大数据第7章 大数据分析
大数据导论 清华大学出版社 刘鹏张燕 第7章 大数据的商业应用

7.2 国内大数据应用经典案例
第七章 大数据的商业应用
“智慧XX”一期建设内容(“3211+N”)
“3211+N”中“3”指的是要尽快建成“政务云平台”、“公共数据库平台”和“公共 信息平台”等3个智慧政务公共基础设施;“2”指的城市网格化指挥中心综合管理平台 和“一门式”公共服务综合信息平台等2个平台;第一个“1”指的是以“智慧XX·微信 平台”为切入点打造1个“XX区区级移动互联网综合服务平台”;第二个“1”指的是 成立1个“智慧XX”建设和维护管理中心;“N”是指分类分批推进N个智慧应用项目 实施。
3
大数据新价值的挖掘
4
大数据在医疗行业的应用
5
第七章 大数据的商业应用
7.1 国外大数据应用经典案例
资源数量的重要性
第七章 大数据的商业应用
Google使用的数据,常有不完整的 句子,如拼字错误、语法缺失,但 正因为拥有比其他语料库多出千万 倍的资料,足以盖过他的缺点。因 此,进入大数据时代的第一个应用 观念,就是要接受资料数量远比数 据品质更重要的事实。
7.2 国内大数据应用经典案例
智慧城市建设原则
第七章 大数据的商业应用
“智慧XX”建设方案整 体思路坚持“规划设计 、感知设施、应用平台 、数据资源”四位一体 建设思路以及具体要求 。
建设整体框架是在国家智慧城市 建设总体框架的指导下设计的, 由“7+2”构成。 7是指:感知层、网络层、公共 设施层、数据层、交换层、智慧 应用和用户层; 2是指:安全与保障体系、运营 与管理体系。
7.1 国外大数据应用经典案例
数据之间的相关性
第七章 大数据的商业应用
研究的重点,在于找出相关性。不 在于为什么会爆炸,而是哪个孔盖 会爆炸。筛选出有效指标,逐步缩 小问题范围,降低爆炸可能性。
大数据技术及应用教学课件第7章 大数据分析挖掘-关联规则

大数据分析挖掘—关联规则
主要内容
01
关联规则的概念
02
关联规则挖掘的一般过程
03
Apriori算法
04
FP-Growth算法
05
关联模式评估
大数据分析挖掘——关联规则
7.1基本概念
• 设 I {x1, x2,xm}是项目的集合,其中的元素称为项目 (item),一个集合被称为一个项集,包含k个项的集合称为 k-项集。
项集 支持度计数
{I1,I2} 1
{I1,I3} 2
{I1,I5} 1
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
4.比较候选项支持度计数与最小支持度min_sup,产生2维最大项目集:
项集 支持度计数
{I1,I3} 2
{I2,I3} 2
{I2,I5} 3
{I3,I5} 2
5.由L2 产生候选项集 C3,比较候选项支持度计数与最小支持度 min_sup,产生3维最大项目集 L3 ,至此算法终止。
• FP-Growth算法(Frequent Pattern-Growth)是另一种 找出频繁项集的方法,与先生成规则再筛选的Apriori算 法不同,FP-Growth算法是将数据库中符合频繁1-项集规 则的事务映射在一种图数据结构中,即FP树,而后据此 再生成频繁项集,整个过程只需要扫描两次数据集。
表7.1 某商店购物清单 Item 2
Item 3
1
香草华夫
香蕉
狗粮
2
香蕉
3
香蕉
4
香草华夫
5
面包
6
牛奶
7
香草华夫
8
酸奶
9
大数据的概念与定义
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大数据的特点
大量性 海量数据存储和处理
多样性
结构化和非结构化数 据混合
高速性 实时数据处理和分析
真实性 数据来源和准确性
大数据的应用领域
金融 风险管理、营销分析
电子商务
用户行为分析、推荐 系统
医疗 疾病预测、个性化治疗
物流
运输路线优化、库存管 理
大数据的技术支持
并行计算
01 提升数据处理效率
分布式存储
数据挖掘 发掘数据中隐藏的模式
人工智能 模拟人类智能行为
机器学习 训练模型预测结果
大数据的分析方法
数据挖掘、机器学习、人工智能等技术被广泛应用于大数据分析,通过分 析海量数据,挖掘潜在价值,提供业务决策支持,优化产品服务等方面发 挥作用。
大数据的可视化
直观理解数据
01 可视化技术帮助人们更直观地理解数据
大数据的概念与定义
汇报人: 时间:2024年X月
目录
第1章 大数据的概念与定义 第2章 大数据的来源 第3章 大数据的处理与分析 第4章 大数据的挑战与机遇 第5章 大数据在不同领域的应用 第6章 大数据的未来发展趋势 第7章 总结与展望
● 01
第1章 大数据的概念与定义
什么是大数据?
