大数据时代的大数据思维资料32页PPT
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大数据分析PPT(共 73张)
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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.
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• 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
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• 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…
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最新大数据时代ppt课件
公共安全监控
利用大数据技术对公共安 全领域进行实时监控和预 警，提高应对突发事件的 能力。
企业经营管理与决策支持应用
市场分析与预测
通过大数据分析市场趋势、竞争 对手和消费者行为等信息，为企 业制定市场策略提供决策支持。
客户关系管理
整合客户数据资源，实现客户画像 、需求分析和精准营销，提高客户 满意度和忠诚度。
战。
数据安全法规
各国政府加强对数据安全的监管 ，企业需要遵守相关法规，确保
数据合规性。
技术创新与人才培养问题
技术更新换代
01
大数据技术发展迅速，企业需要不断跟进新技术，提高数据处
理效率和分析能力。
人才短缺
02
大数据领域人才需求旺盛，但当前市场上合格的大数据人才相
对匮乏。
培养体系不完善
03
目前大数据人才培养体系尚不完善，需要加强高校、培训机构
区块链技术在大数据领域应用前景
数据安全与隐私保护
区块链技术通过去中心化、分布式存储等特性，保障大数据的安 全性和隐私性。
数据追溯与审计
区块链技术可实现数据全生命周期的追溯和审计，提高数据的可信 度和透明度。
跨域数据共享与交换
区块链技术可打破数据孤岛，实现跨域数据的安全共享和交换。
边缘计算推动大数据处理能力提升
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
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。
发展期
2009年至2012年，大数据概念逐渐 受到关注，出现了一批大数据创业公 司，同时Hadoop等开源技术也开始 得到广泛应用。
大数据时代的大数据思维(PPT 32页)
条效率
例1：提供个性化定制性服务
美国明尼阿波利斯市郊外的一位父亲收到了美国第二大 零售商Target寄来的有关养育婴儿的优惠券
收件人是他那还读高中的女儿 这位父亲起初勃然大怒，准备同该商家理论 但后来发现女儿确实不小心怀了孕 根据25种典型消费品的消费大数据构建了“怀孕预测指
数” 商家正是根据这位少女在该店的购物记录，通过该指数
数据量（Volume）
全量超大规模（海量） K、MB（兆）、G、T、P、E、Z、Y、N、D、C 大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）
不仅是规模，更重要的是增长速度 到2012年，人类生产的所有印刷材料数据量是200PB ，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB 整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两 年内产生的 到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天 的44倍
由于这些观念能够一下子解决许多问题，所以，它似 乎将有希望解决所有基本问题，澄清所有不明了的疑 点
每个人都想迅速地抓住它们，作为进入某种新实证科 学的法宝，作为可以用来建构一个综合分析体系的概 念轴心
这种“宏大概念突然流行起来，一时间把几乎所有的 东西都挤到了一边
大数据不擅长的
数据不懂社交：”质“与”量“ 数据不懂背景：情景因素 数据会制造出更大的“干草垛”：噪声 数据偏爱潮流，忽视杰作：短期与长期 大数据无法解决大问题 数据掩盖了价值观念
市场比保健市场更为庞大，未来将达到几百万亿美元 问题：消耗时间、代价昂贵
一个肿瘤患者的基因组容量是2-3T 借助于大数据，基因测序的成本已经从几十万美元逼近
1000美元大关
大数据实践为企业创造价值的 可能途径
客户群体细分，量身定制特别服务 发现隐藏线索，进行产品和服务创
例1：提供个性化定制性服务
美国明尼阿波利斯市郊外的一位父亲收到了美国第二大 零售商Target寄来的有关养育婴儿的优惠券
收件人是他那还读高中的女儿 这位父亲起初勃然大怒，准备同该商家理论 但后来发现女儿确实不小心怀了孕 根据25种典型消费品的消费大数据构建了“怀孕预测指
数” 商家正是根据这位少女在该店的购物记录，通过该指数
数据量（Volume）
全量超大规模（海量） K、MB（兆）、G、T、P、E、Z、Y、N、D、C 大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）
