扁平大数据高科技PPT模板
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大数据相关的PPT模板
洞察发现力和流程优化能 力。
大数据定义
高增长率
多样化
来适应海量、高增长率和多样 化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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的海 量、高增长率和多样化的信 息资产。 大数据就是“未来的新石 油”。
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
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”。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
大数据定义
高增长率
多样化
来适应海量、高增长率和多样 化的信息资产。
大数据是“未来的新石油”
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的海 量、高增长率和多样化的信 息资产。 大数据就是“未来的新石 油”。
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
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”。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
大数据介绍PPT模板
洗、分析和可视化等。
03
大数据采集与预处理
数据采集方法
网络爬虫
日志收集
API接口
数据交换
通过模拟浏览器行为, 自动抓取网页数据。
收集系统、应用、设备 等产生的日志数据。
通过调用API接口获取数 据。
与其他系统或平台进行 数据交换。
数据清洗与转换
01
02
03
04
缺失值处理
对缺失数据进行填充、删除或 插值处理。
大数据介绍PPT模板
目
CONTENCT
录
• 大数据概述 • 大数据技术架构 • 大数据采集与预处理 • 大数据存储与管理 • 大数据分析方法与应用 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
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。
数据泄露风险
大数据的集中存储和处理增加了 数据泄露的风险,需要加强安全
防护措施。
隐私保护问题
大数据中包含大量个人隐私信息, 如何在利用数据的同时保护个人隐 私是一个重要挑战。
跨境数据传输安全
随着全球化的加速,跨境数据传输 频繁,如何确保数据传输的安全性 和合规性也是一个需要关注的问题 。
大数据技术发展趋势预测
异常值处理
识别并处理数据中的异常值, 如离群点、噪声等。
数据转换
将数据转换为适合分析的格式 ,如数值型、类别型等。
数据标准化
对数据进行标准化处理,消除 量纲影响。
数据集成与融合01来自020304
数据集成
科技风大数据云计算PPT模板
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2018
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大数据时代ppt模板参考
Availability
A
Consistency
C
CAP 理论
Partition Tolerance
P
分布式计算是一门计算机科学,它研 究如何把一个需要非常巨大的计算能 力才能解决的问题分成许多小的部分, 然后把这些部分分配给许多计算机进 行处理,最后把这些计算结果综合起 来得到最终的结果。
一个分布式系统不可能满足一致性、可用性和分区容错性这 三个需求,最多只能同时满足两个 ——Eric Brewer
Big Table
为管理大规模结构化数据而设计的分布式存储系统,可以扩展到PB级数据和上千 台服务器。
数据模型 Key-Value映射:
(row:string, column:string, time:int64)→string Bigtable的表会根据行键自动划分为片(tablet), 片是负载均衡的单元。
NoSQL
NoSQL是Not Only SQL的缩写,而不是Not SQL,它不一定遵循传统数据库的一 些基本要求,比如说遵循SQL标准、ACID属性、表结构等等。相比传统数据库, 叫它分布式数据管理系统更贴切,数据存储被简化更灵活,重点被放在了分布式数 据管理上。
•NoSQL运动两个核心理论基础:
什么是Big Data技术
企业用以分析的数据越全面,分析的结果就越接近于真实。大数据分析意味着企业能够从 这些新的数据中获取新的洞察力,并将其与已知业务的各个细节相融合
大数据技术将被设计用于 在成本可承受(economic ally)的条件下,通过非常 快速(velocity)的采集、 发现和分析,从大量化(v olumes)、多类别(vari ety)的数据中提取价值 (value),将是IT 领域新 一代的技术与架构
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。
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。
大数据技术PPT模板
数据挖掘与算法应用
数据探索
对数据进行初步的探索性分析,了解数据的分布、关联性等特征。
算法选择
根据分析目标选择合适的算法,如分类、聚类、回归、关联规则 挖掘等。
模型训练与优化
利用选定的算法对处理后的数据进行模型训练,并通过调整参数 等方式优化模型性能。
结果呈现与评估优化
结果可视化
将分析结果以图表、图像等形式进行可视化展示, 便于理解和交流。
大数据可视化技术
D3.js
一种JavaScript库,提供丰富的数 据可视化工具和API,支持交互式 数据可视化。
Tableau
一款数据可视化工具,提供直观 的数据分析和可视化界面,支持 多种数据源和数据格式。
Power BI
微软开发的数据可视化工具,提 供多种数据分析和可视化功能, 支持实时数据流的处理和展示。
未来发展趋势预测及建议
人工智能与大数据融合
AI技术将进一步提高大数据处理和分析的智 能化水平。
跨领域数据共享
打破数据壁垒,实现跨领域数据共享,释放 更大价值。
数据驱动决策
大数据技术将更广泛应用于企业决策、政府 治理等领域。
建议
加强大数据技术人才培养,推动相关法规和 政策完善,促进大数据产业健康发展。
成熟期
2013年至今,大数据技术进入快速发展阶段,数据处理和 分析能力不断提升,人工智能、机器学习等技术与大数据 融合,推动大数据应用向更深层次发展。
大数据技术应用领域
金融
大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、客户分析、精 准营销等方面,通过大数据分析可以提高金融机构的风险控 制能力和业务效率。
结果评估
对分析结果进行评估,包括准确性、可靠性、稳 定性等方面的评估。
大数据ppt(数据有关文档)共30张
实时数据采集
