大数据概念与应用培训课件(ppt 32页)
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大数据技术与应用培训课件
数据采集与预处理技术
数据采集技术
包括日志收集、数据库抽取等技术,用于从不同数据源中获 取数据。
数据清洗与预处理技术
包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等技术,用于提高 数据质量。
数据存储与管理技术
分布式文件系统
包括HDFS、GFS等技术,用于大规模数据的存储和管理。
NoSQL数据库技术
包括HBase、MongoDB等技术,用于非结构化数据的存储和管理 。
随着大数据技术的广泛应用,数据安全和隐私保护成为越来越重要的挑战。如何确保数据的安全性和隐私性,防止数 据泄露和滥用,是大数据技术需要解决的重要问题。
数据质量与可信度
大数据中的数据来源广泛,数据质量参差不齐,如何保证数据的准确性和可信度,避免数据误导和分析结果的不准确 ,是大数据技术面临的又一重要挑战。
关系型数据库技术
包括MySQL、Oracle等技术,用于结构化数据的存储和管理。
数据计算与分析技术
批处理技术
01
包括MapReduce、Spark等技术,用于大规模数据的批处理计
算。
流处理技术
02
包括Storm、Spark Streaming等技术,用于实时数据的处理和
分析。机器学习与深度学习技术电商行业大数据应用案例
用户行为分析
通过分析用户的浏览、搜索、购买等行为数据,了解用户 需求和喜好,为电商企业提供产品推荐和营销策略。
供应链优化
运用大数据技术对库存、物流等数据进行实时监控和分析 ,实现供应链的优化和协同,提高电商企业的运营效率。
价格策略与促销活动
通过对市场趋势、竞争对手等数据的挖掘和分析,为电商 企业制定合理的价格策略和促销活动方案,提高销售额。
大数据技术及应用简介PPT课件
41
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
随机样本划分的数据块分布
42
大数据逼近式集成学习计算框架
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
大数据 Ɗ
子集Ɗ
子集Ɗ 子集Ɗ 子集Ɗ
子集Ɗ
计算操作
大数据划分 子集抽样
子集Ɗ
子模型
返回计算新 一批子模型
子集Ɗ
子模型
集成模型Π
子集Ɗ
子模型
子集Ɗ
子模型
子模型计算
子模型加入 Π + {πj´}
集成模型测试 输出模型Π
区域智能数据中心
支持多种终端访问
区域智能数据中心
46
大数据分析平台集群
47
支撑海量数据处理 、
挖掘与分析运算
云计算引擎
Open API
提供数据挖掘平台 与第三方应用系统
的扩展接口
关键技术
数据处理分析流程图形 化
设计数据处理分析流程 自动执行资源调度及优
化 工作流引擎
大数据分析平台
提供海量复杂数据 处理、分析与挖掘
14
• 人工采集
数据采集 • 自动化采集
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
15
中央磁盘存储
数据存储
云存储
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
16
数据处理、转换和融合
数据 采集
数据 存储
数据 处理
分析 挖掘
应用
17
关联分析
数据分析与挖掘
分类模型
聚类分析
数据 采集
数据 存储
数据 处理
基础性战略资源,全面实施促进大数据发展行动,加快推动 数据资源共享开放和开发应用。建设国家大数据平台、数据 中心等基础设施。
大数据培训课件ppt
欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)
01
对个人数据的收集、存储和使用进行严格规定,违反者将面临
重罚。
中国《网络安全法》
02
强调保护个人信息安全,对网络运营者、用户等各方责任和义
务进行明确规定。
美国《加州消费者隐私法》(CCPA)
03
赋予消费者对个人信息的更多权利,对企业的数据收集和使用
进行限制。
隐私保护技术与实践案例分享
利用大数据技术对交易数据、客户行为等进行分析,以识别和预防 金融欺诈和洗钱行为。
医疗行业大数据应用实践案例分享
精准医疗与个性化治疗
通过对大量医疗数据的挖掘和分析,为患者提供更精准、个性化 的治疗方案。
疾病预测与预防
通过对历史病例、流行病学数据等进行分析,预测疾病的发生和传 播趋势,为预防措施提供科学依据。
大数据培训课件
汇报人:可编辑
2023-12-22
CATALOGUE