不仅是规模，更重要的是增长速度 到2012年，人类生产的所有印刷材料数据量是200PB ，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB 整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两 年内产生的 到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天 的44倍
由于这些观念能够一下子解决许多问题，所以，它似 乎将有希望解决所有基本问题，澄清所有不明了的疑 点
每个人都想迅速地抓住它们，作为进入某种新实证科 学的法宝，作为可以用来建构一个综合分析体系的概 念轴心
这种“宏大概念突然流行起来，一时间把几乎所有的 东西都挤到了一边
大数据不擅长的
数据不懂社交：”质“与”量“ 数据不懂背景：情景因素 数据会制造出更大的“干草垛”：噪声 数据偏爱潮流，忽视杰作：短期与长期 大数据无法解决大问题 数据掩盖了价值观念
市场比保健市场更为庞大，未来将达到几百万亿美元 问题：消耗时间、代价昂贵
一个肿瘤患者的基因组容量是2-3T 借助于大数据，基因测序的成本已经从几十万美元逼近
1000美元大关
大数据实践为企业创造价值的 可能途径
客户群体细分，量身定制特别服务 发现隐藏线索，进行产品和服务创
(ppt版)大数据解析
分布式协作效劳 Hbase
实时分布式数据库
Flume
日志收集工具 数据库ETL工具
Ambari 安装(ānzhuāng)、部署、配置和管理工具
Hive
数据仓库
Pig 数据流处理
(chǔlǐ)
Mahuot
数据流处理
MapReduce
分布式计算框架(kuànɡ jià)
HDFS 分布式文件系统
第十八页，共四十二页。
大数据 解 (shùjù)
析
第一页，共四十二页。
目录(mùlù)
01 02
03
04
大数据概述 大数据相关技术产品 大数据应用 大数据展望
第二页，共四十二页。
什么(shén me)是大数据
大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模(guīmó) 巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内到达撷取、管理、处理、 并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
电信 大数据 (diànxìn)
网络(wǎngluò)洞察
核心：网络数据 网络规划、优化
用户洞察
核心：用户数据
用户运营/细分/营服
运营(yùnyíng)洞 察
核心：内部运营数据
降低增效/风险控制
第三十三页，共四十二页。
目录(mùlù)
01 02 03 04
2022/1/6
大数据概述 大数据相关技术产品
全体数 据
纷繁复 杂
机器( jī
qì)学
相关
习
关系
相关
(xiāngguān)
分析
聚类分析
神经网络
遗传算法
不是随机样本，而是全体数据
不是精确性，而是混杂性
实时分布式数据库
Flume
日志收集工具 数据库ETL工具
Ambari 安装(ānzhuāng)、部署、配置和管理工具
Hive
数据仓库
Pig 数据流处理
(chǔlǐ)
Mahuot
数据流处理
MapReduce
分布式计算框架(kuànɡ jià)
HDFS 分布式文件系统
第十八页，共四十二页。
大数据 解 (shùjù)
析
第一页，共四十二页。
目录(mùlù)
01 02
03
04
大数据概述 大数据相关技术产品 大数据应用 大数据展望
第二页，共四十二页。
什么(shén me)是大数据
大数据(big data)或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模(guīmó) 巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内到达撷取、管理、处理、 并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
电信 大数据 (diànxìn)
网络(wǎngluò)洞察
核心：网络数据 网络规划、优化
用户洞察
核心：用户数据
用户运营/细分/营服
运营(yùnyíng)洞 察
核心：内部运营数据
降低增效/风险控制
第三十三页，共四十二页。
目录(mùlù)
01 02 03 04
2022/1/6
大数据概述 大数据相关技术产品
全体数 据
纷繁复 杂
机器( jī
qì)学
相关
习
关系
相关
(xiāngguān)
分析
聚类分析
神经网络
遗传算法
不是随机样本，而是全体数据
不是精确性，而是混杂性
大数据PPT完整版-2024鲜版
Hive支持对数据进行汇总和生成报表 ，这使得它成为数据分析和商业智能 领域的重要工具。
2024/3/28
11
03
大数据采集与预处理
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
12
数据采集方法与技术
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为，自动抓取网页数据， 并进行解析和提取。
大规模数据处理
MapReduce是一种编程模型，用于处理和生成大数据集。它通过 将任务分解为若干个可以在集群中并行执行的小任务来加快处理速 度。
容错性
MapReduce具有容错性，能够在计算节点出现故障时重新分配任 务，确保作业的顺利完成。
