大数据分析教程 ppt课件
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
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。
大数据分析教材PPT图文
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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。
大数据分析课件
大数据分析课件大数据分析课件第一章:引言1.1 课程介绍本章将介绍大数据分析课程的背景、目的和内容概述。
第二章:大数据概述2.1 大数据定义本节将定义大数据的概念,解释其特点和意义。
2.2 大数据应用领域本节将介绍大数据在各个行业中的应用,如零售业、金融业、医疗保健等。
2.3 大数据处理工具本节将介绍大数据处理的常用工具,如Hadoop、Spark等。
第三章:数据采集与清洗3.1 数据采集方法本节将介绍常用的数据采集方法,如网络爬虫、传感器数据获取等。
3.2 数据清洗技术本节将介绍数据清洗的方法和技术,以确保数据的准确性和完整性。
第四章:数据存储与管理4.1 数据存储技术本节将介绍数据存储的技术和数据库管理系统,如关系型数据库、NoSQL数据库等。
4.2 数据仓库与数据湖本节将介绍数据仓库和数据湖的概念、特点和使用场景。
第五章:数据分析与挖掘5.1 数据分析方法本节将介绍数据分析的常用方法,如统计分析、机器学习、数据可视化等。
5.2 数据挖掘技术本节将介绍数据挖掘的技术和方法,如关联规则、聚类分析、分类算法等。
第六章:大数据应用案例6.1 零售业案例本节将介绍大数据在零售业中的应用案例,如商品推荐、销售预测等。
6.2 金融业案例本节将介绍大数据在金融业中的应用案例,如风险评估、反欺诈分析等。
6.3 医疗保健案例本节将介绍大数据在医疗保健领域中的应用案例,如疾病预测、医疗资源管理等。
第七章:数据隐私与安全7.1 数据隐私保护本节将介绍数据隐私的概念和保护措施,如数据脱敏、隐私政策等。
7.2 数据安全管理本节将介绍数据安全管理的方法和技术,如访问控制、加密算法等。
第八章:大数据伦理与法律8.1 大数据伦理问题本节将介绍大数据应用中涉及的伦理问题,如数据歧视、隐私侵犯等。
8.2 大数据法律框架本节将介绍与大数据相关的法律法规和政策,如数据保护法、隐私法等。
第九章:总结与展望9.1 课程总结本节将总结本课程的主要内容和学习收获。
大数据分析方法精选ppt
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”
大数据分析课件
2
分布式计算模型
分布式计算模型如MapReduce,通过将 一个大规模的计算任务拆分成若干个可 以在单个计算节点上完成的子任务,并 将这些子任务分发到各个计算节点上进 行并行处理,最后将处理结果合并得到 最终结果。
3
分布式存储原理
分布式存储系统将数据分散存储在多个 独立的节点上,通过数据冗余和容错机 制保证数据的可靠性和可用性。常见的 分布式存储系统有HDFS、Cassandra等 。
数据挖掘工具
Python、R、SAS、SPSS等。
机器学习原理及应用
1 2
机器学习定义
通过训练数据自动找到规律,并应用于新数据的 过程。
机器学习算法
监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学Fra bibliotek 等。3
机器学习应用
图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统 等。
深度学习在大数据分析中应用
深度学习定义
分布式文件系统原理及应用
分布式文件系统概述
定义、特点、发展历程等。
分布式文件系统架构
客户端、元数据服务器、数据 服务器等组成部分及其作用。
分布式文件系统原理
数据分块、副本策略、容错机 制等核心技术原理。
典型分布式文件系统
Hadoop HDFS、GlusterFS、 Ceph等主流分布式文件系统的
介绍及比较。
可信度评估方法
介绍基于统计学、信息论等方法的算法可信度评 估原理及实践。
提升策略
探讨通过模型融合、特征选择、超参数优化等手 段提升算法可解释性与可信度的方法。
人工智能赋能下大数据分析创新方向
深度学习在大数据分析中 的应用
