大数据处理和分析报告48页PPT
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大数据分析讲稿ppt教案
详细描述
通过大数据分析金融交易数据，及时发现 异常交易和潜在的欺诈行为，为金融机构
提供风险预警和预防措施。
B A 总结词
风险预警、预防欺诈
C
D
应用效果
降低金融风险、减少经济损失、提高客户 信任度。
技术实现
利用机器学习、数据挖掘等技术进行风险 预警和欺诈检测。
智慧城市大数据应用
总结词
城市管理、公共服务
数据转换
对数据进行必要的转换，如归一 化、标准化等。
数据存储与计算
数据存储方式
选择合适的数据存储方式，如关
系型数据库、NoSQL数据库、分
布式存储系统等。
01
数据计算性能
02
优化数据计算性能，提高数据处
理速度。
数据安全
确保数据安全，包括数据加密、 权限控制等方面。 03
数据备份与恢复
04 制定数据备份和恢复计划，以防 数据丢失。
详细描述
大数据通常是指数据量达到TB级别以上的数据集合，这些数据可能来自各种不同的来源，如社交媒体、企业数据 库、物联网设备等。大数据的特性包括数据量大、处理速度快、数据类型多样和价值密度低。这些特性使得大数 据的处理和分析需要采用更为先进的技术和工具。
大数据的应用领域
总结词
大数据在各个领域都有广泛的应用，包 括商业智能、金融、医疗、教育等。
Flink是一种流处理框架， 它支持高性能的实时数据 流处理，适用于大规模数 据流的处理和分析。
数据挖掘算法
9字
数据挖掘是从大量数据中提 取有用信息的过程，常用的 算法包括聚类、分类、关联 规则挖掘等。
9字
决策树是一种分类算法，它 通过构建树状结构来对数据 进行分类，并预测未来的数 据点属于哪个类别。
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
大数据分析教材PPT图文
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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。
大数据分析PPT
01
标题内容概述
标题文字内容 标题文字内容
标题文字内容 标题文字内容
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01
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06
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05
02
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Special Condition
请在此处输入具体内容，文字请尽量 言简意赅，此处为具体文字，表述该 章节文字主题。请在此处输入具体内 容，文字请尽量言简意赅，此处为具 体文字，表述该章节文字主题。
02
标题内容概述
标题文字内容 标题文字内容
标题文字内容 标题文字内容
大数据分析方法精选ppt
话标准、表现情感等相似的定量评分
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿derstanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！
数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
注：部分研究问题已经明显定量化，部分则需要人工确定 量化标准
步骤6：运用数据分析方法产生结论
内容：套用各种数据方法产出结论
形式：数值、概率值、图表
分析软件和语言
SPSS、SAS、Matlab、smartPLS Python、R等等
分析方法：
常规统计方法：T检验、方差分析、相关分析、回归分析 、因子分析、时间序列分析、结构方程模型等，参考任 意一本统计学教材。
各种全新的配套手段：
存储（云）；处理（并行）； 保护（安全性）；分析（数据挖掘、机器学习）
潜力无限 vs 言过其实？ 创新为主 vs 传承为主？
引言
思考1：“大”数据，到底应该多大？
量级不严格、范围不严格
思考2：新方法，到底有多新？
大多数传承传统方式 新方法解决面窄
思考3：新结论，到底多有价值？
总结
总结
大数据和新方法只是新的资源和工具 挖掘数据价值的还是人
我们还会继续沿derstanding 大胆假设、小心求证 – Insight 实践产出理论、理论指导实践 – Prospect
Thanks
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数据分析的具体流程
步骤1：建立对对象的整体认知
内容：对对象建立主观印象 意义：产生新问题；产生对问题的合理假设 着手点：
观察现状；例子：购物中心的消费习惯转变 观察数据；例子：消费数据分析暗示的消费群体变化 此外，闻者有心：例子：外卖数据暗示房价
步骤2：提出希望探索的宏观问题
内容：提出大目标 形式：“A对B的影响”、“A未来一年的销售额”
大数据思考与报告(共 30张PPT)
吉（G） 一部电影 太（T）
1G
×1024
兆（M）
一首歌 4M
一图书馆 拍（P） 藏书1T
根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2011年全球数据总量 已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长， 截至2010年， 预计到2020年全球将总共拥有 35ZB的数据量，增长近20倍， 人类拥有的信 相当于我们地球上所有海滩沙粒总数的57倍。 总量大概是1.
