大数据的基本概念及主要特征ppt
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)
大数据分析与挖掘ppt优质版(30张)目录•大数据概述与背景•数据分析基础•数据挖掘技术与方法•大数据在各行各业应用案例•大数据挑战与机遇并存•企业如何布局大数据战略•总结回顾与展望未来发展趋势大数据概述与背景大数据定义及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。
特点大数据具有数据量大、数据种类多、处理速度快、价值密度低等特点。
大数据产生背景互联网发展随着互联网技术的不断发展和普及，人们产生的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已经无法满足需求。
物联网兴起物联网技术的兴起使得设备间的连接和数据交互变得更加频繁和复杂，产生了大量的数据。
社交媒体普及社交媒体的普及使得人们更加愿意分享自己的信息和观点，形成了海量的用户生成数据。
大数据发展趋势数据驱动决策未来企业将更加依赖数据进行决策，大数据将成为企业核心竞争力的重要组成部分。
人工智能与大数据融合人工智能技术的发展将促进大数据的自动化处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
数据安全和隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护将成为越来越重要的问题，需要采取更加有效的措施来保护用户隐私和数据安全。
跨领域应用拓展大数据将在更多领域得到应用拓展，如医疗、教育、金融等，推动这些领域的数字化转型和创新发展。
数据分析基础结构化数据非结构化数据半结构化数据数据来源数据类型及来源01020304如关系型数据库中的表格数据，具有固定的数据结构和类型。
如文本、图像、音频、视频等，没有固定的数据结构和类型。
如XML 、JSON 等格式的数据，具有一定的数据结构但不完全固定。
包括企业内部数据、公开数据、第三方数据等。
数据预处理与清洗去除重复、无效、错误数据，填充缺失值等。
将数据转换为适合分析的格式和类型，如数值型、类别型等。
消除数据间的量纲差异，使数据具有可比性。
2024大数据ppt课件完整版
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。
大数据的分析课件ppt
治理工具与技术
讨论常用的数据治理工具和技术及其在大数 据场景中的应用。
03
数据挖掘与机器学习算法
常用数据挖掘算法介绍及实现过程演示
决策树算法
K-means聚类算法
通过树形结构进行决策，包括ID3、C4.5等 。
将数据划分为K个簇，实现数据聚类。
Apriori关联规则算法
大数据的分析课件
目录
• 大数据基本概念与特点 • 数据存储与管理技术 • 数据挖掘与机器学习算法 • 大数据分析工具与可视化展示 • 大数据分析实践项目经验分享 • 大数据发展趋势及挑战探讨
01
大数据基本概念与特点
大数据定义及发展历程
大数据定义
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，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来适应海量、高增长率和多样化 的信息资产。
Tableau可视化数据分析案例演示
数据拖拽分析
01
Tableau支持数据拖拽操作，便于用户快速进行数据分析。
可视化组件自定义
02
Tableau提供多种可视化组件，用户可根据需求自定义组件样式
。
动态交互与筛选
03
Tableau支持动态交互功能，便于用户在分析过程中实时筛选和
查看数据。
其他常用可视化工具简介及对比
Smartbi
一款智能化的商业智能工具，提供丰富的数据分析和可视化功能， 操作简便。
FineBI
一款功能强大的大数据分析工具，支持多种数据源连接，可视化效 果丰富。
PowerVD
一款专注于可视化数据分析的工具，提供丰富的图表类型和交互功能 ，适用于各种场景。
第八章 企业信用信息管理与大数据分析《企业信用管理》PPT课件
在操作上,利用征信数据库开拓市场就是通 过对征信数据库的检索,找到所需要的目标 客户群或潜在的合作伙伴。
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
一、目标企业的检索与信用分析
