大数据与信息采集简介汇总共63页
大数据采集技术-大数据关键技术
数据来源 数据库
系统日志 网络数据
传感器
数据采集 DataX Flume
爬虫技术
业务特定的 数据采集器
大数据关键技术
大数据预处理技术 大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平 滑、合并、规格化及检查一致性等操作。因获取的数据可能具有多种结构和类 型，数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结 构，以达到快速分析处理的目的。
Meta Store
Job Trackerຫໍສະໝຸດ Name NodeData
HDFS DN
Task Tracker
Hadoop
大数据关键技术
大数据处理技术
大数据的应用类 型很多，主要的 处理模式可以分 为流处理模式和 批处理模式两种。 批处理是先存储 后处理，而流处 理则是直接处理。
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行批量计算。概念Map和
SQL Syntax+ Compute Framework
Resource Management
Storage
Distribute File System
Column Database
谢谢
大数据关键技术
大数据存储技术 大数据存储及管理的主要 目的是用存储器把采集到 的数据存储起来，建立相 应的数据库，并进行管理 和调用。
数据
SQL
JDBC WUI
Thrift Serve
r
Driver (Compiler, Optimizer,
Executor)
Hive (Over Hadoop 0.20.X)
大数据关键技术
1.掌握大数据关键技术的分类 2.掌握大数据关键技术基础概念
数据采集基础知识PPT课件
数据处理
对采集到的数据进行处理和分析 ，提取有用信息。
04 数据采集方法分类与特点
手动录入法
定义
通过人工方式将数据逐条录入到目标系统中。
缺点
效率低下，易出错，不适合大规模数据采集。
优点
灵活性高，适用于小规模、非结构化数据采 集。
应用场景
问卷调查、实验数据记录等。
数据传输技术
数据传输方式
可分为有线传输和无线传 输两种，有线传输稳定可 靠，无线传输灵活方便。
数据传输协议
如TCP/IP、HTTP、MQTT 等，用于规定数据传输的 格式和规则。
数据传输安全
采用加密技术、身份认证 等措施，确保数据传输过 程中的安全性和完整性。
数据存储技术
数据存储介质
包括磁存储、光存储、半导体存储等， 不同介质具有不同的性能和成本。
数据采集基础知识ppt课件
contents
目录
• 数据采集概述 • 数据采集技术原理 • 数据采集系统组成与功能 • 数据采集方法分类与特点 • 数据采集工具介绍及使用技巧 • 数据采集实施流程与规范 • 数据采集挑战与解决方案
01 数据采集概述
数据采集定义与重要性
数据采集定义
数据采集是指从各种数据源中收 集、提取和整理数据的过程，为 后续的数据分析、数据挖掘等提 供基础数据支持。
自动导入法
定义
通过预设的规则和模板，将数据源中 的数据自动导入到目标系统中。
优点
效率高，准确性好，适用于结构化数 据采集。
缺点
灵活性差，需要预先定义好数据格式 和导入规则。
应用场景
数据库数据迁移、文件数据导入等。
数据采集知识点总结
数据采集知识点总结一、数据采集概述数据采集是指获取和提取数据的过程，目的是为了得到可用于分析和决策的数据。
数据采集可以包括从不同来源获取数据，例如数据库、文件、网络等。
在数据采集过程中，需要考虑数据的准确性、完整性、一致性和时效性。
数据采集是数据分析的第一步，对于数据分析和决策具有重要意义。
二、数据采集方法1.手工录入数据手工录入数据是最基本的数据采集方法，通过人工录入数据到系统中。
这种方法适用于小规模且数据量较小的情况，但是需要注意数据录入的准确性和效率。
2.数据抽取数据抽取是指从数据源中抽取数据到目标系统的过程。