目 录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据挖掘与分析 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据应用实践与案例分析
01
CATALOGUE
大数据概述
大数据的定义与特点
定义
大数据是指数据量巨大、复杂度 高、处理速度快的数据集合。
医疗健康
利用大数据进行疾病预防、诊 断和治疗方案的优化。
商业智能
通过大数据分析,提高企业决 策效率和准确性。
智慧城市
通过大数据实现城市资源优化 配置,提高城市管理效率。
科研领域
大数据在科研领域的应用包括 数据挖掘、知识发现和科研协 作等方面。
02
CATALOGUE
大数据处理技术
数据采集与清洗
数据采集
大数据培训课件pptx
数据挖掘过程
包括数据准备、数据挖掘、结果评估和应用四个阶段。
数据挖掘任务
分类、聚类、关联规则挖掘、预测等。
常用数据挖掘算法介绍
分类算法
决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
关联规则挖掘算法
线性回归、逻辑回归、时间序列分析 等。
聚类算法
K-means、层次聚类、DBSCAN等。
预测算法
Apriori、FP-Growth等。
在线教育
大数据和云计算技术使得 在线教育得以普及,学生 可以通过网络随时随地学 习各种课程。
教育评估与改进
通过分析学生的表现和成 绩等数据,教育机构可以 评估教学效果并不断改进 教学方法和课程。
其他行业应用实践
01
智慧城市
大数据和物联网技术被广泛应用于智慧城市建设中,包括交通管理、环
境监测、公共安全等方面。
数据分析方法及应用案例
数据分析方法
描述性统计、推断性统 计、可视化分析等。
应用案例
电商用户行为分析、金 融风险控制、医疗健康
数据分析等。
数据分析工具
Excel、Python、R语言 等。
05
大数据在各行各业应用实践
金融行业应用实践
风险管理与合规
高频交易与算法交易
利用大数据分析技术,金融机构可以 更有效地识别、评估和管理风险,包 括信用风险、市场风险和操作风险等。
存储技术
01
分布式文件系统
HDFS、GFS等
02
NoSQL数据库
HBase、 Cassandra等
03
分布式数据库
MySQL Cluster、 Oracle RAC等
04
云存储技术
Amazon S3、 Google Cloud
大数据培训课件
强化学习
智能体在与环境交互中学习策略, 以最大化累积奖励。
03
02
无监督学习
对无标签数据进行学习,发现数据 中的结构和模式。
实践案例
图像识别、语音识别、自然语言处 理等。
04
深度学习在大数据分析中的应用
神经网络基础
了解神经元、激活函数、网络结构等基本概念。
卷积神经网络(CNN)
用于图像识别和处理,具有局部连接和权值共享特性。
个性化教学
通过分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息,教育机构可以为学生提 供个性化的学习资源和教学方案,提高教学效果和学生学习成绩。
智能评估
利用大数据分析技术,教育机构可以对学生的学习成果进行全面、客观的评估, 为教师提供更准确的教学反馈,促进教学质量的不断提升。
其他行业:智慧城市、智能制造等
提供Java API编程示例,展示如何在应用程 序中访问HDFS。
探讨HDFS性能优化的方法,如选择合适的 块大小、副本数等,并分享一些使用HDFS 的最佳实践。
分布式数据库HBase
基本操作
演示HBase Shell的基本操作,包括表的 创建、数据的增删改查等。
A 数据模型与架构
解释HBase的数据模型、表结构、 RegionServer等关键组件及其工作
分布式数据库
通过案例分析和实践操作,让学 员深入了解分布式存储的实际应 用,如搭建Hadoop集群、使用 HDFS进行数据存储等。
NoSQL数据库介绍及应用
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的概念、特点及分类,包括键值存储、 列式存储、文档存储和图形存储等。
主流NoSQL数据库介绍
详细讲解主流NoSQL数据库的原理、架构及实现,如 Redis、MongoDB、Neo4j等,以及它们各自的优势和应 用场景。
智能体在与环境交互中学习策略, 以最大化累积奖励。
03
02
无监督学习
对无标签数据进行学习,发现数据 中的结构和模式。
实践案例
图像识别、语音识别、自然语言处 理等。
04
深度学习在大数据分析中的应用
神经网络基础
了解神经元、激活函数、网络结构等基本概念。
卷积神经网络(CNN)
用于图像识别和处理,具有局部连接和权值共享特性。
个性化教学