对于这项操作,选择合适的目标征信数据库是 利用征信数据库开拓市场的第一步,为了实现 查询目标,信用管理人员应该按照下列步骤进 行操作：
1.明确查询目的 2.确认搜索目标 (1)确定目标类型 (2)确定目标所在地区 (3)描述客户的行业特征
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
一、目标企业的检索与信用分析 3.缩小查找范围
4.选择合适的征信数据库
第二节 大数据在企业信用管理中的应用
二、海内外客户源的挖掘与拓展
1.使用基本检索服务 在征信机构提供的开拓市场服务中,“基本
企业信用管理
第八章 企业信用信息管理 与大数据分析
一、企业信用信息管理与大数据概念
(一）企业信用信息管理的基本原则与目标
对于企业的信用管理部门,信用信息是指用于 评估客户信用价值的信息。判断一项信息是 否属于信用信息的基本原则如下:
1.从应用角度来说,信用信息是可以用于评价信 用主体的信用状况和信用水平的信息。
2.从法律角度来说,信用信息的采集、使用、传 播都受相关法律法规的制约,虽然一项信息对 于判断信用主体的信用价值有贡献,但采集和 传播这项信息却违反了相关法律法规。
一、企业信用信息管理与大数据概念
(一）企业信用信息管理的基本原则与目标
建立实时信用报告查询系统,使企业信用信息 源分布广泛,使得其信用信息网站要更新快、 时效性强,低成本、高效率运营是当今中小企 业信用信息管理的共同目标,其信息共享促进 了信用资源的优化配置。通过信息共享,保证 信用状况好的企业能够获得更多的选择机会, 并形成对失信中小企业的约束和惩罚机制。
大数据与统计学课件
02
隐私保护算法
开发和应用隐私保护算法是解决数据安全与隐私保护问题的关键。这些
算法可以在不泄露个体数据的前提下进行数据分析，从而保护个人隐私
。
03
法律法规制定
政府应制定相关法律法规，明确数据安全和隐私保护的标准和要求，对
违反规定的行为进行严厉打击，为大数据和统计学的应用提供法律保证
。
数据质量与误差控制
数据清洗
在大数据应用中，数据清洗是一项重要的任务。通过数据清洗，可以去除重复、错误或不完整的数据，提高数据质量 ，为后续的数据分析提供准确的基础。
误差来源辨认
在数据分析过程中，误差来源的辨认和控制是至关重要的。通过对误差来源的深入分析，可以采取相应的措施来减小 或消除误差，提高数据分析的准确性和可靠性。
数据可视化
利用大数据可视化技术将预测结果以直观的方式呈现出来，例如图 表、外表板等，以帮助用户更好地理解和分析数据。
大数据在决策支持中的应用
决策支持系统
01
利用大数据构建决策支持系统，以帮助决策者进行科学决策和
制定战略计划。
数据驱动决策
02
通过大数据分析提供数据驱动的决策根据，以支持决策者做出
更加科学、公道和有效的决策。
大数据在医疗健康领域的应用
总结词：医疗健康领域通过大数据分析 可以改良医疗服务、提高疾病预防和治 疗效果。
健康管理：通过收集和分析个人健康数 据，大数据可以帮助个人更好地管理自 己的健康状况，提高生活质量。
流行病预测：通过对历史病例数据和流 行病趋势的分析，大数据可以帮助公共 卫生机构预测和预防流行病的爆发。
实时监测与调整
03
利用大数据对决策执行过程进行实时监测和调整，以确保决策
大数据技术与应用基础第1章大数据概述精品PPT课件
（2）互联网及移动互联网。 移动互联网促进更多用户从传统的数据使用者转变为数据生产者。
（3）物联网。 物联网技术的发展，使得视频、音频、RFID、M2M、物联网和传感
器等产生大量数据，其数据规模更巨大。
三、大数据的产生及数据类型
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特性
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容
大数据的典型应用
四、信息安全的要素
第1章 大数据概述
P1
第1章 大数据概述
P1
THANtening, this course is expected to bring you value and help
内容 导航
CONTENTS
大数据的发展
第1章 大数据概述
P1
大数据的概念及特征
大数据的产生及数据类型
大数据计算模式和系统 大数据的主要技术层面和技术内容 大数据的典型应用
一、大数据的发展
大数据综述
Google上每天需要处理24PB的数据；
淘宝累计的交易数据量高达100PB；