大数据是指规模大、增长快、种类繁多的数据 集合,对常规数据库管理工具难以处理。这种 数据具有多维度、高速度、海量性等特点,是 当今信息技术发展的重要方向。
提升隐私保护
边缘计算有助于在本 地端对数据进行处理, 减少敏感信息传输到 云端的风险,提升隐 私保护性。
降低延迟
边缘计算可以减少数据 传输至云端的时间,降 低延迟,提升数据处理 效率。
大数据与区块链
安全存储
Chapter7-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第七章-MapReduce

图7-1 MapReduce工作流程
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
Hale Waihona Puke ziyulin@7.2.2MapReduce各个执行阶段
节点1
从分布式文件系统中加载文件
节点2
从分布式文件系统中加载文件
InputFormat 文件 文件 Split Split Split Split
7.3.1WordCount程序任务
表7-2 WordCount程序任务 WordCount
一个包含大量单词的文本文件 文件中每个单词及其出现次数(频数),并按照单词 字母顺序排序,每个单词和其频数占一行,单词和频 数之间有间隔
程序 输入 输出
表7-3 一个WordCount的输入和输出实例 输入 Hello World Hello Hadoop Hello MapReduce 输出 Hadoop 1 Hello 3 MapReduce 1 World 1
输入的中间结果<k2,List(v2)>中的 List(v2)表示是一批属于同一个k2的 value
Reduce
<k2,List(v2)>
<k3,v3>
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
7.2 MapReduce工作流程
• 7.2.1 • 7.2.2 • 7.2.3 工作流程概述 MapReduce各个执行阶段 Shuffle过程详解
1.“Hello World Bye World”
Map
2.“Hello Hadoop Bye Hadoop”
Map
3.“Bye Hadoop Hello Hadoop”
2024年大数据分析

疾病风险预 测
预防和控制疾病 的爆发
零售行业
01 营销推广策略
根据用户需求和消费行为定制营销策略
02 用户行为分析
深入了解消费者习惯和喜好,提升用户体验
03 库存管理优化
通过数据分析和预测减少库存积压和断货情 况
城市管理
智慧城市建设
利用大数据技术提升城市 管理效率 智能交通、智能安防等应 用逐渐成熟
MongoDB
分布式文档数据 库
TensorFlow
机器学习框架
SAS
商业智能工具
大数据分析的优势
01 实时分析
快速获取数据洞察
02 预测能力
预测未来趋势
03 个性化服务
根据用户需求定制服务
● 02
第二章 2024年大数据收集 与存储
数据收集技术
在2024年的大数据 分析领域,数据收集 技术扮演着至关重要 的角色。传感器技术、 互联网数据采集和社 交媒体数据抓取是当 前主流的数据收集方 式,通过这些技术手 段可以快速获取大量 数据,为后续的分析 提供了丰富的数据基 础。
了解大数据
大数据是指传统数据管理工具难以捕捉、存储和 处理的大规模数据集。大数据的应用领域包括但 不限于金融、医疗、零售等行业。大数据在未来 将对商业、科技和社会产生深远影响。
大数据分析工具
Hadoop
分布式系统框架
Tableau
数据可视化工具
Python
编程语言
Spark
内存计算引擎
大数据分析的作用
THANKS
交通流量预测
通过数据分析预测交通高 峰和拥堵情况 提供交通治理决策支持
环境监测与治理
监测城市环境数据,实现 智能环境治理 有效应对污染和自然灾害
大数据营销 第7章 精准营销

7.2 社群倾听形成营销策略
7.2.3 在社交互动中精准营销:沟通产生精准
A 投放目标的准确定位 B 实时把握营销时机 C 智能匹配
目录
大数据在精准营销中的作用
社群倾听形成营销策略 利用大数据进行精准营销的步骤
12
7.3 利用大数据进行精准营销的步骤
01
02
03
04
确定目标 搜集数据 分析与建模 制定战略