通过分析学生的学习习惯、能力水平、兴趣爱好等信息,教育机构可以为学生提 供个性化的学习资源和教学方案,提高教学效果和学生学习成绩。
智能评估
利用大数据分析技术,教育机构可以对学生的学习成果进行全面、客观的评估, 为教师提供更准确的教学反馈,促进教学质量的不断提升。
其他行业:智慧城市、智能制造等
提供Java API编程示例,展示如何在应用程 序中访问HDFS。
探讨HDFS性能优化的方法,如选择合适的 块大小、副本数等,并分享一些使用HDFS 的最佳实践。
分布式数据库HBase
基本操作
演示HBase Shell的基本操作,包括表的 创建、数据的增删改查等。
A 数据模型与架构
解释HBase的数据模型、表结构、 RegionServer等关键组件及其工作
分布式数据库
通过案例分析和实践操作,让学 员深入了解分布式存储的实际应 用,如搭建Hadoop集群、使用 HDFS进行数据存储等。
NoSQL数据库介绍及应用
NoSQL数据库概述
介绍NoSQL数据库的概念、特点及分类,包括键值存储、 列式存储、文档存储和图形存储等。
主流NoSQL数据库介绍
详细讲解主流NoSQL数据库的原理、架构及实现,如 Redis、MongoDB、Neo4j等,以及它们各自的优势和应 用场景。
大数据应用培训课件(PPT 33页)
,用大数据清晰呈 现出了人们对政府工作报告的关注点。
15
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
16
互联房、物价、食品 安全位列网民关注度前五,而新兴的互联网金融也进入了主流视为不可或缺的枢纽。
大数据应用
互联网与大数据——电子商务
近年来,淘宝、京东等网络零售第三方交易平台和电 子商务网站的蓬勃发展,使其上聚集了大量的经营者、消 费者和商品、服务,并因此而衍生出了大量的数据。
利用大数据理论和技术,对网络购物、网络消费、网络 团购、网上支付等数据进行深度挖掘、深入分析,将可发 现大量有价值的信息与统计规律。
25
互联网与大数据——即时通信、社交网络、博客微博
12
互联网与大数据——网络广告
个性化广告——一对一的沟通
只告诉你
你的朋友也喜欢
大家都在买 向你推荐 猜你喜欢
个性化消费者沟通
个性化内容
个性化推送
创意载体适配 创意匹配 创意管理
海量创意生成
13
互联网与大数据——网络广告
大数据
14
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
3月5日,李克强总理两会政府工作报告引起了各界关注。 报告提出2014年政府将向污染宣战,在一系列可持续性改 革中寻求稳定的经济增长,以及今年所有财政拨款的“三 公”经费都要公开等举措。
广告主呢?他们的目标市场是:从所有爱买服装的女 性——360度全方位无死角的品牌定位,到不断细分再细分, 他们不断切割和寻找品类差异化、品牌差异化受众差异化终 于,广告主们造就了一个超级喧嚣超级细分超 级拥挤的市场。
6
互联网与大数据——网络广告
广告主的目标市场
360度全方位无死角的品牌定位
所有爱买服装的女性
15
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
16
互联房、物价、食品 安全位列网民关注度前五,而新兴的互联网金融也进入了主流视为不可或缺的枢纽。
大数据应用
互联网与大数据——电子商务
近年来,淘宝、京东等网络零售第三方交易平台和电 子商务网站的蓬勃发展,使其上聚集了大量的经营者、消 费者和商品、服务,并因此而衍生出了大量的数据。
利用大数据理论和技术,对网络购物、网络消费、网络 团购、网上支付等数据进行深度挖掘、深入分析,将可发 现大量有价值的信息与统计规律。
25
互联网与大数据——即时通信、社交网络、博客微博
12
互联网与大数据——网络广告
个性化广告——一对一的沟通
只告诉你
你的朋友也喜欢
大家都在买 向你推荐 猜你喜欢
个性化消费者沟通
个性化内容
个性化推送
创意载体适配 创意匹配 创意管理
海量创意生成
13
互联网与大数据——网络广告
大数据
14
互联网与大数据——网络新闻、搜索引擎
3月5日,李克强总理两会政府工作报告引起了各界关注。 报告提出2014年政府将向污染宣战,在一系列可持续性改 革中寻求稳定的经济增长,以及今年所有财政拨款的“三 公”经费都要公开等举措。
广告主呢?他们的目标市场是:从所有爱买服装的女 性——360度全方位无死角的品牌定位,到不断细分再细分, 他们不断切割和寻找品类差异化、品牌差异化受众差异化终 于,广告主们造就了一个超级喧嚣超级细分超 级拥挤的市场。
6
互联网与大数据——网络广告
广告主的目标市场
360度全方位无死角的品牌定位
所有爱买服装的女性
大数据培训课件pptx