常用的数据抽取方法包括增量抽取和全量抽取。
增量抽取是指只抽取最新的数据，全量抽取是指抽取全部数据。
数据抽取可以通过数据库连接、文件传输、API接口等方式实现。
3.网络爬虫网络爬虫是一种自动化的数据采集工具，可以自动从网页中获取所需的数据。
网络爬虫可以通过模拟用户行为进行数据采集，常用于网页内容抓取、搜索引擎优化等场景。
4.传感器数据采集传感器数据采集是指通过传感器设备获取实时环境数据。
常见的传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器等。
传感器数据采集广泛应用于物联网、智能家居、工业自动化等领域。
5.日志采集日志采集是指从系统日志文件中获取所需的数据。
系统日志文件记录了系统运行时的各种信息，包括错误日志、调试日志、访问日志等。
通过分析系统日志可以了解系统的运行状况和问题原因。
6.用户调查和问卷用户调查和问卷是一种主观性的数据采集方法，通过向用户提出问题来获取用户反馈和意见。
用户调查和问卷可以帮助了解用户的需求和偏好，对产品设计和营销策略具有重要意义。
三、数据采集工具1.ETL工具ETL（Extract, Transform, Load）工具是一种专门用于数据抽取、转换和加载的工具。
常见的ETL工具包括Informatica、Talend、SSIS等，可以帮助用户进行数据集成和转换。
2.网络爬虫框架网络爬虫框架是一种用于构建和运行网络爬虫的工具。
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
大数据项目数据采集模板
大数据项目数据采集模板一、数据源说明1.1数据源类型：明确数据来源，如数据库、API、社交媒体、日志文件等。
1.2数据源位置：描述数据源所在地理位置或网络位置。
1.3数据源可靠性：评估数据源的可靠性、稳定性和准确性。
二、数据采集范围2.1采集的数据类型：明确需要采集的数据类型，如文本、图片、视频、音频等。
2.2采集的数据量：评估所需采集的数据量，包括总量和日/月增量。
2.3采集的数据维度：描述数据的详细程度和维度，如时间戳、地理位置等。
三、数据采集频率3.1实时采集：针对需要实时更新的数据，明确实时采集的频率和时间范围。
3.2定时采集：对于非实时数据，确定固定的采集时间和间隔。
3.3数据增量采集：明确增量数据的采集方式，如按日、按小时等。
四、数据预处理4.1数据清洗：描述如何清洗和去重数据，以及处理缺失值和异常值的方法。
4.2数据转换：说明如何将原始数据转换为所需格式或标准。
4.3数据标签化：若需要，说明如何对数据进行标签化处理，以及创建用于训练和推理的数据集。
五、数据存储方式5.1数据存储需求：评估存储容量、I/O性能和可扩展性需求。
5.2存储介质：选择合适的存储介质，如HDD、SSD、云存储等。
5.3数据存储架构：确定是采用分布式存储还是集中式存储，以及是否需要使用NoSQL或关系型数据库。
六、数据安全与隐私保护6.1数据加密：说明如何对数据进行加密处理，以确保数据传输和存储的安全性。
6.2隐私保护措施：采取合适的数据脱敏、匿名化等技术来保护用户隐私。
6.3合规性：确保项目符合相关法律法规和政策要求，特别是关于数据安全和隐私保护的法规。
七、数据质量保证7.1数据完整性：保证数据的完整性，包括数据的准确性和一致性。
7.2数据校验：采用合适的数据校验方法，如哈希校验、CRC校验等，以确保数据的正确性和完整性。
7.3数据质量监控：建立数据质量监控机制，定期检查数据质量并进行必要的调整和优化。
八、数据可视化与报表生成8.1可视化需求：明确需要展示的数据维度和可视化效果，如折线图、柱状图、热力图等。
数据采集相关知识点总结
数据采集相关知识点总结1. 数据采集的定义和意义：数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程。
数据源可以是互联网上的网页、数据库中的记录、传感器采集的信息等。
数据采集的意义在于为后续的数据分析和决策提供数据支持，是数据分析的第一步。