利用流处理技术,实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序,从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口,获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗(如去除停用 词、特殊符号等)。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式,如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库,如MongoDB、 Cassandra、Redis等,并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库,并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具,支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等,提供强大的数 据可视化功能,可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
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
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化,对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显,如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展,为 行业转型升级提供有力支持。
利用流处理技术,实时采集数据源中的数 据。
网络爬虫技术
通过编写爬虫程序,从互联网上抓取指定 网站的数据。
API接口调用
通过调用第三方提供的API接口,获取相 关数据。
数据清洗与预处理
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值、异常值 检测与处理、文本清洗(如去除停用 词、特殊符号等)。
数据转换
将数据转换成适合分析的格式,如将 文本数据转换为数值型数据。
常见的NoSQL数据库 列举几种常见的NoSQL数据库,如MongoDB、 Cassandra、Redis等,并简要介绍它们的特点 和应用场景。
NoSQL数据库的选择与使用 探讨如何根据实际需求选择合适的NoSQL数据 库,并给出使用NoSQL数据库的一般步骤和注 意事项。
数据仓库与数据挖掘技术
数据仓库概述
Tableau
专业的数据可视化工具,支持拖拽式操作和 丰富的图表类型。
Python可视化库
如Matplotlib、Seaborn等,提供强大的数 据可视化功能,可定制化程度高。
05
大数据在各领域应用案例
金融行业应用案例
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
的后盾支持。
大数据发展趋势
实时性要求更高
随着业务需求的不断变化,对大数据实时 性要求越来越高。
数据安全备受关注
大数据的快速增长使得数据安全问题日益 凸显,如何保障数据安全成为重要议题。
与人工智能深度融合
大数据与人工智能技术的深度融合将推动 智能化应用的快速发展。
行业应用不断拓展
大数据在各行各业的应用将不断拓展,为 行业转型升级提供有力支持。
互联网科技大数据PPT模板
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02
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2024版大数据PPT模板
定期安全漏洞扫描
对网络系统进行定期的安 全漏洞扫描,及时发现并 修复潜在的安全隐患。
隐私泄露风险评估方法论述
评估隐私泄露风险
通过对数据类型、存储方 式、传输方式等方面的分 析,评估隐私泄露的潜在 风险。
制定隐私保护策略
根据风险评估结果,制定 相应的隐私保护策略,包 括数据加密、访问控制等。
监控和审计
06 大数据发展趋势预测和挑 战
技术创新推动产业变革
新技术不断涌现
随着人工智能、云计算、区块链 等技术的不断发展,大数据技术
也在不断创新和进步。
数据处理效率提升
新技术的应用使得大数据处理效 率更高,能够更好地满足实时性、
准确性等需求。
产业应用不断拓展
大数据技术在金融、医疗、教育、 物流等领域的应用不断拓展,推
大数据PPT模板
目 录
• 大数据概念与特点 • 大数据采集与处理技术 • 大数据可视化展示技巧 • 大数据在业务场景中应用案例 • 大数据安全与隐私保护问题探讨 • 大数据发展趋势预测和挑战
01 大数据概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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,是和多样化的信息资产。
行业应用现状及前景展望
行业应用现状
大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素。人们对 于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
前景展望
未来,大数据将成为各类机构,尤其是企业的重要资产,数据资产的管理和有效利 用成为企业核心竞争力的重要体现。同时,大数据技术的不断发展和深入应用,将 推动各行业的信息化、智能化进程,为社会经济发展注入新的活力。
2024年大数据应用PPT模板
分析故障原因,总结经验教训,采取预防 措施避免类似故障再次发生。
2024/2/2920平台优化与扩展方案性能优化
针对大数据平台的性能瓶颈,进行优化处理,提 高平台运行效率。
迁移方案
对于需要迁移的大数据平台,制定详细的迁移计 划和方案,确保迁移过程顺利进行。
ABCD
2024/2/29
扩展方案
根据业务需求变化,制定大数据平台的扩展方案 ,包括硬件升级、集群扩展等。
2024/2/29
26
06
大数据挑战与未来发展趋势
Chapter
2024/2/29
27
数据质量参差不齐问题
数据来源多样化
大数据来自各种渠道和来源,数据质量参差不齐 ,存在大量噪声和无效数据。
数据清洗和预处理
对数据进行清洗、去重、填充缺失值等预处理操 作,提高数据质量。
数据质量评估
建立数据质量评估标准和流程,对数据进行定期 检查和评估。
02
处理速度快
大数据处理要求在秒 级时间内给出分析结 果,处理速度非常快 。
03
数据类型多
大数据包括结构化、 半结构化和非结构化 数据,如文本、图片 、视频等。
04
价值密度低
大数据中真正有价值 的信息比例较低,需 要通过算法和模型进 行挖掘。
2024/2/29
4
大数据发展历程
萌芽期
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。
备份恢复策略
建立大数据平台的备份恢复机制,确保数据安全 可靠。
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大数据安全与隐私保护
Chapter
2024/2/29
22
数据加密传输和存储安全机制
科技感互联网大数据PPT模板(4)
大数据之旅
展望大数据将来
谢谢!