投资策略优化
基于大数据分析的市场趋势预测,可以帮助投资者制定更科学的投 资策略。
反欺诈检测
利用大数据技术,金融机构可以实时监测交易行为,有效识别并预防 金融欺诈行为。
医疗行业大数据应用案例分享
个性化医疗
通过分析患者的历史数据和基因信息,医生可以为患者提供个性 化的治疗方案。
流行病预测
基于大数据分析,医疗机构可以预测流行病的传播趋势,提前制定 防控措施。
数据处理技术
数据处理技术是对数据进行采集、存储、检索、加工、 变换和传输的技术。数据处理的基本目的是从大量的、 可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对 于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据 处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿 于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发 展及其应用的广度和深度,极大地影响了人类社会发展 的进程。
数据可视化案例分析
商业智能应用
01
通过数据可视化展示企业的销售、库存、财务等数据,帮助企
业决策者更好地了解企业运营情况。
智慧城市应用
02
利用数据可视化技术展示城市的交通、环境、安全等数据,为
城市规划和管理提供有力支持。
医疗健康应用
03
通过数据可视化展示病人的病历、检查结果、用药情况等数据
,为医生和病人提供更好的医疗服务和健康管理。
大数据采集与预处
03
理
数据采集方法与技术
01 02
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为,自动抓取互联网上的数据。包括通用爬虫和聚焦 爬虫两种类型,前者用于大规模网页数据抓取,后者针对特定主题或网 站进行数据抓取。
API接口调用
通过调用网站或应用提供的API接口,获取结构化数据。这种方式需要 了解目标API的调用方式和数据格式。
基于大数据分析的市场趋势预测,可以帮助投资者制定更科学的投 资策略。
反欺诈检测
利用大数据技术,金融机构可以实时监测交易行为,有效识别并预防 金融欺诈行为。
医疗行业大数据应用案例分享
个性化医疗
通过分析患者的历史数据和基因信息,医生可以为患者提供个性 化的治疗方案。
流行病预测
基于大数据分析,医疗机构可以预测流行病的传播趋势,提前制定 防控措施。
数据处理技术
数据处理技术是对数据进行采集、存储、检索、加工、 变换和传输的技术。数据处理的基本目的是从大量的、 可能是杂乱无章的、难以理解的数据中抽取并推导出对 于某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。数据 处理是系统工程和自动控制的基本环节。数据处理贯穿 于社会生产和社会生活的各个领域。数据处理技术的发 展及其应用的广度和深度,极大地影响了人类社会发展 的进程。
数据可视化案例分析
商业智能应用
01
通过数据可视化展示企业的销售、库存、财务等数据,帮助企
业决策者更好地了解企业运营情况。
智慧城市应用
02
利用数据可视化技术展示城市的交通、环境、安全等数据,为
城市规划和管理提供有力支持。
医疗健康应用
03
通过数据可视化展示病人的病历、检查结果、用药情况等数据
,为医生和病人提供更好的医疗服务和健康管理。
大数据采集与预处
03
理
数据采集方法与技术
01 02
网络爬虫技术
通过模拟浏览器行为,自动抓取互联网上的数据。包括通用爬虫和聚焦 爬虫两种类型,前者用于大规模网页数据抓取,后者针对特定主题或网 站进行数据抓取。
API接口调用
通过调用网站或应用提供的API接口,获取结构化数据。这种方式需要 了解目标API的调用方式和数据格式。
大数据技术及应用培训优质PPT
医疗健康与生命科学
01
医疗健康
利用大数据技术对医疗数据进行收集、整理、分析和挖掘,为医疗诊断
和治疗提供更准确、更高效的方案。
02
生命科学
通过对生命科学领域的数据进行分析和研究,可以揭示生命的奥秘和疾
病的发生发展规律,为药物研发和治疗提供新的思路和方法。
03
案例分析
例如,某医疗机构利用大数据技术对患者的电子病历和医疗影像数据进
技术更新换代迅速
大数据技术发展迅速,需要不断跟进新技术,对人才提出更高的要 求。
跨界合作与创新
大数据技术与其他领域的跨界合作将产生更多创新应用,为各行业带 来新的发展机遇。
持续学习与技能提升的重要性
适应技术发展
大数据技术发展迅速,持 续学习和技能提升是适应 技术发展的关键。
提高职业竞争力
具备不断更新的技能将提 高个人在职业市场的竞争 力,获得更好的职业发展 机会。