介绍深度学习在数据挖掘、自 然语言处理等领域的应用原理 及案例。
大数据专题(共43张PPT)
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 。
大数据的分析课件ppt
THANK YOU
感谢观看
总结词
通过大数据分析,深入了解用户在电商平台上的行为模 式和偏好,优化产品推荐和营销策略。
详细描述
收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购买、评价等数 据,运用数据分析工具进行挖掘和分析。识别用户的购 买习惯、兴趣爱好和消费趋势,为产品开发和营销提供 有力支持。
社交媒体情绪分析
总结词
利用大数据分析社交媒体上的文本、图片和视频,了 解公众的情绪和态度,为企业决策提供依据。
预测性分析
预测模型建立
利用回归分析、时间序列分析、机器学习等技术,建 立数据预测模型,对未来数据进行预测。
模型评估与优化
通过交叉验证、调整参数等方法,评估模型的预测精 度和稳定性,并进行优化和改进。
预测结果解读
对预测结果进行解释和说明,帮助用户理解预测的意 义和价值。
规范性分析
01
数据关联分析
通过关联规则挖掘、相关性分析 等技术,发现数据之间的关联和 规律,为决策提供支持。
数据清洗
在数据存储之前,需要对数据进行清洗,去除重 复、错误或不完整的数据。
数据整合
将来自不同数据源的数据进行整合,以便进行更 全面的分析。
数据分析
利用统计分析、机器学习等技术对大数据进行深 入分析,以揭示数据中的模式和趋势。
数据可视化
数据可视化是将大数据以图形、图表 等形式呈现出来,以便更好地理解和 解释数据。
数据泄露风险
大数据的收集和处理涉及到大量的个人隐私信息,需要采取有效 的安全措施,防止数据泄露和滥用。
访问控制和权限管理
建立完善的访问控制和权限管理制度,对数据进行分级管理,确 保只有经过授权的人员能够访问相关数据。
加密与脱敏技术
大数据分析ppt课件完整版
数据质量与可信度问题
数据质量问题
大数据中包含了大量不准确、不完整或格式不统一的 数据,如何保证数据质量是数据分析的关键。
数据可信度挑战
虚假数据、误导性信息等可能影响数据分析结果的准 确性,如何提高数据可信度是重要议题。
数据治理与标准化
通过建立数据治理机制和标准化流程,提高数据质量 和可信度,保证数据分析结果的准确性。
数据仓库
构建数据仓库,实现数据的整合、管理和优化,提供统一的数据视图。
数据湖
利用数据湖技术,实现多源异构数据的集中存储和管理。
数据安全与隐私保护
制定数据安全策略,采用加密、脱敏等技术手段保护数据安全与隐私。
数据分析与挖掘
描述性分析
运用统计学方法对数据进行描述性分析,如数据 分布、集中趋势、离散程度等。
NoSQL数据库
如HBase、Cassandra等 ,适用于非结构化数据存 储和大规模数据处理。
云存储服务
如AWS S3、阿里云OSS 等,提供高可用、高扩展 性的在线存储服务。
数据挖掘算法
分类算法
如决策树、随机森林等,用于预测离 散型目标变量。
聚类算法
如K-means、DBSCAN等,用于发 现数据中的群组结构。
诊断性分析
通过数据挖掘技术,如关联规则挖掘、聚类分析 等,发现数据中的异常和模式。
ABCD
预测性分析
运用回归分析、时间序列分析等方法对数据进行 预测性分析,揭示数据间的潜在关系。
处方性分析
基于诊断结果,提供针对性的解决方案和优化建 议。
数据可视化呈现
数据可视化工具
运用Tableau、Power BI等数据可视化工具 ,将数据以图表、图像等形式呈现。
大数据分析PPT
数据质量是BI(商业智能)成功的关键:采用自助式商业智能工具进行大数据处理的企业将会脱颖而出。其中要面临的一个挑战是,很多数据源会带来大量低质量数据。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获得更佳决策。
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、触点服务、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。
= 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
商品零售大数据
消费大数据
大数据PPT
BIG DATA PRESENTATION
BIG DATA
大数据的数据度量?