每天会有2.88万个小时的视频上传到 Youtobe； 根据国际数据公司IDC的测算，到2020 年数字世界将产生35000EB的数据。
第1章 大数据概述
P1
大规模的行业/企业大数据已 远远超出了现有传统的计算 技术和信息系统的处理能力。 因此，寻求有效的大数据处 理技术、方法和手段已经成 为现实世界的迫切需求。
一、大数据的发展
大数据有多重要
大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征
大数据是指规模庞大、种类繁多且在实时性上具有一定挑战的数据集合。
大数据具有以下的基本特征：
1. 高速度（Velocity）：大数据具有快速生成和传输的特点。
传统的数据处理方式已经不能满足海量数据的快速处理需求，大数据需要借助高速度的数据处理工具来实时处理和分析。
2. 高容量（Volume）：大数据的存储容量非常庞大。
传统的数据库已经无法存储大规模的数据，需要使用分布式存储系统来满足数据存储的需求。
3. 多样性（Variety）：大数据包含多种类型和格式的数据。
传统的数据处理方法主要针对结构化数据，而大数据除了结构化数据外，还包括非结构化数据（如文本、图片、音频等）和半结构化数据（如日志、传感器数据等）。
4. 真实性（Veracity）：大数据的真实性较低，其中包含了大量的噪音和数据不一致性。
处理大数据需要面对这些不真实的数据，并采取适当的处理方法来提高数据的准确性和可靠性。
6. 价值性（Value）：大数据的价值潜力巨大。
通过对大数据的分析和挖掘，可以获得有价值的信息和洞见，帮助企业做出更明智的决策，并提供更加个性化的服务。
7. 密度（Density）：大数据在单位空间内的数据密度很高。
传统的数据采集和分析方法已经无法满足密度大的大数据的需求，需要采用更高效和更快速的数据处理方法。
大数据的定义和基本特征可以帮助我们理解大数据的本质和特点。
大
数据的出现为人们提供了大量的数据资源，但也带来了处理和分析的挑战。
因此，如何高效处理和分析大数据，挖掘出其中的价值，成为了当前各个
领域研究的热点。
2024版大数据全套教学课件
•大数据概述与基础•大数据存储与管理•大数据处理与分析目录•大数据可视化与报表•大数据安全与隐私保护•大数据应用案例与实践01大数据概述与基础大数据定义及特点定义特点分布式文件系统分布式计算框架分布式数据库数据流处理大数据技术架构大数据应用领域互联网行业金融行业制造业政府及公共服务大数据发展趋势数据驱动决策人工智能与大数据融合数据安全与隐私保护数据共享与开放02大数据存储与管理介绍HDFS 的基本概念、架构和特点，以及与传统文件系统的比较。
HDFS 概述HDFS 的读写操作HDFS 的命令行操作HDFS API 编程详细讲解HDFS 的读写流程、数据块的概念、副本策略等。
介绍HDFS 的常用命令行工具及其使用方法，如hadoop fs 命令等。
介绍如何使用Java API 进行HDFS 文件的读写操作，包括创建文件、写入数据、读取数据等。
分布式文件系统HDFSNoSQL 数据库概述介绍NoSQL 数据库的基本概念、分类和特点，以及与传统关系型数据库的比较。
常见NoSQL 数据库介绍简要介绍几种常见的NoSQL 数据库，如MongoDB 、Cassandra 、Redis 等。
NoSQL 数据库的选择与使用讲解如何根据实际需求选择合适的NoSQL 数据库，并给出使用建议。
NoSQL 数据库简介030201数据仓库HiveHive概述介绍Hive的基本概念、架构和特点，以及与传统数据库的比较。
Hive的数据模型详细讲解Hive的数据模型，包括表、分区、桶等概念及其使用方法。
Hive的查询语言HiveQL介绍Hive的查询语言HiveQL的语法、特点和常用操作，如数据查询、数据插入、数据更新等。
Hive的优化与调优讲解如何对Hive进行优化和调优，提高查询效率和性能。
数据迁移与同步数据迁移概述01数据同步概述02数据迁移与同步的实践0303大数据处理与分析MapReduce编程模型MapReduce基本概念MapReduce优化技巧MapReduce编程实例Spark内存计算框架Spark基本概念Spark优化技巧Spark编程实例1 2 3数据清洗基本概念数据预处理技术数据清洗与预处理实例数据清洗与预处理数据挖掘算法及应用数据挖掘基本概念介绍数据挖掘的定义、目的、常用算法等。
大数据基础(大数据基本概念,数据预处理、数据分 析、数据模型、数据挖掘、可视化