灵活性
MapReduce支持各种类型的数据输入和输出，使得它能够适应不同 的数据处理需求。
大数据可视化与报告呈现
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
2024/3/28
24
数据可视化基本原理和方法
数据映射
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。
2024/3/28
9
分布式数据库HBase
01
列式存储
HBase采用列式存储方式，这使 得它在处理大量稀疏数据时具有 高效性能。
可扩展性
02
03
高可用性
HBase能够在水平方向上扩展， 通过添加更多的节点来增加存储 容量和处理能力。
(2024年)大数据介绍ppt
无监督学习
从无标签的数据中学习数据的内在结构和特征， 如聚类、降维等任务。
强化学习
智能体在与环境的交互中通过最大化累积奖赏来 学习最优行为策略。
2024/3/26
22
深度学习在大数据分析中的应用
2024/3/26
神经网络
模拟人脑神经元结构，构建多层网络模型，用于处理复杂的非线 性问题。
卷积神经网络（CNN）
性和隐私性。
02
提高数据质量和管理水平
企业应建立完善的数据质量管理体系和数据治理机制，提高数据的准确
性和可信度。
2024/3/26
03
加强人才培养和技术创新
企业应积极培养大数据专业人才，同时加强技术创新和研发投入，提升
企业在大数据领域的核心竞争力。
27
THANKS
感谢观看
2024/3/26
28
• 电商：大数据在电商领域的应用主要体现在用户行为分析、精准营销等方面。 通过对用户购物数据的挖掘和分析，电商平台可以更加准确地了解用户需求、 优化商品推荐算法，提高用户购物体验和销售额。
2024/3/26
6
02 大数据技术架构
2024/3/26
7
分布式文件系统
Hadoop Distribut…
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟， 应用领域不断拓展，人工智能、机器 学习等技术与大数据深度融合，推动 大数据产业快速发展。
2024/3/26
5
大数据应用领域
• 金融：大数据在金融领域应用广泛，包括风险管理、客户分析、投资决策等方 面。通过对海量数据的挖掘和分析，金融机构可以更加准确地评估风险、了解 客户需求，提高业务效率和盈利能力。
大数据ppt资料
大数据ppt资料大数据 PPT 资料在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门的话题。
无论是企业的决策制定、市场营销，还是医疗保健、科学研究等领域，大数据都发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们深入了解一下大数据的相关知识。
首先，我们要明白什么是大数据。
简单来说，大数据就是指那些规模巨大、复杂多样、快速生成的数据集合。
这些数据的规模之大，往往超出了传统数据处理工具和技术的能力范围。
大数据的特点通常可以用“4V”来概括，即 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety （多样）和 Value（价值）。
大量意味着数据的规模极其庞大。
比如，互联网公司每天产生的用户行为数据、交易数据等，都以海量的规模存在。
高速则指数据的生成和处理速度非常快。
在一些实时应用场景中，如金融交易、物流配送等，数据需要在极短的时间内被收集、分析和处理。
多样是指数据的类型繁多，不仅包括结构化的数据，如表格中的数据，还包括非结构化的数据，如文本、图像、音频、视频等。
而价值则是大数据的核心所在，通过对海量数据的分析和挖掘，我们能够发现隐藏在其中的有价值的信息和知识，从而为决策提供支持，创造商业价值。
那么，大数据是如何产生的呢？随着信息技术的飞速发展，特别是互联网、物联网、移动设备等的普及，数据的生成和收集变得越来越容易。
人们在使用互联网进行搜索、购物、社交等活动时，都会产生大量的数据。
企业的业务系统、传感器设备、监控摄像头等也在不断地收集着各种数据。
此外，科学研究、医疗保健等领域的数字化进程也加速了数据的生成。
大数据的应用领域非常广泛。
在商业领域，企业可以利用大数据进行精准营销。
通过分析用户的消费行为、兴趣爱好等数据，企业能够向用户推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和客户满意度。
大数据还可以帮助企业优化供应链管理，通过对库存、销售、物流等数据的分析，实现更高效的库存控制和物流配送。
在金融领域，银行和证券公司可以利用大数据进行风险评估和欺诈检测。
走进大数据时代ppt课件
智能家居
通过分析家庭用电、用水和安全等 数据，提供智能家居解决方案，提 高家庭生活的舒适度和安全性。
环境保护
利用大数据监测和分析环境污染、 气候变化和生物多样性等数据，为 政府和企业提供环保决策支持，促 进可持续发展。
04
大数据挑战与机遇
数据安全与隐私问题
数据泄露风险
由于技术和管理漏洞，大数据存 储和处理过程中可能发生数据泄 露，威胁个人隐私和企业安全。
大数据在各领域的
应用
如金融、医疗、教育、物流等行 业的典型应用案例。
案例分析讨论
电商领域的大数据应用
通过用户行为分析、商品推荐算法等技术， 提高电商平台的销售额和用户满意度。
医疗领域的大数据应用