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
趋势三
科学理论的突破:随着大数据的快速发展,就像计算机和互联网一样,大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术,可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论,实现科学技术上的突破。
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
大数据分析PPT(共73张)
Master-Slave架构、 MapReduce架构、DAG架构 等
分布式计算编程模型
MapReduce编程模型、BSP编 程模型、Dryad编程模型等
分布式计算资源调度
资源调度策略、任务调度算法 、容错机制等
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS、Ceph等
02
03
04
NoSQL数据库
针对性和有效性。
医疗行业应用
1 2 3
个性化医疗
通过大数据分析,对患者的基因、生活习惯、病 史等信息进行综合分析,为患者提供个性化的治 疗方案和健康建议。
精准医疗
运用大数据分析技术,对疾病的发生、发展、转 归等过程进行深入研究,为精准诊断和治疗提供 科学依据。
医疗资源管理
通过大数据分析,对医疗资源的分布、利用、需 求等进行实时监测和预测,提高医疗资源的配置 效率和管理水平。
特点
大数据具有5V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样 )、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
大数据发展历程
萌芽期
成熟期
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。
2013年至今,大数据技术逐渐成熟, 应用领域不断扩大,同时大数据产业 也开始形成。
未来发展趋势预测
人工智能与大数据融合
人工智能技术将进一步提高大数据处 理和分析的效率和准确性。
数据驱动决策
大数据将更广泛地应用于企业决策、 政府治理等领域,提高决策的科学性 和有效性。
跨界融合与创新
大数据将与云计算、物联网、区块链 等技术相结合,推动跨界融合和创新 发展。
(2024年)大数据介绍pptppt课件
Flink
03
一个流处理和批处理的开源框架,提供了高吞吐、低延迟的数
据处理能力。
8
数据存储与管理技术
2024/3/26
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。
9
数据处理与分析技术
SQL与NoSQL数据库
用于数据的存储和查询,包括关系型数据库 (如MySQL、PostgreSQL)和非关系型数 据库(如MongoDB、Redis)。
2024/3/26
数据挖掘与机器学习
通过统计学、计算机视觉、自然语言处理等技术, 从数据中提取有用信息和预测未来趋势。
金融科技
金融机构利用大数据分析进行 风险评估、信用评级、反欺诈 等。
商业智能
通过大数据分析,帮助企业了 解市场趋势、客户需求和行为 模式,为决策提供支持。
2024/3/26
医疗健康
大数据在医疗健康领域的应用 包括疾病预测、个性化医疗、 药物研发等。
物联网
物联网产生的海量数据需要大 数据技术进行处理和分析,以 实现智能化应用。
6
02
大数据技术基础
Chapter
2024/3/26
7
分布式计算技术
2024/3/26
MapReduce
01
一种编程模型,用于大规模数据集的并行计算,将问题拆分为
若干个可以在集群中并行处理的小任务。
Spark
02
大数据分析讲稿ppt教案 (2)
05
大数据挑战与解决方案
数据安全与隐私保护
总结词
数据安全与隐私保护是大数据分析中最重要的挑战之一,需要采取有效的措施来保护数 据的安全和隐私。
详细描述
随着大数据的普及,数据安全和隐私保护问题越来越突出。为了确保数据的安全,需要 采取一系列的安全措施,如数据加密、访问控制和安全审计等。同时,为了保护用户的 隐私,需要遵循隐私法规和政策,如欧盟的通用数据保护条例(GDPR),以避免数据
分类和预测
利用已知数据进行训练,对未知数据进行分类或预测。
机器学习
监督学习
利用已知结果的数据进行训练,对未知结果 的数据进行预测。
无监督学习
对没有标签的数据进行学习,发现数据的内 在结构和关系。
强化学习
通过与环境的交互进行学习,以最大化奖励 或最小化惩罚。
数据可视化
图表
使用柱状图、折线图、饼图等基本图表展示 数据。
泄露和滥用。
数据质量与准确性
总结词
数据质量与准确性是大数据分析的关键因素,需要采取有效的数据清洗和校验措施来提高数据的质量和准确性 。
详细描述
在大数据分析中,数据质量参差不齐,需要进行数据清洗和校验。数据清洗主要包括去除重复数据、处理缺失 值和异常值等。数据校验则主要是通过数据验证规则和业务规则等来确保数据的准确性和一致性。这些措施能 够提高数据的质量和准确性,从而为后续的数据分析提供更好的基础。
总结词
商业智能通过数据可视化工具呈现分析结果,便于理解和 使用。
详细描述
商业智能通常通过数据可视化工具(如仪表盘、报表、图 表等)呈现分析结果,使得分析结果更加直观易懂,方便 企业决策者快速了解业务状况,做出更好的决策。
总结词
大数据分析课件
4 大必 要的活 动步骤
第五章 大数据分析
(2)采集数据
数据采集就是运用合适的方法来有效收 集尽可能多的相关数据,从而为数据分 析过程的顺利进行打下基础。常用的数 据采集方法包括:系统日志采集方法, 这是目前广泛使用的一种数据采集方法。
(4)数据挖掘
数据挖掘的目的是在现有数据基础之上利 用各类有效的算法挖掘出数据中隐含的有 机质信息,从而达到分析推理和预测的效 果,实现预定的高层次数据分析需求。