随着业务对数据处理速度的要求提高,实时数据处理将成为大数据 技术的重要发展方向。
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技术的智能化,提高数据处理和 分析的准确性。
大数据技术的未来挑战与机遇
数据安全与隐私保护
随着大数据技术的广泛应用,数据安全和隐私保护成为亟待解决的 问题,需要加强相关技术和法律手段的保障。
01
数据量大:数据量通常以TB或PB为单位 。
03
02
特点
04
速度快:需要实时或准实时的处理速度。
多样性:数据来源广泛,类型多样,包括 结构化、半结构化和非结构化数据。
05
06
复杂性:数据可能包含噪声、不完整甚至 错误的信息。
大数据技术的发展历程
2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
利用大数据技术和人工智能算法,可以对海量医疗数据进行分析和挖掘,为医生提供临床决 策支持。例如,通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析,可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理,方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如,通过可穿戴设备收集患者的生理数据,可以实时监测患者的健康状况,及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法,如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型,如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下,通过数据之间的相 似性进行聚类或降维, 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习,如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
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
规性。例如,通过对客户交易数据的实时监控和分析,可以及时发现异
常交易行为,防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像,了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据(如关系型数据库中的表)和非 结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。
2024/1/30
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理,方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如,通过可穿戴设备收集患者的生理数据,可以实时监测患者的健康状况,及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法,如回归分析、 因子分析等。
16
机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型,如线性回归、 决策树等。
2024/1/30
无监督学习
在没有已知结果的情况 下,通过数据之间的相 似性进行聚类或降维, 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习,如Qlearning、深度强化学 习等。
18
2024/1/30
05
大数据在各领域应用案例
19
金融行业应用案例
2024/1/30
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
规性。例如,通过对客户交易数据的实时监控和分析,可以及时发现异
常交易行为,防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像,了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据(如关系型数据库中的表)和非 结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。
2024/1/30
大数据分析与应用实践培训ppt
05
大数据安全与隐私保护
大数据安全挑战与风险
数据泄露风险 大数据的集中存储增加了数据泄露的风险,可能导致敏感信息被 非法获取和利用。