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THE BIG DATA CENTRY
岂止于大
大数据时代的数据应用思考
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大数据时代 大数据的财富
大数据之旅 展望大数据将来
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大数据时代
大数据的财富
大数据时代
大数据之旅
展望大数据将来
数据
大数据
数量大
多样性
整合性
“ 数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用, ” 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 ——麦肯锡
目录
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大数据时代
大数据的财富
大数据的财富
大数据之旅
展望大数据将来
相关思维
定量思维
实验思维
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大数据之旅
大数据之旅
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大数据之旅
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大数据的财富
展望大数据将来
展望大数据将来
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THE BIG DATA CENTRY
岂止于大
大数据时代的数据应用思考
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大数据时代 大数据的财富
大数据之旅 展望大数据将来
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大数据时代
大数据的财富
大数据时代
大数据之旅
展望大数据将来
数据
大数据
数量大
多样性
整合性
“ 数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域, 成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用, ” 预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 ——麦肯锡
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相关思维
定量思维
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描述→预测→产生攻略
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大数据ppt模板课件
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some form The humour randomized words
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There are many variations of the a passages lorem ipsum available, but the majority have suffered of the alteration in
2010
2012
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2014
2015
2016
2017
2018
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There are many variations of passages but the majority have suffered alteration in some form by injected.
2024年度大数据分析PPT模板
大数据分析能够帮助企业更加深入地了解市场需求和客户偏好,优化产
品设计、生产流程和销售策略,提升企业的竞争力和市场占有率。
2024/2/2
03
推动创新发展
大数据分析不仅可以揭示现状,还可以预测未来,为企业创新提供有力
支持。通过大数据分析,企业可以发现新的商业模式、增长点和发展机
遇。
5
汇报内容与结构
内容概述
利用大数据分析技术,对企业 内外部风险进行全面识别和评
估。
建立风险预警机制,及时发 现和应对潜在风险。
通过制定风险应对策略和措施 ,降低企业风险损失和影响。
20
05 大数据分析平台 与工具介绍
2024/2/2
21
常见的大数据分析平台
Hadoop
一个开源的分布式计算平台,可处理大规模数据 集,并提供高效的存储和计算能力。
2024/2/2
10
03 大数据分析方法 与技术
2024/2/2
11
数据预处理与清洗
数据质量评估
检查数据的完整性、准确性、 一致性和及时性。
2024/2/2
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ,以及进行数据类型转换和格 式标准化。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合 ,解决数据冗余和冲突问题。
数据变换
通过大数据分析优化城市管理和服务,提高 城市运行效率和居民生活质量。
28
未来发展趋势预测
数据规模不断扩大
随着物联网、云计算等技术的发展,大数据 规模将不断扩大,带来更多分析价值。
人工智能与大数据融合
人工智能技术与大数据分析的深度融合将进 一步提高分析效率和准确性。
2024/2/2
实时分析需求增加
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
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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
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+就是跨界,就是变革,就是开放,就是重塑融合。敢于跨界了,创新的基 础就更坚实;融合协同了,群体智能才会实现,从研发到产业化的路径才 会更垂直。
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I.
融合本身也指代身份的融合,客户消费转化为投资,伙
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||电子商务||述职报告||工作总结||岗位竞聘||未来规划||
汇报人:xxx
时间:xxx
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科技信息云计算PPT模板
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伴参与创新,等等,不一而足
II. 中国粗放的资源驱动型增长方式早就难以为继,必须转