个人位置大数据服务
8000亿美元的市场规模 ——麦肯锡研究院对美国的测算
零售业大数据
帮助企业增加60%的利润
降低50%
2.大数据的特点
具备大智能
谷
更加智能的社会
实时收
传感器、可穿戴式设备等微小的计算设备将进一步普及 “万物皆互联、无处不计算”
3.大数据的地位
• 农耕时代最重要的资源是土地
• 工业时代最重要的资源是石油
大数据
不仅仅是第七次信息革命
——F
contents
2
3
1
什么是大数据
大数据的背后推手
大数据可以做什么
4
精彩案例
引言
猿→人 信息得以交流和传递
第一次 信息革命
语言的创造
第二次 信息革命
文字的出现
信息可以被储存在文 解决了语言的时间和
突破了人类大脑及 感觉器官加工利用 信息的能力，人类 进入信息社会时代 第六次
• 云计算一般由数量惊人的计算机群构成，谷歌云计算拥有的服务器超过100
• 云计算系统是一个极其庞大的资源池子，用户可以随时、随地、按需灵活地 煤气和自来水一样便利；
• 云计算让普通人体验每秒10万亿次的运算能力。而如此强大的计算能力，可 预测气候变化和市场发展趋势。
1G
×1024
兆（M）
一首歌 4M
一图书馆 拍（P） 藏书1T
根据IDC（国际数据公司）的监测统计，2011年全球数据总量 已经达到1.8ZB，而这个数值还在以每两年翻一番的速度增长， 截至2010年， 预计到2020年全球将总共拥有 35ZB的数据量，增长近20倍， 人类拥有的信 相当于我们地球上所有海滩沙粒总数的57倍。 总量大概是1.
个人位置大数据服务
8000亿美元的市场规模 ——麦肯锡研究院对美国的测算
零售业大数据
帮助企业增加60%的利润
降低50%
2.大数据的特点
具备大智能
谷
更加智能的社会
实时收
传感器、可穿戴式设备等微小的计算设备将进一步普及 “万物皆互联、无处不计算”
3.大数据的地位
• 农耕时代最重要的资源是土地
• 工业时代最重要的资源是石油
大数据
不仅仅是第七次信息革命
——F
contents
2
3
1
什么是大数据
大数据的背后推手
大数据可以做什么
4
精彩案例
引言
猿→人 信息得以交流和传递
第一次 信息革命
语言的创造
第二次 信息革命
文字的出现
信息可以被储存在文 解决了语言的时间和
突破了人类大脑及 感觉器官加工利用 信息的能力，人类 进入信息社会时代 第六次
• 云计算一般由数量惊人的计算机群构成，谷歌云计算拥有的服务器超过100
• 云计算系统是一个极其庞大的资源池子，用户可以随时、随地、按需灵活地 煤气和自来水一样便利；
• 云计算让普通人体验每秒10万亿次的运算能力。而如此强大的计算能力，可 预测气候变化和市场发展趋势。
数据分析报告PPT
调整计划
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14944
11460
18961
26.88%
65.45%
总计
64525
50888
78327
21.39%
53.92%
标题
PERCEPTUAL
点击输入简要文字内容，文字内容需概括精炼，不用多余的文字修饰点击输入简要文字内容，文字内容需概括精炼，不用多余的文字修饰，言简意赅的说明该言简意赅的说明该项内容。点击输入简要文字内容，文字内容需概括精炼，不用多余的文字修饰，言简意赅的说明该项内容。
3691
4690
4746
20X0年收入
20X9年收入
20X8年收入
20X8-20X0年收入情况
64,525
50,588
78327
（货币单位）
20X9/04
20X0/06
现金储备
14488
16525
银行债务
18723
22252
净现金储备
13129
14813
净有形资产
19420
25000
点击输入简要文字内容，文字内容需概括精炼，不用多余的文字修饰点击输入简要文字内容
(货币单位)
2019/04
2020/04
变化
营业额
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14944
11460
18961
26.88%
65.45%
总计
64525
50888
78327
21.39%
53.92%
标题
PERCEPTUAL
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3691
4690
4746
20X0年收入
20X9年收入
20X8年收入
20X8-20X0年收入情况
64,525
50,588
78327
（货币单位）
20X9/04
20X0/06
现金储备
14488
16525
银行债务
18723
22252
净现金储备
13129
14813
净有形资产
19420
25000
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(货币单位)
2019/04
2020/04
变化
营业额
大数据解析ppt课件
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。
大数据分析讲稿ppt教案
一致性
不同来源的数据是否 能够相互匹配和验证 。
03 大数据分析技术
CHAPTER
数据预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、异常、缺失数 据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构 转换为另一种格式或结构 ，以便于分析。
数据集成
将多个数据源的数据整合 到一个统一的数据仓库中 。