“利用大数据手段在合适的时机,通过合适的渠道, 在合适的场景,把合适的内容,营销给合适的用户”
目录
大数据在精准营销中的作用
社群倾听形成营销策略
利用大数据进行精准营销的步骤
7
7.2 社群倾听形成营销策略
7.2.1 产品精准定位:文本挖掘
文本挖掘是指利用数据挖掘技术,从大量无结构的文本信息中发现 潜在的、可能的数据模式、内在联系、规律、发展趋势等,抽取有 效、新颖、有用、可理解、散布在文本文件中的有价值的知识,并 利用这些知识更好的组织信息的过程。
沟通产生精准投放目标的准确定位目录12大数据在精准营销中的作用73利用大数据进行精准营销的步骤01确定目标02搜集数据03分析与建模04制定戓略73利用大数据进行精准营销的步骤01确定目标客户保留维持现有客户客户增长增加客户数量客户激活激活休眠客户客户获得获得新客户73利用大数据进行精准营销的步骤02搜集数据直接渠道获得内部数据通过网站及移动终端来搜集客户信息间接渠道获得外部数据社交媒体73利用大数据进行精准营销的步骤0203分析与建模预测性精准营销目标性建模73利用大数据进行精准营销的步骤04制定戓略拟定一份切实可行的特定计划运用数据分析所得到的客户洞察力实现业务目标
7.3 利用大数据进行精准营销的步骤
01
金融大数据分析 第7、8章 银行客户流失预警分析、银行卡盗刷风险预警分析

第 七 章 银行客户流失预警分析 7.5.2 客户数据缺失值填充
填充后再次查看数据集统计信息,可以发现SEX列的缺失值已经全部填充完毕(SEX列 ,count=1000),填充后的数据集统计信息如图7-3所示。
图 7-3缺失值填充后的数据集统计信息
第 七 章 银行客户流失预警分析 7.5.3 客户数据异常值过滤
第 七 章 银行客户流失预警分析
7.2.3 流失客户行为分析
流失客户与非流失客户 相比存在以下显著区别
流失客户最近一次购买金融产品和上一次购
1
买金融产品的时间间隔较长,最近一次卖出 金融产品和上一次卖出金融产品的时间间隔
较短。
流失客户近期购买金融产品的总次数或总金
2
额较少,卖出金融产品的总次数或总金额较
5-6月的客户交易特征数据
第 七 章 银行客户流失预警分析 1. 客户7-8月的交易行为数据
python代码:
shares_df_7_8 = shares_df['2013-7':'2013-8'].groupby('CUSTNOID').agg({'OCCURSHARES': [buy_count, buy_sum, sale_count, sale_sum]}).OCCURSHARES shares_df_7_8['CUSTNOID'] = shares_df_7_8.index shares_df_7_8.rename(columns={'buy_count': '七八月买入次数', 'buy_sum': '七八月买入金额', 'sale_count': '七八月卖出次数', 'sale_sum': '七八月卖出金额'}, inplace=True) shares_df_7_8['8月末持仓份额']= shares_df_7_8['七八月买入金额']- shares_df_7_8['七八月卖出金额'] shares_df_7_8.describe(include='all')
《大数据技术原理与操作应用》第7章习题答案

第7章课后习题答案一、单选题1.Hive 建表时,数值列的字段类型选取 decimal(x,y) 与 FLOAT、DOUBLE 的区别,下列说法正确的是( ) 。
A.decimal(x,y) 是整数,FLOAT、DOUBLE 是小数B.FLOAT、DOUBLE 在进行 sum 等聚合运算时,会出现 Java 精度问题C.decimal(x,y) 是数值截取函数,FLOAT、DOUBLE 是数据类型D.decimal(x, y) 与 FLOAT、DOUBLE 是一样的参考答案:B2. Hive 查询语言和 SQL 的一个不同之处在于( ) 操作。
A. Group byB. JoinC. PartitionD. Union参考答案:C3.下列说法正确的是( ) 。
A.数据源是数据仓库的基础,通常包含企业的各种内部信息和外部信息B.数据存储及管理是整个数据仓库的核心C.OLAP 服务器对需要分析的数据按照多维数据模型进行重组、分析,发现数据规律和趋势D.前端工具主要功能是将数据可视化展示在前端页面中参考答案:D4.Hive 定义一个自定义函数类时,需要继承的类是( ) 。
