大数据与互联网经济解读ppt课件

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2020互联网+大数据PPT

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Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger.
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Large data, or huge amounts of data, refers to the need for new processing mode in order to have a stronger decision-making power, insight into the discovery of force and process optimization capabilities of massive, high growth rate and diversified information assets.
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2
1
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互联网时代大数据科技信息教育课件讲座专用PPT模板课件

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2020.11
2020.12
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现场执行策略
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PA RT. 0 4
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互联网时代
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2024大数据ppt课件完整版

2024大数据ppt课件完整版
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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。

互联网+大数据PPT课件

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病人
医院
医生
药房
网站、APP、客 服中心
报销审核/福利管 理服务机构
审核批准后付款
银行
医保局
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控,造 成中间环节的非法返点
.
缺乏完善的审核工具和 监控手段,报销中存在欺
诈、浪费、滥用的现象
小型本地经销商 小型经销商
分销层级过 多,效率低下
大型经销商 药厂
数据来源:中国信息化百人会发布了《智慧医疗与大数据2015年度报告》
11/4/2019
.
20
公共卫生方向
用户搜索数据 数据建模与分析
疾病预测
11/4/2019
2015年医疗健康数据应用方向 商业应用方向
用户监测数据 医学实验数据 医疗诊断数据 医学学术资源
•••• •••
数据库 /云端
医疗机构 保险公司 制药企业
等现象,医保基金浪费和流失比例不低于50%,控费审核迫在眉睫。
11/4/2019
.
8
中国出现三甲医院看病难的问题,其原因主要有两点: (1)医疗资源分布不均衡是根本原因 (2)分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
2013年中国各级医院发展情况
三级医院 占比7.2%
诊疗次数占比45.2%
拥有职业医师59.1万名 平均每所医院331名
11/4/2019
.
17
战略思路 一、政策解读 二、医疗行业痛点 三、大数据医疗发展现状 四、大数据医疗发展趋势 五、标杆分析
18
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主,这两项占到医疗总支出的 96.5%;而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主,这两部分占比达 80.6%。同美国相比,我国公民医疗负担较重,同时缺少商业保险作为补充支付方

大数据介绍ppt

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

互联网大数据科技信息教育ppt课件

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大数据专题(共43张PPT)

大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase(Hadoop Database)是一个高可扩展性的列存储系统,构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储,支持动态扩展,具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务, 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
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。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系, 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一,为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构,包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据,而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储,具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式,适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理,确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程,明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训, 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入, 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制, 及时应对和处理安全事件。

《互联网与大数据应用》PPT课件讲义

《互联网与大数据应用》PPT课件讲义
2004年
Web 2.0
淘宝诞生,成为国 内最大电商平台
2003年
支付宝诞生,奠定第三 方&移动支付的基础
2004年
第一款iphone发布,Google开 始改良android系统
2007年
3G拍照发放/全民微博时代开启; iphone在全球热销;移动支付, 移动电商,移动IM……开启全民热潮
2009年
营销 FOUR
TWO
投入
• 案例:带客 通、黄太吉、
西少爷
产品
• 案例:
• 规模:带客
生产
kickstarter、 京东众筹
通,150天帮 助万科与万
• •
案例:戴

尔、海尔、
小米
规模:小
米3年时间,
市值估值
就达到了
规模:京东 众筹成为国 内首个亿级 平台,筹资 成功率近 90%、总金 额过亿
达节约营销 成本11亿
三、最猛烈的冲击来自互联网金融
李克强总理1月4日在深圳前海微众银行敲下电脑回车键,卡车司机徐军就拿到了3.5万元贷款。互联网银行既无营业网点, 也无营业柜台,更无需财产担保,而是通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款。
—— 互联网银行一小步,金融改革一大步
三、最猛烈的冲击来自互联网金融
互联网金融和传统金融的碰撞以及争 论持续了一年,但前者的规模并未因此停 止碰撞的速度。目前的互联网金融模式仍 在探索发展中,主要包括第三方支付,金 融产品线上销售,P2P理财以及众筹模式。
二、已率先被互联网撬动的行业
中国餐饮O2O在线商务用户规模
2012年为0.98亿,相比2011年增长58.1%;
2013年这一数字上升到1.39亿,预计到 2 2015年这一规模将超 亿