利用大数据分析技术，协助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定，提高医疗质量和效率。
物流领域的大数据应用
运用大数据优化物流网络布局和运输路线规 划，降低物流成本和提高配送效率。
推动大数据应用创新
企业应积极推动大数据的应用创新，探索大数据与业务融合的新模式 和新业态，提升企业核心竞争力。
05
大数据未来发展趋势
人工智能与机器学习融合
深度学习算法不断优化
通过改进神经网络结构、提高训练效率等方式，深度学习算法在 图像识别、语音识别等领域取得突破性进展。
强化学习拓展应用场景
强化学习在与环境交互中学习策略，将在自动驾驶、机器人控制等 领域发挥更大作用。
大数据在金融领域的应用将推动风险管理、投资决策等方 面的智能化发展。
06
总结回顾与拓展思考
关键知识点总结
大数据的定义与特
征
大数据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，具有数据量 大、处理速度快、数据种类多等 特征。
关于大数据的ppt课件
分析才能发现。
大数据的发展历程
01
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。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据的发展历程
01
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。
02
发展期
2009年至2012年，大数据逐渐受到关注，出现了Hadoop等开源技术
，数据处理和分析能力得到进一步提升。
03
成熟期
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，包括金融、
物流行业应用
智能调度
利用大数据和人工智能技 术，实现物流车辆的智能 调度和路线规划，提高运 输效率。
仓储管理
通过大数据分析，优化仓 库布局和库存管理，降低 仓储成本。
物流预测
基于历史数据和实时信息 ，预测物流需求和运输状 况，为物流企业提供决策 支持。
其他行业应用
教育行业
通过分析学生的学习数据和行为 习惯，提供个性化的教育方案和
分布式数据存储与处理
借助区块链技术的分布式特性，实现大数据的分布式存储和处理， 提高数据处理效率。
边缘计算对大数据处理的影响
降低数据传输成本
通过边缘计算将数据处理和分析任务部署在数据产生的源头，减少 数据传输量，降低传输成本。
提高数据处理效率边缘计源自能够实时处理和分析数据，减少数据传输延迟，提高数据 处理效率。
增强数据安全性
边缘计算将数据存储在本地，减少了数据泄露的风险，增强了数据安 全性。
大数据推动数字化转型
企业经营决策支持
通过大数据分析，为企业提供市场趋势、用户需求等关键信息， 支持企业经营决策。
业务流程优化
利用大数据技术对业务流程进行实时监控和分析，发现潜在问题， 优化业务流程。
产品创新与服务升级
基于大数据分析结果，推动企业产品创新和服务升级，提升市场竞 争力。
大数据时代生活工作与思维的大变革概述共37张课件
我们的隐私被二次利用了
2. 技术手段保护——模糊化：如果所有人的信息在数据库里，有意识地避免就是此地无银三百两 实例：谷歌的图像采集车在很多国家采集了道路和房屋的图像（以及很多备受争议的数据）。 德国媒体和民众强烈地抗议了谷歌的行为，因为民众认为这些图片会帮助黑帮窃贼选择有利可图的目标。有的业主不希望他的房屋或花园出现在这些图片上，顶着巨大的压力，谷歌同意将他们的房屋或花园的影像模糊化。 但是这种模糊化却起到了反作用，
我们的隐私被二次利用了
1. 法律手段保护——告知于许可：大数据的二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意 公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦无法同意这种尚是未知的用途。 一开始的时候就要用户同意所有可能的用途，也是不可行的。 大数据时代，告知与许可这个经过了考验并且可信赖的基石，要么太狭隘，限制了大数据潜在价值的挖掘，要么就太空泛而无法真正地保护个人隐私。
数据独裁
大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠。 实例：罗伯特·麦克纳马拉 美国国防部长 福特汽车公司总裁 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。
数据独裁
卓越的才华并不依赖数据 实例：google 的数据依赖 Apple乔布斯的才能
从个人许可到让数据使用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据使用者很有意义因为数据使用者比其他人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益获得者：监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间 “差别隐私”：信息模糊
管理变革2：个人动因VS预测分析
依据大数据预测做出的决策，特定的防护措施必须到位： 公开原则，包括数据和算法 公正原则，第三方专家公证的可靠、有效的算法系统。 可反驳原则。明确提出个人可以对其预测进行反驳的具体方式。 确保个人动因能防范“数据独裁”的危害。