大数据基础涵盖了大数据的基本概念和相关技术领域，包括数据预处理、数据分析、数据模型、数据挖掘和可视化等。
1. 大数据基本概念：大数据是指规模庞大、种类繁多且产生速度快的数据集合。
它通常具有3V特征：Volume（大量的数据量）、Variety（多样的数据类型）和Velocity （高速的数据生成和处理速度）。
此外，还有Veracity（数据的真实性）和Value（数据的价值）等方面。
2. 数据预处理：数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成等操作，以提高数据质量和可用性。
常见的数据预处理步骤包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据变换等。
3. 数据分析：数据分析是指通过运用统计学、机器学习和数据挖掘等方法，从大数据中提取有用的信息和洞察，并进行解释和推断。
数据分析可以帮助发现趋势、模式、关联和异常等，以支持决策和业务优化。
4. 数据模型：数据模型是对数据和数据之间关系的抽象表示。
在大数据领域，常用的数据模型包括关系型数据模型（如SQL数据库）、非关系型数据模型（如NoSQL数据库）和图数据模型（如图数据库）等。
选择合适的数据模型可以提高数据存储和查询效率。
5. 数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据集中自动发现模式、关联和规律等的过程。
它利用统计学、机器学习和人工智能等技术，通过探索数据来发现隐藏在其中的有价值的信息。
数据挖掘可以应用于分类、聚类、预测和推荐系统等任务。
6. 可视化：可视化是将数据以图形、图表或其他可视化形式展示的过程。
通过可视化，人们可以更直观地理解数据、发现趋势和模式，并进行数据探索和分析。
常见的可视化工具包括折线图、柱状图、散点图、热力图和地图等。
以上是大数据基础中涉及的主要概念和技术领域。
深入学习这些内容可以帮助您更好地理解和应用大数据相关技术。
大数据的含义与特征
陈晴光制作
分析模 型是否足 够健壮？是 否可 能失败了
电子商务数据分析
是否有足够信息制订分析方 案并交团队成员传阅
是否有足够的高质量 数据构建分析模型
2
建立1模型阶段的主要工作： 数据准备 发现（问1题）团队要创建用于测试、培训和生
（5）调查和可视化。即在团队分收析集模和型获是得否用足于够 后健 续壮 分析？的是部否分可数据集后，利用数据可视化工
具在相对较短的时间内获悉给定数据能集失的败大了量信息。
陈晴光制作
电子商务数据分析
是否有足够信息制订分析方 案并交团队成员传阅
是否有足够的高质量 数据构建分析模型
2
数据准备
规划模1 型该阶段的主要工作包括以下2个方面：
陈晴光制作
电子商务数据分析
二、大数据的基本特征 大数据的数据体量巨大，动辄几十亿行、数百万列，数据量 业界将大数据的基本特从征T归B级纳别跃为到“4PBV、”，EB即级别V。ol1uEmB约e等（于体66量26性亿部）红、楼梦，
Variety（多样性）、Value（4价462值个性藏书）约、1.5V亿e册lo规c模ity图（书快馆的速数性据存）储。量。
（4）数据使用者和购买者
陈晴光制作
数据使用者和购买者能直接受益于数据 价值链上其他人收集和汇总的数据。
电子商务数据分析
四、大数据分析的生命周期
大数据分析的生命周期可分为6个阶段 ： 依次为发现问题、数据准备、规划模型
、建立模型、沟通结果、实施阶段。
是否有足够信息制订分析方 案并交团队成员传阅
是否有足够的高质量 数据构建分析模型
发现问题
（1）数据探索和变量选择。数据探索的目标是理
解变量之间的关系，以便决定变量的选择和方法，了解
简述大数据的基本特征
简述大数据的基本特征大数据的特点是什么？大数据应用在哪些方向？大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）。
大数据的主要应用方向：辅助决策、数据驱动服务、提升效率、实时决策反馈。