A. FunctionRegistryB. UDFC. MapReduceD. Apache参考答案:B5.Hive 加载数据文件到数据表中的关键语法是( ) 。
A. LOAD DATA [LOCAL] INPATH filepath [OVERWRITE] INTO TABLE tablenameB. INSERT DATA [LOCAL] INPATH filepath [OVERWRITE] INTO TABLE tablenameC. LOAD DATA INFILE d: \ car. csv APPEND INTO TABLE t_car_temp FIELDS TERMI- NATED BY “,”D. LOAD INTO TABLE tablename DATA [LOCAL] INPATH filepath参考答案:A6.按粒度大小的顺序,Hive 数据被分为:数据库、数据表、( ) 、桶。
大数据应用开发课程设计

大数据应用开发课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解大数据的基本概念,掌握数据采集、存储、处理和分析的基本原理。
2. 使学生了解大数据在各领域的应用,如互联网、金融、医疗等,并掌握相关案例。
3. 帮助学生掌握至少一种大数据处理工具(如Hadoop、Spark)的基本使用方法。
技能目标:1. 培养学生运用大数据技术解决实际问题的能力,学会设计简单的大数据应用方案。
2. 提高学生的团队协作和沟通能力,学会在团队项目中发挥各自专长,共同完成项目任务。
3. 培养学生具备一定的数据分析和解决问题的能力,能够运用所学知识对实际问题进行数据分析。
情感态度价值观目标:1. 激发学生对大数据技术的兴趣,培养其探索精神,使其积极关注大数据技术的发展和应用。
2. 培养学生的数据安全意识,使其认识到数据保护的重要性,遵循道德和法律规范处理数据。
3. 培养学生具备良好的团队合作精神,尊重他人意见,学会倾听和表达,提高人际交往能力。
课程性质:本课程为实践性较强的课程,结合当前大数据技术发展,注重培养学生的实际操作能力和团队协作能力。
学生特点:学生具备一定的编程基础和数学基础,对新技术感兴趣,具备一定的自学能力和团队协作意识。
教学要求:教师应结合课程特点和学生学习需求,采用案例教学、项目驱动、讨论交流等教学方法,引导学生主动参与课堂,提高实践操作能力。
同时,注重过程评价和总结评价相结合,全面评估学生的学习成果。
二、教学内容1. 大数据概述:大数据基本概念、特性、发展历程和应用领域。
教材章节:第一章 大数据导论2. 数据采集与存储:数据源、数据采集技术、数据存储方式及数据仓库。
教材章节:第二章 数据采集与存储3. 数据处理技术:分布式计算框架、并行计算原理、数据处理工具(如Hadoop、Spark)。
教材章节:第三章 数据处理技术4. 数据分析与挖掘:数据预处理、数据挖掘算法、机器学习原理及其在大数据分析中的应用。
教材章节:第四章 数据分析与挖掘5. 大数据应用案例:互联网、金融、医疗等领域的大数据应用案例分析。
请解释什么是大数据分析。

请解释什么是大数据分析。
原题目:请解释什么是大数据分析大数据分析是一种利用计算机技术和算法对大规模数据集进行处理和解释的方法。
这些数据集通常包含庞大的、复杂的、实时的和多样化的数据,无法通过传统的数据处理方法进行分析。
大数据分析包括以下几个主要步骤:1. 数据收集首先,需要从各种来源收集大量的数据。
这些数据可以来自传感器、社交媒体、互联网、移动设备等。
2. 数据存储和处理收集到的数据需要存储在适当的数据存储系统中,如数据库、数据湖或数据仓库。
在数据存储后,需要使用合适的技术和工具对数据进行处理和清洗,以确保数据的质量和可用性。
3. 数据分析和挖掘在数据处理完成后,可以开始进行数据分析和挖掘。
这包括使用统计学、机器研究、人工智能等方法来发现数据中的模式、关联和趋势。
通过大数据分析,可以揭示隐藏在数据中的洞察力,并帮助做出有效的决策。
4. 数据可视化和呈现数据可视化是将分析结果以可视化的方式展示出来,使得非技术人员也能够理解和利用分析结果。
通过数据可视化,可以更加直观地呈现数据的变化和发现。
