事件的反应速度。
信用信息征集与整合
通过大数据平台实现各类信用信息的征集、整合和共享，为信用评价提供全面、准确
的数据支持。
信用评价与监管
运用大数据技术对各类主体进行信用评价，并根据评价结果实施分类监管，提高监管效率。
信用联合奖惩
利用大数据技术对失信行为进行实时监测和联合惩戒，对守信行为给予激励和奖励，
营造诚信社会氛围。
数据挖掘算法

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

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。

(2024年)大数据ppt课件

• 智慧城市：大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析，政府可以更加准确地掌握城市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育：大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析，教育机构可以更加准确地了解学生学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合的结果，便于分析和理解。
14
04
大数据分析方法与应用
2024/3/26
15
统计分析方法
2024/3/26
描述性统计
对数据进行整理和描述，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征，包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase、Cassandra）等，用于存储海量数据。
数据处理技术
包括批处理（如MapReduce、Spark批处理）、流处理（如Spark Streaming、Flink）等，用于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理，如替换、加密、去标识化等，以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声，以保护个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果，从而实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
2024/3/26
25
企业如何保障大数据安全

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

大数据演讲(PPT 23张)

Idea!
大数据视角下分析每个人的学习
概述：
大数据时代背景下，通过收集学习者学习方面的信息，利用数据挖掘分析技术构建教育领域相关模型来探索教育变量之间的相关关系，从而为教育教学决策以及学习者学习状况提供有效支持以及反馈。
数据来源
领域学习者知识研究目标数据来源
学习者掌握了哪些知 1、学习者被问答时的应答数据识（例如概念、技能、（包括应答时间、所犯错误等）思维技能等） 2、学习者随堂或课下的练习数据（包括内容、持续时间等） 3、学习者的测试结果数据 4、学习者书目阅读情况数据。学习者不同的学习行为与学习者的学习结果之间的关系 1、学习者学习花费时间、课程完成情况。 2、在课堂、学校、家中学习行为的变化情况。 3、学习者参加各类活动数据。（包括类型、时间、频率等） 1、半自动反馈式的调查问卷 2、学习者对课程学习的积极程度
学习者行为
学习者经历
学习者对于自己的学习经历的满意度
研究目标
1、发现学习者学习结果与学习内容、学习资源和教学行为等之间的相关关系，预测学习者未来的学习趋势。可为其以后的学习方向做出决策。（比如高考后填报专业） 2、发现学习者的学习规律、兴趣、或者根据数据阐释学习者的学习表现为其提供相应的反馈从而促进更加有效的学习。 3、研究分析学习者学习参与、学习表现和学习过程的相关数据进而对课程教学进行实时修正。（比如发现某个课程学习者普遍出勤率不搞、作业完成情况较差。就要分析是课程的原因还是教学行为或者其他方面原因） 4、对比不同教学方式所取得的效果，探索和改进最佳教学内容和最佳教学顺序。
温家宝：故宫现在人多吗？迁徙预测世界杯大数据部利用大数据搜索过去5 年内全世界987支球队的3.7万场比赛数据，共涉及到19972名球员和1.12亿条相关数据，再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析，进而做出预测结果。针对本届世界杯的 16场淘汰赛的预测，准确度达到了3%。