同时，数据采集也有助于发现新的数据资源，促进了数据的价值利用。
2. 数据采集的类型：数据采集可以分为结构化数据采集和非结构化数据采集。
结构化数据采集指的是获取已经固定格式和规范化的数据，比如数据库中的表格数据。
而非结构化数据采集则是获取不规范化和格式化的数据，比如网页上的文本、图像等。
3. 数据采集的流程：数据采集的流程可以大致分为以下几个步骤：确定数据需求、确定数据源、确定采集方式、采集数据、清洗和整理数据、存储数据。
确定数据需求是指明确需要采集的数据内容和目的，是数据采集的基础。
确定数据源是指确定从哪些地方获取数据，可以是互联网、传感器、数据库等。
确定采集方式是指采用何种方法来获取数据，比如爬虫、API接口、人工录入等。
采集数据是指根据需求和数据源开始实际获取数据的过程。
清洗和整理数据是指对采集到的数据进行处理和加工，以提高数据的质量。
存储数据是指将清洗和整理好的数据存储到相应的数据库或者文件中，以备后续分析使用。
4. 数据采集的技术和工具：数据采集涉及到多种技术和工具，比较常见的有网络爬虫、API接口、数据仓库、ETL工具等。
网络爬虫是一种通过模拟浏览器行为从网页中获取数据的技术，可以用于大规模的数据采集。
API接口是一种通过调用公开的接口来获取数据的方式，往往是获取结构化数据的有效方式。
数据仓库是一种专门用于存储和管理数据的系统，可以帮助进行大规模和复杂的数据采集和管理。
ETL工具是一种专门用于数据抽取、转换和加载的工具，可以帮助实现数据采集和整理的自动化。
5. 数据采集的挑战和问题：在进行数据采集的过程中，常常会遇到一些挑战和问题。
比如数据源的多样性和不确定性导致了数据采集的困难度增加；数据的质量和准确性往往需要经过清洗和整理的处理；数据的隐私和安全问题也是需要重视的；同时，法律和道德规范对于一些数据的采集和使用也需要考虑。
大数据采集的基本概念
大数据采集的基本概念
大数据采集是指从各种来源（如传感器、社交媒体、电子商务网站等）收集和获取大量数据的过程。
这些数据可以是结构化的（如关系型数据库中的数据）、半结构化的（如XML 或JSON 格式的数据）或非结构化的（如文本、图像、视频等）。
大数据采集的主要目的是为了获取有价值的数据，并将其用于数据分析、机器学习、人工智能等应用。
为了实现高效的数据采集，需要使用一些技术和工具，如：
1. 数据爬虫：用于从网站上抓取数据。
2. 传感器：用于收集物理世界中的数据，如温度、湿度、压力等。
3. API：用于从应用程序中获取数据。
4. 数据仓库：用于存储和管理收集到的数据。
5. 数据清洗和预处理工具：用于清理和转换采集到的数据，以便于后续的分析和处理。
在进行大数据采集时，需要考虑以下几个因素：
1. 数据质量：采集到的数据必须是准确、完整和可靠的。
2. 数据隐私和安全：需要确保采集到的数据不会泄露用户的隐
私或造成安全风险。
3. 数据量：大数据采集通常会产生大量的数据，需要考虑如何有效地存储和管理这些数据。
4. 数据采集频率：根据应用的需求，需要确定数据采集的频率和时间间隔。
大数据采集是大数据分析和应用的基础，需要使用适当的技术和工具来确保数据的质量和安全性，并有效地管理和处理采集到的数据。
《数据采集》课件
CHAPTER
数据采集案例分析
详细描述
采集用户浏览数据，分析用户偏好和购买意愿，优化产品推荐和布局。
利用数据挖掘技术，发现潜在的用户需求和市场机会。
采集销售数据，分析热销商品和销售趋势，为库存管理和营销策略提供依据。
总结词：通过数据采集，深入了解电商网站的用户行为和销售情况。
总结词：通过采集政府公开数据，了解社会经济发展状况，为政策制定提供支持。
数据篡改风险
未经授权的第三方可能对采集到的数据进行篡改，导致数据失真或误导数据分析结果。
隐私泄露风险
数据采集过程中可能涉及到个人隐私信息，如姓名、身份证号、联系方式等，存在隐私泄露的风险。
数据安全风险
数据采集过程中可能面临各种安全威胁，如黑客攻击、病毒传播等，可能导致数据丢失或损坏。
总结词