大数据分析在各个领域都得到了广泛的应用,如市场营销、金融、医疗、交通等。
它可以帮助企业预测趋势、优化运营、提高效率,也可以帮助政府做出更好的政策决策。
然而,大数据分析也面临一些挑战,如数据隐私和安全性、数据质量和可靠性等问题。
在进行大数据分析时,需要遵守相关法律法规和伦理准则,确保数据的使用是合法和合理的。
综上所述,大数据分析是一种利用计算机和算法处理大规模数据集的方法,通过对数据的收集、存储、处理、分析和可视化等多个步骤,揭示数据中的模式和洞察力,帮助做出有效的决策和优化业务。
它在各个领域都有重要的应用价值。
大数据导论第7章 大数据分析

数据的类型
计量资料 计数资料
数据的类型
等级资料
数据的类型
数据的表现形式还不能完全表达其内容,需要经过解释,数据 和关于数据的解释是不可分的。如93是一个数据,可以是一个同 学某门课的成绩,也可以是某个人的体重,还可以是计算机系 2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明,数据的 含义称为数据的语义,数据与其语义是不可分的。并且单纯的数 据是毫无作用的,需要人们进行整理分析才能起到作用。可以说 数据分析和数据有着同等重要的作用。
统计数据的四种类型
定类数据
定类数据(Nominal Data),表现为类别,但不区分顺序, 是由定类尺度计量形成的
定序数据
定序数据(Ordinal Data),表现为类别,但有顺序,是 由定序尺度计量形成的
定距数据 定比数据
定距数据(Interval Data),表现为数值可进行加、减运 算,是由定距尺度计量形成的
统计数据分析的步骤
当数据属于顺序数据时,整 理时需按照特定的顺序(如年 龄、年级)进行排序分类,计 算每一类别的频数、频率或比 例、比率,制作频数分布表。 目的是对具有特定顺序的目标 对象进行纵向比较,研究。同 样可以使用条形图、帕累托图、 饼图、环形图、累计频数分布 图或频率图来整理和展示分类 数据。图显示的是文化程度分 布条形图,其中,未上过学、 小学、初中、高中、大专以上 就是一个顺序结构,按照时间 顺序处理和展示顺序数据。
数据分析价值
数据本身就具有价值,数据分析使其价值展现得更加淋 漓尽致。分析后的数据可在决策分析前,给业务部门提 供正确的方向指示。例如通过分析经营数据,了解到企 业运营资源应如何合理分配,优化企业运营管理流程; 通过分析月度或季度生产损耗或不良品,找到降低物料 的损耗系数,降低物料成本,创造更大的价值效益,间 接促成业绩。
第7章 大数据概览-习题答案[3页]
![第7章 大数据概览-习题答案[3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/2aa98d35a31614791711cc7931b765ce05087aef.png)
第7章大数据概览习题7.1 选择题1、下列说法错误的是( B )。
A. 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号B. 信息是数据的表现形式和载体C. 数据只有在传递的过程中才能够被称为信息D. 信息的时效性对于信息的使用和传递具有重要的意义2、从数据的表现形式看,大数据的主要典型特征有( A )。
①海量②多样③快速④价值A. ①②③④B. ②③④C. ①③④D. ①②④3、以下( B )不是大数据生命周期的主要组成部分。
A. 数据采集B. 数据压缩C. 数据处理D. 结果可视化4、目前大数据平台主要包括大数据采集平台、大数据批处理平台、流数据处理平台、内存计算平台和深度学习平台等;以下( C )属于流数据处理平台。
A. HadoopB. PytorchC. StormD. TensorFlow5、Nutch是采用(D )语言编写的具有高可扩展性的搜索引擎。
A. PytorchB. CC. BASICD. Java7.2 填空题1、数据(可视化)指通过图形化的方式,以一种直观、便于理解的形式展示数据及分析结果的方法。
2、(深度学习)通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络,组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