Storm
Storm是一个开源的、分布式的 具有高容错性的实时计算系统。 Storm能够十分可靠地处理庞大 的数据流,能够用来处理Hadoop 的批量数据。Storm应用领域广 泛,包括:在线机器学习、实时 分析、分布式RPC(远过程调 用)、持续计算、ETL等等。 Storm的处理速度非常迅速,每 个节点每秒可以处理上百万个数 据元组,Storm支持多种语言编 程,具有容错性高、可扩展、易 于设置和操作的特点。
机器学习算法从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未
机器学习
知数据进行预测。高性能的以机器学习算法为核心的数据分 析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。
可视化分析与信息绘图学和信息可视化相关。数据可视
可视化 分析
化的目标是以图形方式清晰有效地展示信息,从而便于 解释数据之间的特征和属性情况。
MLlib是构建在Apache Spark上的 一个可扩展的分布式机器学习库, 充分利用了 Spark 的内存计算和 适合迭代型计算的优势,将性能 大幅度提升。MLlib支持的分类算 法主要有:朴素贝叶斯、逻辑回 归、决策树和支持向量机.MLlib 支持的回归算法主要有:Lasso、 线性回归、决策树和岭回归。聚 类算法属于非监督式学习,MLlib 目前支持广泛使用的Kmeans算法。 MLlib也支持基于模型的协同过滤, 其中用户和商品通过一小组隐语 义因子进行表达,并且这些因子 也用于预测缺失元素。
大数据分析讲稿PPT
理论
THEOபைடு நூலகம்Y
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
01
人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。
学习
可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超 出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理
02
思考
论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一 个应用分支。
大数据的应用领域
教育学 天文学 金融学
情报学 电子政务 生活娱乐
公共服务 传媒业 总统选举
生物医学 气候学 图书馆学
商业智能 企业管理 市场营销
强大的执行力
备用
精准的营销能力
对项目的深刻理解
丰富的产品运营经验
领先的技术优势
过硬的开发能力
点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,点击输入详细的内容文本,
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。自2013年开始, 大数据技术已开始和云计算技术紧密结合,预 计未来两者关系将更为密切。
数据科学和数据联盟的成立:未来,数据
科学将成为一门专门的学科,被越来越多的人 所认知。各大高校将设立专门的数据科学类专 业,也会催生一批与之相关的新的就业岗位。
01 02 03 04
大数据(BIG DATA)
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。
对于“大数据”(Big data) 研究机构Gartner给出了这样
大数据的处理和分析ppt课件
– 原理十分简单 现在大家都有上网搜索信息的习惯,连头痛感冒
也上网搜索,谷歌流感趋势项目通过记录搜索有关 “流感”词条的地区和频率,并分析其与流感在时间 和空间上的传播之间的联系,追踪到流感广泛传播 的地区,进而预测流感可能爆发的高危地区。即当 某地区在网上搜寻与流感有关信息的人日益增多, 很可能意味着该地区有许多人患上流感类疾病
经关联分析,可发现顾客经常同时购买的商品:尿布牛5 奶
大数据的魅力
• 大数据
– 大数据,或称海量数据,指所涉及的数据量规模 巨大到无法通过人工,在合理时间内达到截取、 管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息
– 在总数据量相同的情况下,与个别分析独立的小 型数据集相比,将各个小型数据集合并后进行分 析可得出许多额外的信息和数据关系性,可用来 察觉商业趋势、避免疾病扩散、打击犯罪、测定 实时交通路况或判定研究质量等
社交网络、电子商务、搜索引擎等
– 在线数据的实时流式处理
日志数据、传感器数据、Web数据等;数据连续
不断、来源众多、格式复杂等; 流式挖掘、实时分
析、…;应用于智能交通、环境监控、金融银行等
– 还有在线数据的交互处理、图数据处理
24
大数据的处理
• MapReduce编程模型
– 是批量数据处理的一个常用编程模型
– 速度快(Velocity)。 数据往往以数据流的形式动 态快速地产生,具有很强的时效性,用户只有把 握好对数据流的掌控才能有效利用这些数据。例 如,一天之内需要审查500万起潜在的贸易欺诈案 件;需要分析5亿条日实时呼叫的详细记录,以预 测客户的流失率
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大数据时代的思维变革
数据采集和数据处理技术已经发生了翻天 覆地的变化,人们的思维和方法要跟得上这 个变化
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3.2查看样例数据
原始数据表:train_format2.csv数据
user_id age_range gender merchant_id label
activity_log
34176
408895:1505:7370:1107:0