在大数据时代，数据量庞大且增长迅速，如何快速有效地采集和处理数据成为亟待解决的问题。
数据源可能存在误差或异常，导致采集到的数据不准确。
数据不准确
由于数据源的限制或数据采集过程中的遗漏，可能导致数据不完整。
数据不完整
不同数据源之间的数据可能存在冲突或矛盾，导致数应用，数据隐私和安全问题日益突出，如何保护个人隐私和数据安全成为亟待解决的问题。
01
详细描述
02
采集政府各部门公开的数据，包括经济、教育、医疗等领域。
03
利用数据分析技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为政策制定提供科学依据。
04
监测政策实施效果，评估政策对社会经济发展的影响。
05
THANKS
感谢您的观看。
目的
确定数据需求
选择数据采集方法
数据采集实施
数据预处理
01
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集1. 背景介绍工业大数据是指在工业生产和运营过程中产生的大量数据，通过采集、存储、处理和分析这些数据，可以为企业提供重要的决策支持和业务优化。
数据采集是工业大数据的第一步，它涉及到从设备、传感器和其他数据源中收集数据，并将其转化为可用于分析和应用的格式。
2. 数据采集的目的数据采集的目的是获取工业生产过程中的关键数据，以便进行后续的数据分析和应用。
通过数据采集，可以实时监测设备的运行状态、产品的质量指标、生产过程中的异常情况等重要信息，从而及时发现问题并采取相应的措施，提高生产效率和产品质量。
3. 数据采集的方法（1）传感器采集：利用各类传感器（如温度传感器、压力传感器、湿度传感器等）将设备产生的物理量转化为电信号，并通过数据采集设备进行采集和传输。
（2）PLC采集：利用可编程逻辑控制器（PLC）对设备进行监控和控制，并通过PLC进行数据采集和传输。
（3）SCADA系统采集：利用监控与数据采集系统（SCADA）对设备和生产过程进行实时监控，并通过SCADA系统进行数据采集和传输。
（4）云平台采集：利用云平台提供的数据采集服务，将设备数据通过互联网传输到云端进行存储和分析。
4. 数据采集的关键指标（1）采集频率：指数据采集的时间间隔，通常以秒、分钟或小时为单位。
采集频率的选择应根据具体的应用需求和设备特性来确定。
（2）数据精度：指采集数据的精确程度，通常以小数位数来表示。
数据精度的选择应根据具体的应用需求和设备精度要求来确定。
（3）数据完整性：指采集数据的完整程度，是否能够覆盖所有关键信息。
数据完整性的保证需要考虑设备故障、通信中断等异常情况，并采取相应的容错措施。
（4）数据传输稳定性：指采集数据的传输过程是否稳定可靠。
数据传输稳定性的保证需要考虑网络带宽、传输延迟等因素，并采取相应的优化措施。
5. 数据采集的流程（1）设备连接：将数据采集设备与需要采集数据的设备或传感器进行连接，确保数据的源头能够正常输出数据信号。
大数据采集技术概述
大数据采集技术概述大数据采集是指从传感器和智能设备、企业在线系统、企业离线系统、社交网络和互联网平台等获取数据的过程。
数据包括RFID 数据、传感器数据、用户行为数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。
不但数据源的种类多，数据的类型繁杂，数据量大，并且产生的速度快，传统的数据采集方法完全无法胜任。
所以，大数据采集技术面临着许多技术挑战，一方面需要保证数据采集的可靠性和高效性，同时还要避免重复数据。
大数据分类传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
在依靠并行计算提升数据处理速度方面，传统的并行数据库技术追求的是高度一致性和容错性，从而难以保证其可用性和扩展性。
在大数据体系中，传统数据分为业务数据和行业数据，传统数据体系中没有考虑过的新数据源包括内容数据、线上行为数据和线下行为数据3 大类。
在传统数据体系和新数据体系中，数据共分为以下5 种。
1.业务数据：消费者数据、客户关系数据、库存数据、账目数据等。