3、Storm平台中,(Topology/拓扑)是由一系列通过数据流相互关联的Spout和Bolt组成的有向无环图。
4、TensorFlow是由(张量/Tensor )和(数据流/Flow )两部分组成。
5、Spark作业执行一般采用(主从式)架构。
7.3 简答题1、请简单描述Nutch与Hadoop之间的关系。
答:Nutch为实现基于Hadoop分布式平台下的多物理主机并行进行数据采集提供了有效支持。
在Hadoop分布式平台下,Nutch采用Hadoop分布式文件系统,通过Hadoop的MapReduce 计算模型来采集页面中与某个主题相关的数据,可在短时间内采集大量的数据。
数据科学与大数据技术导论-第7章-大数据分析工具
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Python 3.8.2 (tags/v3.8.2:7b3ab59,Feb 25 2020,22:45:29) [MSC v.1916 32 bit (Intel)]
on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
Reader来阅读这个工作簿,并可以对工作簿中的数据
进行过滤、筛选和检验。
Tableau Public适合想要在Web上分析交互式数据
(4)
的用户,它是一款免费的服务产品。用户可以将创建
Tableau Public
的视图发布在Tableau Public上,并且将其分享在网页、
博客,或者类似于Facebook和Twitter的社交媒体上。
布和管理Tableau Desktop制作的仪表板,同时也可以
(2)
Tableau Server
发布和管理数据源。Tableau Server基于浏览器的分析
技术,当仪表板做好并且发布到Server后,其他同事
通过浏览器或平板电脑就可以看到分析结果。此外,
Tableau Server也支持平板电脑的桌面应用端。
版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多的用于独立的和大型的项目开发。
Python不仅支持命令式编程和函数式编程,
而且支持面向对象的程序设计。
Python的语法简洁清晰,拥有支持几乎所有
领域应用开发的扩展库。它可以把多种语言程序
融合到一起,并且实现无缝拼接,更好的发挥不
同语言和工具的优势,满足不同应用领域的需求。
大数据教材PPT课件之《云计算》:第7章 虚拟化技术(三)

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扫一扫,进入环境云
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核心层网络虚拟化 接入层网络虚拟化 虚拟机网络虚拟化 案例分析: VMware的网络虚拟化技术
7.4 网络虚拟化
接入层网络虚拟化
接入层虚拟化,可以实现数据中心接入层的分级设计。根据数据中心的走线要求, 接入层交换机要求能够支持各种灵活的部署方式和新的以太网技术。
拥塞通知
(IEEE 802.1Qau)
802.1Qbg
外部网络能够支持虚拟交换功能,对于虚拟交换网络范围内VM动 态迁移、调度信息,均通过LLDP扩展协议得到同步以简化运维
802.1Qbh
将远程交换机部署为虚拟环境中的策略控制交换机,而不是部署 成邻近服务器机架的交换机,通过多个虚拟通道,让边缘虚拟桥 复制帧到一组远程端口
10
7.4 网络虚拟化
23
7.5 桌面虚拟化
7.5.1 7.5.2 7.5.3
桌面虚拟化简介 技术现状 案例分析
7.5 桌面虚拟化
案例分析
VMware View的主要部件如下: View Connection Server( View连接服务器) 接收到的远程桌面用户请求重定向到相应的虚拟桌面、物理桌面或终端服务器。 View Manager Security Server(View安全连接服务器) 可选组件 View Administrator Interface( View管理接口程序) 用于配置View Connection Server、部署和管理虚拟桌面、控制用户身份验证。 View代理 安装在虚拟桌面依托的虚拟机、物理机或终端服务器上,安装后提供服务,可 由View Manager Server管理。
林子雨大数据技术原理及应用第七章课后题答案