数据分析方法
特点
大数据分析具有数据量大、处理速度 快、数据类型多样等特点，能够为企 业提供更精准、全面的数据分析结果 ，帮助企业做出更好的决策。
大数据分析的重要性
提高决策效率
大数据分析能够快速处理大量数 据，为企业提供及时、准确的分 析结果，从而提高决策效率和准
确性。
发现潜在机会
通过对数据的深入挖掘和分析，企 业可以发现隐藏在数据中的机会和 趋势，从而制定更具针对性的市场 策略。
大数据伦理、法律与社会责任
总结词
大数据的伦理、法律和社会责任是大数 据发展中不可忽视的重要问题。
VS
详细描述
随着大数据技术的广泛应用，数据隐私、 信息安全、算法公正等问题也日益凸显。 因此，在大数据的发展过程中，需要关注 和解决这些伦理、法律和社会责任问题。 例如，加强数据隐私保护、建立数据安全 标准、推动算法公正等，以确保大数据技 术的健康发展。
以更好地了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，降低营销成本。
03
精准营销工具
精准营销工具包括用户画像、推荐系统、A/B测试等，可以帮助企业实
现个性化推荐、优化广告投放等。
风险管理与控制
风险管理概述
风险管理工具
风险管理是指对企业面临的各种风险 进行识别、评估、控制和监控的过程 。
spark分享分析48页PPT文档
Spark
基于RDD的抽象，使数据处理逻辑的代码非常简短
提供很多转换和动作，很多基本操作如Join， GroupBy已经在RDD转换和动作中实现
中间结果放在内存中，内存放不下了会写入本地磁 盘
分区相同的转换构成流水线放在一个Task中运行， 分区不同的转换需要Shuffle，被划分到不同的Stage 中，需要等待前面的Stage完成后才可以开始 通过将流拆成小的batch提供Discretized Stream处理 流数据
Spark分享
Spark简介 Spark批处理 Spark集群模式 SparkSQL Spark Streaming
目录
Spark是什么 Spark特点 Spark生态系统 Spark与Hadoop的区别
/moban/
Spark是什么
官网介绍：
Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing.
通过在内存中缓存数据，提高迭代式计算的性能
运行不够稳定
PPT模板下载：1ppt/moban/
Hadoop数据抽取运算模型：反复读写，磁盘IO是瓶颈
Spark与Hadoop的区别
Spark数据抽取运算模型：
RDD简介 Spark程序入口 创建RDD RDD操作 Transformations Actions
PPT模板下载：1ppt/moban/
Spark生态系统
Spark生态圈也称为BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室打造的，力图在 算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成来展现大数据 应用的一个平台。
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
互联网大数据工作汇报总结ppt模板课件
点击添加标题The user can demonstrate on a projector or computer
STEP 01 STEP 02 STEP 03 STEP 04 STEP 05 STEP 06
17
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点击添加标题
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20
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20
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关于大数据的ppt课件
投资决策支持
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医疗行业应用
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自动化决策支持系统的出 现
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大数据的特征
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数据量大
大数据的数据量通常在TB、PB 级别以上，甚至达到EB、ZB级
别。
数据类型多
大数据包括结构化数据、半结 构化数据和非结构化数据，如 文本、图像、视频、音频等。
处理速度快
大数据的处理速度要求实时或 准实时，以满足业务需求。
价值密度低
大数据中真正有价值的信息比 例较低，需要通过数据挖掘和
医疗、教育、物流等各个领域。同时，人工智能、机器学习等技术的融
合应用也进一步推动了大数据的发展。
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大数据技术
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的系统，用于在低成本硬件上存储大量数据。
NoSQL数据库
非关系型数据库，用于存储和检索大量非结构化数据。
分布式表格系统