2.行业数据：车流量数据、能耗数据、PM2.5数据等。
3.内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。
4.线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据、反馈数据等。
5.线下行为数据：车辆位置和轨迹、用户位置和轨迹、动物位置和轨迹等。
大数据的主要来源如下。
1.企业系统：客户关系管理系统、企业资源计划系统、库存系统、销售系统等。
2.机器系统：智能仪表、工业设备传感器、智能设备、视频监控系统等。
3.互联网系统：电商系统、服务行业业务系统、政府监管系统等。
4.社交系统：微信、QQ、微博、博客、新闻网站、朋友圈等。
在大数据体系中，数据源与数据类型的关系如图1 所示。
大数据系统从传统企业系统中获取相关的业务数据。
图1 数据源与数据类型的关系机器系统产生的数据分为两大类：•通过智能仪表和传感器获取行业数据，例如，公路卡口设备获取车流量数据，智能电表获取用电量等。
【初级】第5章 数据采集(5.1 数据采集简介)V1.2
Reduce任务：处理数据。
第29页
Sqoop Client
“云端”
Sqoop Server
MapReduce 作业
Hadoop集群
Sqoop Server端会响应客户端发出 的 RESTful 和 HTTP 请 求 。 Sqoop Server端包括：
Connectors：负责数据的解析 与加载。
……
--网上实际呈现的数据
通信记录
各种视频文件 图形图像 电子文档
内容数据
-网上实际呈现的数据
第12页
基本内容——数据来源
物联网是指在计算机互联网的基础上，利用传感器、射频识别、无线数据通信、红外线 感应等技术，实现物与物相连的互联网络。
物联网数据主要来源于物理信息系统。
物联网数据
数据可以是关于物理、化学、生物等性质和状态的测量值 关于行为和状态的语言、视频等多媒体数据
高效可控的利用资源，通过调整任务数来控制任务的并发度。 可读取数据源的元信息自动地完成数据映射和转换，用户也可以自定义类型映射关系。
支持多种数据库，如MySQL、Oracle等数据库。
第30页
常用工具——Sqoop的应用场景
目前大部分可视化工具与关系型数据库对接得比 较好，可使用Sqoop工具将Hadoop产生的分析结 果导入到关系型数据库中，以便进行可视化展示。
Connectors
元信息
企业型 数据库
文件系统
关系型 数据库
Map任务
元数据 仓库
HDFS/HBase/Hive
Hadoop集群
常用工具——Sqoop的架构
Sqoop Client组件定义了用 户使用Sqoop的方式：客户 命令行和浏览器。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集引言概述：随着工业互联网的快速发展，工业大数据作为一种重要的资源被广泛应用于工业生产和管理中。
而数据采集作为工业大数据的第一步，对于确保数据的准确性和完整性至关重要。
本文将从数据采集的定义、重要性、方法、工具和挑战等方面进行详细介绍。
一、数据采集的定义1.1 数据采集是指从各种传感器、设备和系统中收集数据的过程。
1.2 数据采集是工业大数据处理的第一步，是确保数据质量和准确性的基础。
1.3 数据采集包括实时数据采集和历史数据采集两种方式。
二、数据采集的重要性2.1 数据采集是实现工业互联网的基础，是工业大数据应用的前提。
2.2 数据采集可以帮助企业实时监控设备运行状态，及时发现问题并采取措施。
2.3 数据采集可以为企业提供数据支持，帮助企业做出更准确的决策，提高生产效率。
三、数据采集的方法3.1 传统数据采集方法包括人工采集、自动化采集和远程采集。
3.2 现代数据采集方法包括物联网技术、云计算技术和边缘计算技术。
3.3 数据采集方法的选择取决于企业的需求、设备类型和网络环境等因素。
四、数据采集的工具4.1 数据采集的工具包括传感器、数据采集器、数据传输设备和数据存储设备等。