只有了解了大数据，利用好数据的辅助决策可以让我们生活变得更加美好！一、什么是大数据大数据（Big data）按照Gartner给出的定义：“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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据是一种数据集合，因为近些年来数据的爆发式增长，人们发现在数据获取、存储、管理和分析方面与传统方式有很大变化，另外随着云计算普及，分布式架构也在被人们所接受；从IT网络开始像DT网络过渡，原来物联网也开始接入互联网世界，手机、电视、汽车自动驾驶、智能家居等数据都接入数据网络，用户可以通过数联网获得全网数据融合的数据价值；大量的数据就是大数据吗？答案是否定的，大量数据必须经过结构化、数据清洗后形成可以直接进行数据挖掘和分析的有效数据才能形成大数据能力！数据质量好坏是数据智能成功的最关键因素之一！二、大数据有什么特点？根据《大数据时代》大数据的特点主要分为以下四点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）一、Volume（大量）大数据的特征其实是我们现在理解的海量数据。
“大数据”在互联网行业是必备项：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为的数据。
比如社交电商平台每天的产生订单，各个短视频、论坛、社区发布的帖子、评论及小视频，每天发送的电子邮件，以及上传的图片、视频与音乐，等等，这些无数个体产生的数据规模很庞大，数据体量早已达到了PB级别以上，大数据的大量就是我们说的海量数据。
二、Velocity（高速）随着网络传输速率不断攀升，从传统的百兆到千兆万兆网络，移动网络也已经逐步升级到了5G时代，数据的产生和传输都越来越高速。
大数据的基本概念及主要特征ppt
大数据的基本概念及主要特征什么是大数据？大数据是指由传统数据管理、处理和分析工具无法处理的超大规模、高速增长的数据集合。
大数据的定义通常包括以下几个方面：1.数据量大：大数据的基本特征之一是数据量巨大，通常以TB（TB，即1万亿字节）甚至PB（PB，即1千万亿字节）或更大的规模计量。
与传统数据相比，大数据具有数量级更高的数据。
2.数据多样：大数据不仅涵盖结构化数据（如关系型数据库中的表格数据），还包括非结构化数据（如文本、音频、视频、图像等）。
这些数据来自各种来源，包括社交媒体、传感器、日志文件等。
3.数据速度快：大数据处理与传输速度非常快，通常需要以毫秒或秒为单位进行处理。
实时数据处理是大数据的一个重要特征，对于瞬息万变的数据环境，及时获取数据并做出响应至关重要。
4.数据价值高：大数据蕴含着丰富的信息和价值，通过对大数据进行深入分析，可以帮助机构和企业发现潜在的商业机会、改进决策、提高竞争力等。
大数据的主要特征1. 三V特征：Volume、Velocity、Variety大数据的三个主要特征被称为三V特征，分别是Volume （数据量大）、Velocity（数据速度快）和Variety（数据多样）。
•Volume（数据量大）：大数据的一个显著特征是数据量巨大。
由于现代技术的迅猛发展，经济发展、社交媒体、物联网等各个领域都产生了海量的数据。
传统的数据管理和处理方法已经无法满足处理大规模数据的需求。
•Velocity（数据速度快）：大数据的产生速度非常快，数据要求实时处理。
随着互联网的普及，人们通过各种方式生成的数据不断涌现，包括社交媒体数据、传感器数据等。
这些数据需要被及时记录、处理和分析，以便做出及时的决策。
•Variety（数据多样）：大数据包含多种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据是指以表格形式存储的数据，如关系数据库中的数据。
半结构化数据是指具有一定结构但不符合传统数据库模式的数据，如XML文档。
大数据定义和特征
2 数据类型繁多
大数据是由结构化和非结构化数据组成的
– 10%的结构化数据，存储在数据库中
– 90%的非结构化数据，它们与人类信 息密切相关
科学研究 –基因组 –LHC 加速器 –地球与空间探测
企业应用 –Email、文档、文件 –应用日志 –交易记录
Web 1.0数据 –文本 –图像 –视频
Web 2.0数据 –查询日志/点击流
12：00，逛了一圈，你和朋友都累了，想找个地方吃饭。你打开大数据软件， 寻找附近的餐馆。通过该软件，你可以提前看到餐馆的视频环境，看看是否 人多。大数据还可以把你脸的部分打成马赛克，你不用担心个人信息泄露。
一.认识大数据时代
14:00,吃过午饭，你想去附近的公园玩玩，但你不知道应该去十六潭公园还是 去潜山森林公园。你又打开“XX预测”，希望它帮你分析一下，哪个公园相对 不太拥挤。根据结果，你去了十六潭公园。
规模性（Volume）
价值性（Value） （IDC）
多样性（Variety）
高速性（Velocity） 真实性（Veracity）（IBM）