412
-1 17235:1604:4396:0818:0#954723:1604:4396:0818:0#275437:1604:4396:0818:0#236488:1505:4396:1024:0
create table match_data( user_id int, age_range int, gender int, merchant_id int, label int, activity_log varchar(1000)
) row format delimited fields terminated by ',';
3.4hive基本操作—导入数据
将root下的train_format2.csv数据导入到创建的match_data表中
load data local inpath '/root/train_format2.csv' overwrite into table match_data;
查看match_data数据
2018
大数据竞赛培训之数据分析
讲师:赵利平
日期:2018年11月11日
1
原理介绍
2
学习目标
目录
CONTENTS
3
前期准备
4
数据分析
01 原理介绍
原理介绍
本次数据分析是采用Hive进行的, Hive是建立在 Hadoop 上的数据仓库基础 构架。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是 一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。
1107
0
818
0
3.3hive操作--创建表
创建比赛数据表match_data,要求表结构与提供的数据结构一样,信息包
含用户iduser_id、用户性别gender、商家唯一id merchant_id、购物者标签
label,均为为int类型,用户与商家交互信息activity_log为varchar类型。
HDFS
02 学习目标
学习目标
学习 目标
掌握将本地文件上传至hdfs指定路 径技能
掌握创建hive表,并将本地数据 信息导入技能
掌握创建表获取指定格式、指定 信息技能
掌握转化率计算等函数
03前期准备
3.1hive基本操作
进入hive安装目录 cd /usr/hive/apache-hive-2.1.1-bin/
user_id 34176 34176
age_range 6 6
gender 0 0
merchant_id 944 412
label -1 -1
item_id
408895 17235
category _id 1505 1604
brand_id 7370 4396
time_stamp action_type
启动hive client(master上) bin/hive
查看数据库列表 show databases;
3.1hive基本操作
建数据库 create database hongya; //创建数据库hongya show databases; //查看数据库,发现有库hongya use hongya; //使用hongya数据库
activity_log 408895:1505:7370:1107:0 17235:1604:4396:0818:0 954723:1604:4396:0818:0 275437:1604:4396:0818:0 236488:1505:4396:1024:0
中间表2:将拆成行的数据activity_log中以‘:’分割的数据拆分成元素
中间表1:初步创建表将activity_log中以‘#’分割的数据拆成多行数据
user_id 34176 34176 34176 34176 34176
age_range 6 6 6 6 6
gender 0 0 0 0 0
merchant_id 944 412 412 412 412
label -1 -1 -1 -1 -1
Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言,称为 HQL,它允许熟悉 SQL 的用户查 询数据。同时,这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。
Hive的Sql语 句
解释为mapreduce
select * from match_data limit 100;
04 数据分析
4.1数据分析—中间表
中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表。报表系统中的中间表 是普遍存在的。分析接下来的四个问题:
创建click表,写入商品点击次数top100数据 创建add_to_cart表,写入商品被加入购物车次数top100数据 创建collect表,写入商品被收藏次数top100数据 创建emption表,写入商品被购买次数top100数据
4.1数据分析—中间表
CREATE TABLE RESULT AS //创建RESULT表并获取match_data的USER_ID, ITEM_ID, BRAND_ID, ATIION_TYPE SELECT USER_ID, SPLIT(LOG_SPLIT,':')[0] AS ITEM_ID, //将拆成行的数据以:为分隔符筛选字符串第0位 SPLIT(LOG_SPLIT,':')[2] AS BRAND_ID, //将拆成行的数据以:为分隔符筛选字符串第2位 SPLIT(LOG_SPLIT,':')[4] AS ATIION_TYPE //将拆成行的数据以:为分隔符筛选字符串第4位 FROM (SELECT USER_ID,LOG_SPLIT FROM match_data LATERAL VIEW EXPLODE(SPLIT(ACTIVITY_LOG,‘#’)) ACTIVITY_LOG AS LOG_SPLIT ) T1;