大数据解析ppt课件

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。

2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]

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利用大数据技术和人工智能算法,可以对海量医疗数据进行分析和挖掘,为医生提供临床决 策支持。例如,通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析,可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理,方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如,通过可穿戴设备收集患者的生理数据,可以实时监测患者的健康状况,及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法,如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型,如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下,通过数据之间的相 似性进行聚类或降维, 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习,如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
01
风险管理与合规
利用大数据分析技术,金融机构可以更准确地评估和管理风险,提高合
规性。例如,通过对客户交易数据的实时监控和分析,可以及时发现异
常交易行为,防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像,了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据(如关系型数据库中的表)和非 结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。
2024/1/30

2024版大数据PPT完整版

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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

现代互联网科技大数据应用PPT

现代互联网科技大数据应用PPT

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移动互联网大数据分析管理PPT模板

移动互联网大数据分析管理PPT模板
常见的机器学习算法
包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。
数据可视化技术
数据可视化技术
01
数据可视化技术可以将复杂的数据以直观的方式呈现出来,帮
助用户更好地理解和分析数据。
数据可视化技术的应用场景
02
在移动互联网领域,数据可视化技术可以应用于用户行为轨迹
图、流量热力图、销售漏斗图等方面。
数据可视化的常用工具
访问控制与权限管理
访问控制策略
根据数据的敏感性和重要性,制 定合理的访问控制策略,限制对 数据的访问权限。
身份认证
采用多因素认证或强密码策略, 确保只有经过身份验证的用户才 能访问数据。
权限管理
对不同用户设定不同的权限等级, 控制用户对数据的访问范围和操 作权限。
数据脱敏与匿名化
数据脱敏
通过移除或遮盖敏感信息,降低数据泄露的风险。例如,将敏感字段替换为星号或删除相 关字段。源自 案例四:某移动医疗平台的健康数据分析
总结词
提供个性化健康服务
详细描述
通过大数据分析,对移动医疗平台用户的健 康数据、医疗记录等信息进行整合和分析, 为用户提供个性化的健康建议和服务,帮助 用户改善生活习惯和预防疾病。
THANKS
感谢观看
03
包括Tableau、Power BI、ECharts等。
大数据分析工具
大数据分析工具
大数据分析工具可以对海量数据进行高效处理、分析和可视化,帮助用户快速获取有价值的信息。
常见的大数据分析工具
包括Hadoop、Spark、Storm等。
03
移动互联网大数据的应用
用户行为分析
数据来源
包括用户在移动应用上的点击、浏览、搜索、购买等行为数据, 以及设备信息、地理位置等数据。

互联网IT信息大数据分析PPT模板(2024)

互联网IT信息大数据分析PPT模板(2024)
投资决策支持
通过对市场数据、企业数据、宏观经济数据等的综合分析 ,为投资者提供科学的投资决策依据,降低投资风险。
客户画像与精准营销
基于客户的基本信息、交易行为、社交网络等数据,构建 客户画像,实现精准营销和个性化服务,提高客户满意度 和忠诚度。
30
智慧城市建设中应用案例
2024/1/26
交通拥堵治理
2024/1/26
01
使用散点图和气泡图揭示商品销量与价格、评价等 因素的关系
02
案例二:城市交通拥堵分析
03
通过地图可视化展示交通拥堵状况和变化趋势
26
数据可视化案例分析
2024/1/26
利用时间序列图分析拥堵指数与时间 段、天气等因素的关联
使用仪表盘和报警功能实时监测交通 拥堵状况并发出预警
27
目录
CONTENTS
2
01
互联网IT信息大数据概述
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/1/26
3
大数据定义及特点
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。
2024/1/26
处理速度快
大数据处理速度非常快,通常 在秒级时间内给出分析结果。
大数据可以用于疾病预测、个性化治 疗、医疗资源优化等方面,提高医疗 质量和效率。
2024/1/26
政府管理
大数据可以用于城市规划、交通管理 、公共安全等方面,提高政府决策的 科学性和有效性。
商业领域
大数据可以用于市场分析、用户画像 、精准营销等方面,提高企业竞争力 和盈利能力。
6
02
大数据采集与处理技术