4.2 传感器是数据采集的核心，可以实现各种参数的实时监测和数据采集。
4.3 数据采集器可以将传感器采集到的数据传输到中心服务器或云端进行存储和分析。
五、数据采集的挑战5.1 数据采集过程中可能会遇到数据丢失、数据延迟和数据安全等问题。
5.2 数据采集需要考虑设备的兼容性、网络的稳定性和数据的一致性。
5.3 数据采集还需要考虑数据的实时性、准确性和完整性，以确保数据的质量和可靠性。
结语：数据采集作为工业大数据处理的第一步，对于实现工业互联网和提高生产效率具有重要意义。
企业应该根据自身需求和实际情况选择合适的数据采集方法和工具，以确保数据的准确性和完整性，为工业大数据应用提供可靠的数据支持。
大数据介绍ppt
医疗健康
医疗健康领域是大数据应用的重要领域之一。通过大数据技 术，可以对大量的医疗数据进行整合、分析和挖掘，以帮助 医生更好地诊断疾病、制定治疗方案和预测疾病发展趋势。
大数据在医疗健康领域的应用包括电子病历、基因测序、流 行病预测等方面。通过大数据分析，可以更好地了解疾病的 发病机制、传播途径和治疗效果，为医疗科研和公共卫生工 作提供有力支持。
科学研究
科学研究领域也是大数据应用的重点领域之一。通过大数据技术，可以对大量的科学数据进行整合、分析和挖掘，以帮助科 研人员更好地理解自然现象、探索科学规律和推动科技创新。
大数据在科学研究领域的应用包括天文学、生物学、物理学等方面。通过大数据分析，可以更好地揭示宇宙的奥秘、发现新 的生物物种和推动科技进步。同时，大数据在科学研究领域的应用还可以帮助科研人员更好地协作和交流，提高科研效率和 成果质量。
REPORT
CATALOG
DATE
ANALYSIS
SUMMAR Y
04
大数据的应用领域
商业智能
商业智能是指利用大数据技术对企业的业务数据进行收集、整理、分析和呈现，以帮助企业更好地理 解业务、制定战略和做出决策。商业智能的应用领域非常广泛，包括销售、市场营销、供应链管理、 财务分析等。
商业智能可以帮助企业更好地了解客户需求，优化产品设计和营销策略，提高销售业绩和客户满意度 。同时，商业智能还可以帮助企业发现潜在的风险和机会，为企业的战略规划和决策提供有力支持。
法律法规约束
数据安全和隐私保护的法律法规日 益严格，对大数据的处理和应用提 出了更高的合规要求。
数据质量与可信度
数据来源多样 大数据来源多样化，可能导致数据不一致、不准确和冗余，影响 数据质量和可信度。
(完整版)大数据介绍ppt
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
大数据简介PPT课件
通过任务重试和失败转移等机制，确保计算任务的可靠性。
分布式数据库HBase
列式存储
支持高效的数据压缩和快速的数据访问。
可扩展性
可线性扩展存储和计算能力，满足大规模数据处理需求。
实时性
提供实时的数据读写能力，支持在线事务处理。
数据仓库Hive
数据建模
支持复杂的数据结构和数据类型，满足多样 化的数据分析需求。
提升数据处理和分析能力
企业应不断提升自身的数据处理和分析能力 ，充分挖掘大数据的潜在价值。
培养大数据人才
企业应积极培养具备大数据技能和专业素养 的人才，为大数据应用提供有力支持。
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感谢您的观看
理技术和工具。
成熟期
03
2013年至今，大数据技术逐渐成熟，应用领域不断拓展，成为
推动社会进步的重要力量。
大数据应用领域
• 金融行业：大数据在金融领域的应用主要包括风险管理、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、制定投资策略等。
• 医疗行业：大数据在医疗领域的应用主要包括疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过对医疗数据 的挖掘和分析，医疗机构可以提高疾病预测的准确性、实现个性化治疗、优化医疗资源配置等。
数据可视化技术
将数据以图形、图像等形式展现出来 ，帮助用户更直观地理解数据和分析 结果。