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林⼦⾬⼤数据技术原理及应⽤第七章课后题答案《⼤数据技术第七章课后题答案黎狸1.试述MapReduce和Hadoop的关系。
⾕歌公司最先提出了分布式并⾏编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。
⾕歌的MapReduce运⾏在分布式⽂件系统GFS 上,与⾕歌类似,HadoopMapReduce运⾏在分布式⽂件系统HDFS上。
相对⽽⾔,HadoopMapReduce 要⽐⾕歌MapReduce 的使⽤门槛低很多,程序员即使没有任何分布式程序开发经验,也可以很轻松地开发出分布式程序并部署到计算机集群中。
2.MapReduce 是处理⼤数据的有⼒⼯具,但不是每个任务都可以使⽤MapReduce来进⾏处理。
试述适合⽤MapReduce来处理的任务或者数据集需满⾜怎样的要求。
适合⽤MapReduce来处理的数据集,需要满⾜⼀个前提条件: 待处理的数据集可以分解成许多⼩的数据集,⽽且每⼀个⼩数据集都可以完全并⾏地进⾏处理。
3.MapReduce 模型采⽤Master(JobTracker)-Slave(TaskTracker)结构,试描述JobTracker 和TaskTracker的功能。
MapReduce 框架采⽤了Master/Slave 架构,包括⼀个Master 和若⼲个Slave。
Master 上运⾏JobTracker,Slave 上运⾏TaskTrackero ⽤户提交的每个计算作业,会被划分成若千个任务。
JobTracker 负责作业和任务的调度,监控它们的执⾏,并重新调度已经失败的任务。
TaskTracker负责执⾏由JobTracker指派的任务。
4.;5.TaskTracker 出现故障会有什么影响该故障是如何处理的6.MapReduce计算模型的核⼼是Map函数和Reduce函数,试述这两个函数各⾃的输⼈、输出以及处理过程。
Map函数的输⼈是来⾃于分布式⽂件系统的⽂件块,这些⽂件块的格式是任意的,可以是⽂档,也可以是⼆进制格式。
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1 数据分析的演变 2 大数据分析平台 3 大数据与数据挖掘 4 数据挖掘的高级分析方法 5 数据挖掘项目的生命周期 6 大数据可视化 7 延伸阅读:什么是大数据分析做不了的?
第7章 大数据分析
在商业智能、科学研究、计算机仿真、互联网应用、电子商务等诸多应用领域, 数据在以极快的速度增长,为了分析和利用这些庞大的数据资源,必须依赖有效 的数据分析技术。为了从数据中发现知识并加以利用,辅助领导者的决策,必须 对数据做深入的分析,而不是生成简单的报表。这些复杂的分析必须依赖于分析 模型。
首先,我们有必要了解一下进入大数据时代后数据分析架构的转变,以及当 前数据分析在实践中的现状。
7.1 数据分析的演变
图7-1 数据分析流程
7.1.1 数据分析的商业驱动力
针对企业正面临的常见商业问题,表7-1给出了4个例子。这里,企业有机会 通过先进的分析方法来创造更多的具有竞争力的有利条件。企业与其去制作 这些方面的标准报表,还不如应用分析技术来优化流程,并从这些典型的任 务中获得更多价值。
7.1.2 数据分析环境的演变
分析沙盒(沙盒:指在受限的安全环境中运行应用程序的一种做法)使得应 用数据库内嵌处理(In-database processing)的高性能计算成为可能。这种 方法能够关联企业内部多个数据源,从而节省了分析人员用于建立独立数据 集的时间。用于深度分析的数据库内嵌处理使得开发和执行新分析模型的周 期大大加快,并减少了(虽然没有完全消除)用于在本地影子系统保存数据 的相关费用。另外,分析沙盒可以装载各种各样的数据,例如,互联网数据、 元数据和非结构化数据,而不仅仅是企业数据仓库中的典型结构化数据。
7.1.3 传统分析架构
(2)影子系统(Shadow system),是对企业数据仓库控制的结果,它以部 门数据仓库和本地数据集市(Data mart)的形式出现。业务用户建立它们是 为了满足对灵活分析的需求。这些本地的数据集市并不具有和企业数据仓库 一样的安全和结构约束,且允许用户进行企业中的一定级别的分析。然而, 这些一次性的系统都是孤立地存在,通常不被联网或者连接到其他的数据存 储,并且基本上没有备份。