2. 技术手段保护——模糊化：如果所有人的信息在数据库里，有意识地避免就是此地无银三百两 实例：谷歌的图像采集车在很多国家采集了道路和房屋的图像（以及很多备受争议的数据）。 德国媒体和民众强烈地抗议了谷歌的行为，因为民众认为这些图片会帮助黑帮窃贼选择有利可图的目标。有的业主不希望他的房屋或花园出现在这些图片上，顶着巨大的压力，谷歌同意将他们的房屋或花园的影像模糊化。 但是这种模糊化却起到了反作用，
我们的隐私被二次利用了
1. 法律手段保护——告知于许可：大数据的二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意 公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦无法同意这种尚是未知的用途。 一开始的时候就要用户同意所有可能的用途，也是不可行的。 大数据时代，告知与许可这个经过了考验并且可信赖的基石，要么太狭隘，限制了大数据潜在价值的挖掘，要么就太空泛而无法真正地保护个人隐私。
数据独裁
大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠。 实例：罗伯特·麦克纳马拉 美国国防部长 福特汽车公司总裁 数据有其局限性，数据的质量可能会很差，有误导性。
数据独裁
卓越的才华并不依赖数据 实例：google 的数据依赖 Apple乔布斯的才能
从个人许可到让数据使用者承担责任，因为将责任从民众转移到数据使用者很有意义因为数据使用者比其他人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益获得者：监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间 “差别隐私”：信息模糊
管理变革2：个人动因VS预测分析
依据大数据预测做出的决策，特定的防护措施必须到位： 公开原则，包括数据和算法 公正原则，第三方专家公证的可靠、有效的算法系统。 可反驳原则。明确提出个人可以对其预测进行反驳的具体方式。 确保个人动因能防范“数据独裁”的危害。
大数据时代生活工作与思维的大变革概述PPT课件
– 研究者认为，通过监控人类的行为可以发现他 们的不良意图。
– 美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检 测的准确度可以达到70%。
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
• 大多数情况下，我们已经在以预测之名采 用大数据分析。它把我们放在一个特定的 人群之中来对我们进行界定。
我们的隐私被二次利用了
• 实例：能源的使用情况暴露了一个人的日 常习惯、医疗条件和非法行为等。
– 实例，美国和欧洲部署的一些智能电表每6秒 钟采集一个实时读数，这样一天所得到的数据 比过去传统电表收集到的所有数据还要多。因 为每个电子设备通电时都会有自己独特的“负 荷特征”，比如热水器不同于电脑，而它们与 Led大麻生长灯又不一样。
– 传感器从炼油厂采集的数据工厂的机器数据、 – 机场的气象数据 – 沙井盖爆炸数据等。
• 事实上，这方面的数据分析并不威胁个人 隐私。
我们的隐私被二次利用了
• 目前所采集的大部分数据都包含有个人信 息，而且存在着各种各样的诱因，让我们 想尽办法去采集更多、存储更久、利用更 彻底，甚至有的数据表面上并不是个人数 据，但是经由大数据处理之后就可以追溯 到个人了。
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
我们的隐私被二次利用了
1. 法律手段保护——告知于许可：大数据的 二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人 同意
– 公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦 无法同意这种尚是未知的用途。
– 一开始的时候就要用户同意所有可能的用途， 也是不可行的。
– 大数据时代，告知与许可这个经过了考验并且 可信赖的基石，要么太狭隘，限制了大数据潜 在价值的挖掘，要么就太空泛而无法真正地保 护个人隐私。
– 美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检 测的准确度可以达到70%。
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
• 大多数情况下，我们已经在以预测之名采 用大数据分析。它把我们放在一个特定的 人群之中来对我们进行界定。
我们的隐私被二次利用了
• 实例：能源的使用情况暴露了一个人的日 常习惯、医疗条件和非法行为等。
– 实例，美国和欧洲部署的一些智能电表每6秒 钟采集一个实时读数，这样一天所得到的数据 比过去传统电表收集到的所有数据还要多。因 为每个电子设备通电时都会有自己独特的“负 荷特征”，比如热水器不同于电脑，而它们与 Led大麻生长灯又不一样。
– 传感器从炼油厂采集的数据工厂的机器数据、 – 机场的气象数据 – 沙井盖爆炸数据等。
• 事实上，这方面的数据分析并不威胁个人 隐私。
我们的隐私被二次利用了
• 目前所采集的大部分数据都包含有个人信 息，而且存在着各种各样的诱因，让我们 想尽办法去采集更多、存储更久、利用更 彻底，甚至有的数据表面上并不是个人数 据，但是经由大数据处理之后就可以追溯 到个人了。