04 大数据存储与管理
分布式存储原理及实践
分布式存储概念
介绍分布式存储的定义、特点及其与传统存储的区别 。
分布式存储架构
详细阐述分布式存储的架构，包括数据分布、副本管 理、一致性协议等关键技术。
工业大数据之数据采集
工业大数据之数据采集一、引言工业大数据的应用已经成为推动工业领域发展的重要驱动力之一。
而数据采集作为工业大数据的基础环节，对于确保数据的准确性和完整性至关重要。
本文将详细介绍工业大数据之数据采集的标准格式，包括采集对象、采集方式、采集频率、采集内容等方面的要求。
二、采集对象1. 设备数据采集：包括生产设备、传感器、仪表等设备的数据采集。
2. 运营数据采集：包括生产计划、工艺参数、产品质量等运营数据的采集。
3. 环境数据采集：包括温度、湿度、压力等环境因素的数据采集。
三、采集方式1. 自动采集：通过自动化设备或传感器实时采集数据，确保数据的及时性和准确性。
2. 手动采集：通过人工操作设备或记录表格等方式采集数据，适用于无法实现自动化采集的情况。
四、采集频率1. 实时采集：数据采集与数据生成同步进行，通常用于对实时性要求较高的场景。
2. 定时采集：按照预定的时间间隔进行数据采集，适用于对实时性要求不高的场景。
3. 触发采集：根据特定事件或条件触发数据采集，例如设备故障、产品质量异常等。
五、采集内容1. 基本信息：包括设备编号、设备名称、设备型号、设备位置等基本信息。
2. 运行状态：包括设备开关状态、设备运行时间、设备故障信息等。
3. 传感器数据：包括温度、湿度、压力、流量等传感器采集的实时数据。
4. 工艺参数：包括生产工艺的温度、压力、速度等参数。
5. 产品质量：包括产品的尺寸、重量、外观等质量指标。
6. 环境因素：包括工作环境的温度、湿度、噪音等因素。
六、数据采集要求1. 数据准确性：确保采集到的数据准确无误，避免数据错误对后续分析和应用造成影响。
2. 数据完整性：采集到的数据应包含所有必要的字段和信息，确保数据的完整性。
3. 数据一致性：不同设备或系统采集的数据应具有一致的格式和标准，方便后续数据的整合和分析。
4. 数据安全性：采集到的数据应进行加密和权限控制，确保数据的安全性和隐私保护。
5. 采集设备维护：定期对采集设备进行维护和检修，确保设备的正常运行和数据采集的稳定性。
大数据的采集
分布式数据库
+ 包括硬件部分和软件部分
+ 硬件部分又分为模拟部分和数字部分
+ 硬件：传感器、前置放大器、滤波器、多 路模拟开关、采样/保持器、A/D转换器和 计算机系统
+ 临床试验电子数据采集系统
+ EDS是通过互联网从试验中心直接远程收集 临床试验数据的一种数据采集系统
+ 包括数据录入、数据导出、试验设计、编 辑查询、操作痕迹、系统安全、在线交流、 医学编码、支持多语言
数据测量方法有接触式和非接触式大数据的数据采集是在确定用户目标的基础上针对该范围内所有结构化半结构化非结构化的数据的采集来源单一数据量相对大数据较小结构单一关系数据库和并行数据仓库?传统的数据采集来源广泛数据量巨大数据类型丰富包括结构化半结构化非结构化?大数据的数据采集分布式数据库包括硬件部分和软件部分硬件部分又分为模拟部分和数字部分硬件
+ 数据测量方法有接触式和非接触式
+ 大数据的数据采集是在确定用户目标的基 础上，针对该范围内所有结构化、半结构 化、非结构化的数据的采集
• 传统的数据采集
来源单一，数据量相对 大数据较小
• 大数据的数据采集
来源广泛，数据量巨大
结构单一
数据类型丰富，包括结构 化、半结构化、非结构化
关系数据库和并行数据 仓库
+ 新一代数据体系中，将传统数据体系中没 有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可 将其归纳为线上行为数据与内容数据两大 类。
+ 线上行为数据：页面数据、交互数据、表 单数据、会话数据、其他。
+ 内容数据：应用日志、电子文档、机器数 据、语音数据、社交媒体数据、其他。
+ 采集的数据大多是瞬时值，也可是某段时 间内的一个特征值。