7.1.2 数据分析环境的演变
从分析人员的ห้องสมุดไป่ตู้角看,数据分析环境经历了从孤立的数据集市到数据仓库, 再到如今的分析沙盒的演变过程。
人们对电子数据表(Spreadsheet)的真实感情常常是爱恨交加。由于电子数 据表的出现,业务用户可以在具有行列结构的数据上建立起简单逻辑,并创 建他们自己对业务问题的分析(例如试算)。普通用户不需要参加复杂的培 训即可建立电子数据表。
7.1.2 数据分析环境的演变
电子数据表的两个主要益处是:① 容易共享;② 终端用户对涉及的逻辑有所 控制。然而,它们的迅速扩散,使得企业不得不艰难地应对因为频繁更新而 引起的“多版本”问题。另外,如果一个用户不幸丢失或损坏了笔记本电脑, 则已经建立的数据及其逻辑也就此终结了。这些问题的存在使得数据集中化 需求越来越高。
大数据技术可以改进计量与监控手段,从而改善观察的效果。看得越清楚,就 越有可能采取合理明智的行动。但是,要让数据驱动的决策活动朝着良性方向发 展绝非易事。大多数企业对自己的经营活动无法形成清醒的认识,事实上,摆在 大数据时代的很多商机存在于平常的领域之中,在于更清楚无误的统计、监控与 观察。
7.1
7.1.1 数据分析的商业驱动力
表7-1 商业驱动力示例
7.1.1 数据分析的商业驱动力
表7-1中,前3个例子并不是新问题。多年来,各大公司一直在努力减少客户 流失,增加销量和对客户进行交叉销售。新的方法是将先进的分析技术与大 数据相融合,对这些旧问题做出更具影响力的分析。第4个例子描述了新兴的 管制需求。很多管制法规已经存在几十年了,但是每年都会加入补充条款。 这意味着给企业带来了额外的复杂性和数据处理要求。这些法规,比如反洗 钱和欺诈预防,需要先进的分析技术来协助,才能发挥更好的作用。
7.1.2 数据分析环境的演变
由于数据的增长,很多公司,像Oracle和Microsoft等都提供了更大规模的数 据仓库解决方案。这些技术使得数据可以被集中管理,提供了安全性、自动 备份和单独的储存库。在这里,用户可以确保取得的财务报表或者其他关键 任务的数据来自“正式的”的数据源。这种结构还有利于建立联机分析处理 和商业智能(BI)分析工具,给用户提供了快速多维度访问数据库和高效生 成报表的能力。一些提供商还将先进的逻辑方法打包,用来实现更深层次的 分析技术,比如,回归分析和神经网络等。
7.1.2 数据分析环境的演变
企业数据仓库(Enterprise Data Warehouse,EDW)对于报表和商业智能事 务是极其重要的,虽然从分析人员的视角看,数据仓库会限制分析人员执行 繁重的分析或降低数据探索的灵活性。在这种模式中,数据是由IT团队和数 据库管理员来管理和控制的,而分析人员必须依赖IT人员来访问和更改数据 模式。这种严格的控制和监督也意味着分析人员需要更长的时间才能获得数 据,而且数据又通常是来自多个数据源。事实上,数据仓库的规则限制了分 析人员建立分析所用的数据集,这使得企业中出现了影子系统,其中包含了 用于构造分析数据集的关键数据,由高级用户在本地管理。
7.1.3 传统分析架构
传统的基于数据仓库的分析架构,展示了以下这些特点: (1)对于源数据,为了载入企业数据仓库,数据需要使用合适的数据类型定
义,以便被很好地理解、结构化和规范化。这种集中化使得企业可以享受对 高度关键数据进行安全控制、备份和失效备援(Failover)带来的益处,与此 同时,这也意味着,数据必须完成重要的预处理和检查,才能进入这种可控 的环境。但这无助于数据探查(Data exploration)和迭代分析。
数据分析的演变
7.1 数据分析的演变
数据分析(图7-1)是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二 手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。数 据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和 提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。在实用中,数据分析可帮助人们 作出判断,以便采取适当行动。