关于大数据的ppt课件

关于大数据的ppt课件

投资决策支持
基于大数据的市场分析和 预测,帮助投资者做出更 明智的投资决策。
医疗行业应用
精准医疗
医疗资源优化
通过分析患者的基因组、生活习惯和 病史等数据,实现个性化诊断和治疗。
通过分析医疗资源分布和患者需求, 实现医疗资源的合理配置和优化。
流行病预测与防控
利用大数据监测和分析疫情传播趋势, 为政府和医疗机构提供决策支持。
深度学习算法在大数据分 析中的应用
通过深度学习算法对海量数据进行特征提取和 模式识别,提高数据分析的准确性和效率。
智能推荐系统的发展
结合大数据和人工智能技术,构建个性化推荐系统, 为用户提供更加精准的内容推荐。
自动化决策支持系统的出 现
基于大数据和人工智能技术,构建自动化决策 支持系统,为企业和政府提供更加智能化的决 策支持。
大数据的特征
01
02
03
04
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。
02
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

大数据介绍pptppt课件2024新版

大数据介绍pptppt课件2024新版

据处理能力。
数据存储与管理技术
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。
03
零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势,实现精 准营销和库存管理。
04
能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费,提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长,如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源,如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据,如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
02
03
数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合,以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策,提高决策的科学性和准 确性。
据库表,并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。