“4V”定义
1.数据量大
根据IDC作出的估测，数据一直都在以每年50%的速度增长，也就是说每两年就增长一倍（大数 据摩尔定律） 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 预计到2020年，全球将总共拥有35ZB的数据量，相较于2010年，数据量将增长近30倍
数据量大n根据idc作出的估测数据一直都在以每年50的速度增长也就是说每两年就增长一倍大数据摩尔定律n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n预计到2020年全球将总共拥有35zb的数据量相较于2010年数据量将增长近30倍90的非结构化数据它们与人类信息密切相关p科学研究基因组lhc加速器地球与空间探测p企业应用email文档文件应用日志交易记录pweb10数据文本图像视频pweb20数据查询日志点击流twitterblogsnswiki价值密度低价值密度低商业价值高以视频为例连续不间断监控过程中可能有用的数据仅仅有一两秒但是具有很高的商业价值23大数据的应用大数据无处不在包括金融汽车零售餐饮电信能源政务医疗体育娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹24典型的大数据应用实例kevinspaceydavidfincher英国同名小说纸牌屋风靡全球的美剧纸牌屋大数据分析25典型的大数据应用实例从谷歌流感趋势看大数据的应用价值谷歌流感趋势通过跟踪搜索词相关数据来判断全美地区的流感情况
大数据的定义及基本特征
大数据的定义及基本特征大数据是指以海量数据为基础，通过高效的数据分析和挖掘技术，获取有价值的信息和知识的一种数据形态。
它具有以下基本特征：1. 海量性（Volume）：大数据是指规模超过传统数据库处理能力的数据集合。
它的数据量通常是以TB（10^12 bytes）甚至PB（10^15 bytes）为单位来衡量的。
2. 快速性（Velocity）：大数据的生成和流动速度非常快，需要以更高的速度对数据进行处理和分析。
例如，社交媒体上的信息可以以每秒几百万条的速度产生，需要实时地进行处理和分析。
5. 价值性（Value）：大数据的价值体现在对其中的信息和知识的挖掘和应用上。
通过大数据分析，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式，帮助决策者做出更明智的决策，提高效率和创造价值。
6. 处理复杂性（Variability）：大数据处理的复杂性体现在对数据的处理和分析上。
由于数据的多样性和数据量的庞大，需要采用先进的技术和算法来处理数据，并将其转化为有意义的信息和知识。
7. 可扩展性（Scalability）：大数据需要具备良好的可扩展性，以适应不断增长的数据量。
传统的数据处理方法和存储技术往往难以处理大规模的数据，因此需要采用分布式和并行处理的方法来实现可伸缩性。
总之，大数据是一种以海量数据为基础，通过先进的技术和算法来发现其中的价值和规律的数据形态。
它具有海量性、快速性、多样性、真实性、价值性、处理复杂性、可扩展性和实时性等基本特征。
大数据的出现和发展，正在改变人们对数据的处理和分析方式，并为决策者提供更准确、更全面的信息和知识支持。
大数据基本概念
5
大数据的结构和特征？-结构
结构化
非结构化
半结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非 结构化数据越来越成为数据的主要部分。企业中 80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按 指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段 的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保 持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的 衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开 始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新， 大数据会逐步为人类创造更多价值。
14
大数据应用和案例-职业大数据平台
更多应用...