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
大数据时代生活工作与思维的大变革 概述(PP T37页)
我们的隐私被二次利用了
1. 法律手段保护——告知于许可：大数据的 二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人 同意
– 公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦 无法同意这种尚是未知的用途。
– 一开始的时候就要用户同意所有可能的用途， 也是不可行的。
– 大数据时代，告知与许可这个经过了考验并且 可信赖的基石，要么太狭隘，限制了大数据潜 在价值的挖掘，要么就太空泛而无法真正地保 护个人隐私。
大数据时代PPT课件
亚马逊前任首席科学家Andreas Weigend说：“数据是新的石油。”
4
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一.认识大数据时代
随着一系列标志性事件的发生和建立，人们越发感觉到大数据时代的力 量。因此2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”。
得三当 数分今 据技“ 者术大 得，社 天七会 下分” 。数，
据 ，
医院
一个病人的CT影像数据量达几十GB 全国每年需保存的数据达上百亿GB
9
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二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
市场营销
金融学
生活娱乐
第10页/共33页
总统选举
10
二.大数据的应用领域——政治领域
大数据在我国电子政务领域的应用
14
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二.大数据的应用领域——政治领域
行为方式——从独立向协同转变
内部协同：各地区政府、各层级政府和各部门之间
如济南电子政务数据交换平台实现了工商、国税、质检、 公安、社保等20多个部门涉税数据的共享，国税局与地税局通 过数据比对，发现了25000条数据差异，落实纳税企业5000多 户，补缴税款2700多万元。
5
4 升学率
课堂 7
5 识字的准确率
举手次数
6
第2作0页业/共的33正页确率
20
20
二.大数据的应用领域——生活娱乐方面
大数据首次播报春运迁徙实况
40天，36亿人次。这是2014年春运的总时间和总出行人数。在这场堪称 人类历史上最大规模的短期迁徙中，人群从哪儿去了哪儿？哪些线路最热门？ 在以往，这些问题可能难以精确回答。但随着技术进步，通过应用“大数据” 这一技术利器，人们已经接近“在迷宫中感受全局”地看见春运的全景。
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一.认识大数据时代
随着一系列标志性事件的发生和建立，人们越发感觉到大数据时代的力 量。因此2013年被许多国外媒体和专家称为“大数据元年”。
得三当 数分今 据技“ 者术大 得，社 天七会 下分” 。数，
据 ，
医院
一个病人的CT影像数据量达几十GB 全国每年需保存的数据达上百亿GB
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二.大数据的应用领域
教育学 情报学 公共服务
天文学
电子政务
传媒业
生物医学
商业智能 图书馆学
气候学
企业管理
市场营销
金融学
生活娱乐
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总统选举
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二.大数据的应用领域——政治领域
大数据在我国电子政务领域的应用
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二.大数据的应用领域——政治领域
行为方式——从独立向协同转变
内部协同：各地区政府、各层级政府和各部门之间
如济南电子政务数据交换平台实现了工商、国税、质检、 公安、社保等20多个部门涉税数据的共享，国税局与地税局通 过数据比对，发现了25000条数据差异，落实纳税企业5000多 户，补缴税款2700多万元。
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课堂 7
5 识字的准确率
举手次数
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第2作0页业/共的33正页确率
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二.大数据的应用领域——生活娱乐方面
大数据首次播报春运迁徙实况
40天，36亿人次。这是2014年春运的总时间和总出行人数。在这场堪称 人类历史上最大规模的短期迁徙中，人群从哪儿去了哪儿？哪些线路最热门？ 在以往，这些问题可能难以精确回答。但随着技术进步，通过应用“大数据” 这一技术利器，人们已经接近“在迷宫中感受全局”地看见春运的全景。
(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