Kafka是一个分布式流处理平 台,用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ,适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储( 如关系型数据库)之间进行
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7 of 40
1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
3)智能:机器拥有理解数据的能力 大数据带来的最大价值就是“智慧”,大数据让机器变得有智慧,同时人工智能进一步提升了 处理和理解数据的能力。例如:
1
谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石
2
阿里云小Ai成功预测出《我是歌手》的总决赛歌王
3
iPhone上智能化语音机器人Siri
4
微信上与大家聊天的微软小冰
8 of 40
1.1 大数据的概念与意义
3.大数据的意义
第一章 大数据概念与应用
美国著名管理学家爱德华·戴明所言:“我们信靠上帝。除了上 帝,任何人都必须用数据来说话。”
(1)有数据可说
在大数据时代,“万物皆数”,“量化一切”,“一切都将被数据化”。人类生活在一个海量、动态、多样 的数据世界中,数据无处不在、无时不有、无人不用,数据就像阳光、空气、水分一样常见,好比 放大镜、望远镜、显微镜那般重要。
经典案例: (1)啤酒与尿布
(2)谷歌与流感
10 of 40
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇,剖析大数据核心技术和实战应用
第一章 大数据概念与应用
1.1 大数据的概念与意义 1.2 大数据的来源 1.3 大数据应用场景 1.4 大数据处理方法
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为什么全球数据量
增长如此之快?
1.2 大数据的来源Fra bibliotek第一章 大数据概念与应用
互联网每天产生的全部内容可 以刻满6.4亿张DVD
全球每秒发送290万封电子邮件, 一分钟读一篇的话,足够一个人 昼夜不停地读5.5年
Google每天需要处 理24PB的数据
每天会有2.88万个小时的视频 上传到YouTube,足够一个人 昼夜不停地观看3.3年
网民每天在Facebook上要花费 234亿分钟,被移动互联网使用 者发送和接收的数据高达44PB
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1.1从“数据”到“大数据”
第一章 大数据概念与应用
风马牛可相及
在大数据背景下,因海量无限、包罗万象的数据存在,让许多看似毫不相干的现象之间发 生一定的关联,使人们能够更简捷、更清晰地认知事物和把握局势。大数据的巨大潜能与 作用现在难以进行估量,但揭示事物的相关关系无疑是其真正的价值所在。
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1.1 大数据的概念与意义
2.大数据的技术支撑
云计算、硬件性价比的提 高以及软件技术的进步
计算
运行、计算速 度越来越快
第一章 大数据概念与应用
数据源整合进行存储、清洗、 挖掘、分析后得出结果直到 优化企业管理提高效率
存储 存储成本下降
大数据
智能
实现信息对等解 放脑力,机器拥 有人的智慧
智能设备、传感器的普及,推 动物联网、人工智能的发展
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1.1 大数据的概念与意义
1)存储:存储成本的下降
云计算出现之前
第一章 大数据概念与应用
云计算出现之后
在云计算出现之前,数据存储的成本是 非常高的。 例如,公司要建设网站,需要购置和部 署服务器,安排技术人员维护服务器, 保证数据存储的安全性和数据传输的畅 通性,还会定期清理数据,腾出空间以 便存储新的数据,机房整体的人力和管 理成本都很高。
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
2)计算:运算速度越来越快
海量数据从原始数据源到产生价值,期间会经过存储、清洗、挖掘、分析等多个环节,如 果计算速度不够快,很多事情是无法实现的。所以,在大数据的发展过程中,计算速度是 非常关键的因素。
分布式系统基础架构Hadoop的出现,为大数据带来了新的曙光; HDFS为海量的数据提供了存储; MapReduce则为海量的数据提供了并行计算,从而大大提高了计算效率; Spark、Storm、Impala等各种各样的技术进入人们的视野。
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
价值高(Value)
大数据有巨大的潜在价值,但同其呈几何指 数爆发式增长相比,某一对象或模块数据的 价值密度较低,这无疑给我们开发海量数据 增加了难度和成本。
速度快(Velocity)
随着现代感测、互联网、计算机技术 的发展,数据生成、储存、分析、处 理的速度远远超出人们的想象力,这 是大数据区别于传统数据或小数据的 显著特征。
大数据与互联网经济解读
全国高校标准教材《云计算》姊妹篇,剖析大数据核心技术和实战应用
大数据概念与应用
1.1 大数据的概念与意义 1.2 大数据的来源 1.3 大数据应用场景 1.4 大数据处理方法
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
1.从“数据”到“大数据”
时至今日,“数据”变身“大数据”,“开启了一次重大的时代转型”。 “大数据”这一概念的形成,有三个标志性事件:
(2)说数据可靠
大数据中的“数据”真实可靠,它实质上是表征事物现象的一种符号语言和逻辑关系,其可靠性的数 理哲学基础是世界同构原理。世界具有物质统一性,统一的世界中的一切事物都存在着时空一致性 的同构关系。这意味着任何事物的属性和规律,只要通过适当编码,均可以通过统一的数字信号表 达出来。
因此,“用数据说话”、“让数据发声”,已成为人类认知世界的一种全新方法。
Twitter上每天发布5000万条消息,假设10秒 就浏览一条消息,足够一个人昼夜不停地浏 览16年
4V 特征
体量大(Volume)
从2013年至2020年,人类的数据规模将 扩大50倍,每年产生的数据量将增长到 44万亿GB,相当于美国国家图书馆数据 量的数百万倍,且每18个月翻一番。
种类多(Variety)
大数据与传统数据相比,数据来源广、维度 多、类型杂,各种机器仪表在自动产生数据 的同时,人自身的生活行为也在不断创造数 据;不仅有企业组织内部的业务数据,还有 海量相关的外部数据。
云计算出现后,数据存储服务衍生出了新 的商业模式,数据中心的出现降低了公司 的计算和存储成本。 例如,公司现在要建设网站,不需要去购 买服务器,不需要去雇用技术人员维护服 务器,可以通过租用硬件设备的方式解决 问题。
存储成本的下降,也改变了大家对数据的看法,更加愿意把1年、2年甚至更久远的历史数 据保存下来,有了历史数据的沉淀,才可以通过对比,发现数据之间的关联和价值。正是由 于存储成本的下降,才能为大数据搭建最好的基础设施。
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