人才 精准推送职位信息
企业 精准推送人才信息
政府 定制化数据信息
职业大数据平台
15
演示完毕，Thanks！
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大数据发展趋势-数据采集与处理
➢ 趋势七：数据质量是BI(商业智能)成功的关键
想要成功，企业需要理解原始数据与数据分析之间的差距，从而消除低质量数据并通过BI获 得更加决策
➢ 趋势八：数据生态系统复合化程度加强
大数据的世界不只是一个单一的、巨大的计算机网络，而是一个由大量活动构件与多元参与者 元素所构成的生态系统，终端设备提供商、基础设施提供商、网络服务提供商、网络接入服务 提供商、数据服务使能者、数据服务提供商、触电服务、数据服务零售商等等一系列的参与者 共同构建的生态系统。
➢ 趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之 一。
物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的 影响力。
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大数据发展趋势-数据采集与处理
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大数据的基本概念及主要特征
1. 引言
在当今信息时代，随着互联网的发展和各种技术的迅猛进步，海量数据的产生
和存储已经成为一项巨大挑战。
为了更好地应对这种挑战，大数据的概念应运而生。
本文将介绍大数据的基本概念和其主要特征。
2. 大数据的基本概念
大数据是指数量巨大、类型繁多的数据集合。
这些数据通常具有高速、多样和
大体积的特点。
大数据的特点可以从以下几个方面来进行描述：
2.1 体积大
大数据的最显著特征是数据的规模非常庞大。
传统的数据处理工具和方法已经
无法高效地处理如此大规模的数据。
2.2 多样性
大数据不仅包含结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据。
这些数据可以
来自各种来源，如传感器数据、社交媒体数据、文本数据等。
2.3 速度快
大数据的产生速度非常快。
在某些情况下，数据几乎是实时生成的，需要快速
处理和分析。
3. 大数据的主要特征
除了上述基本概念之外，大数据还具有以下主要特征：
3.1 变量性
大数据的特点之一是数据类型和数据结构可能会随时间变化。
因此，数据处理
和分析方法需要具备一定的灵活性，能够应对这种变化。
3.2 高度相关性
大数据集合中的数据往往是高度相关的。
通过对这些数据进行挖掘和分析，可
以发现潜在的关联规则和模式，为决策制定提供有益的信息。
3.3 价值密度低
大数据集合中大部分数据可能是无效的或冗余的。
因此，从这些数据中提取有价值的信息需要进行有效的处理和分析，以提高数据的价值密度。
3.4 隐私和安全性
大数据的处理和存储涉及大量的用户和个人相关信息。
因此，确保大数据的隐私和安全性成为了一个重要的问题，需要采取相应的措施。
4. 总结
本文介绍了大数据的基本概念和其主要特征。
大数据的规模庞大、多样性、高速和变量性使其在处理和分析方面具有独特的挑战和机遇。
在未来的发展中，我们需要继续探索和应用新的技术和方法，以更好地处理和利用大数据的潜力。