恶意攻击风险
大数据平台成为黑客攻击的重要目标,可能遭受网络攻击、病毒传 播等威胁。
数据失真风险
大数据的多样性和复杂性可能导致数据失真,影响数据分析结果的 准确性和可靠性。
流行病预测
基于历史疫情数据和人口流动数据,预测流行病的传播趋势和爆发时 间,为防控措施提供支持。
医疗资源优化
通过分析医疗资源的使用情况和管理数据,优化医疗资源配置和管理 ,提高医疗服务的效率和质量。
交通行业大数据应用
交通流量管理
通过分析道路交通流量数据和交通管理数据,优化交通信 号灯配时和交通疏导方案,缓解交通拥堵和提高道路通行 效率。
大数据分析与应用实 践培训
汇报人:可编辑
2023-12-23
contents
目录
• 大数据分析概述 • 大数据分析技术 • 大数据分析工具 • 大数据应用实践 • 大数据安全与隐私保护 • 大数据未来发展趋势与展望
01
大数据分析概述
大数据的定义与特征
01
02
03
定义
大数据是指数据量巨大、 类型多样、处理复杂的数 据集合。
用户行为分析
商品推荐
通过分析用户的浏览、购买、搜索等行为 数据,了解用户需求和喜好,优化产品推 荐和营销策略。
基于用户的行为数据和购买历史,为用户 推荐相关商品,提高转化率和用户满意度 。
供应链优化
营销效果评估
通过分析销售数据和库存数据,预测商品 需求,优化库存管理和物流配送,降低库 存成本和缺货率。
交通安全预警
大数据培训课件pptx
数据呈现
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户,如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
提供高可靠性的数据存储,支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集,通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准,大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用,如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析,可以挖掘出海量数据中的有价值信息,为决策提供科学依据,提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态,预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度,优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用,如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时,通过备份数据快速恢复数据,确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规,如《个人信息保 护法》等,确保大数据处理合法合规。
将处理后的数据以易于理解的方式呈 现给用户,如仪表板、报告等。
Part
03
大数据工具与平台
Hadoop生态系统
Hadoop分布式文件系统(HDFS)
提供高可靠性的数据存储,支持大规模数据集。
MapReduce编程模型
用于处理和生成大数据集,通过映射和规约操作实现。
Hive数据仓库工具
提供数据汇总、查询和分析功能。
大数据的来源与类型
总结词
大数据的来源和类型
详细描述
大数据的来源主要包括互联网、物联网、社交媒体、企业数据库等。根据不同的 分类标准,大数据可以分为结构化数据、非结构化数据、时序数据、地理空间数 据等类型。
大数据的应用场景
总结词
大数据的应用场景
详细描述
大数据在各个领域都有广泛的应用,如商业智能、金融风控、医疗健康、智慧城市、科研等。通过大 数据分析,可以挖掘出海量数据中的有价值信息,为决策提供科学依据,提高企业的竞争力和创新能 力。
01
大数据可以帮助企业实时监测设备运行状态,预测设备维护需
求。
智能物流与供应链管理
02
大数据可以提高物流和供应链管理的智能化程度,优化资源配
置。
智能家居与智慧城市
03
大数据可以为智能家居和智慧城市建设提供数据支持和分析服
务。
大数据面临的挑战与解决方案
1 2
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护技术的研究和应用,如 加密技术、匿名化处理等。
在数据丢失或损坏时,通过备份数据快速恢复数据,确保业务的连续性。
隐私保护法律法规与标准
法律法规
了解和遵守相关法律法规,如《个人信息保 护法》等,确保大数据处理合法合规。
大数据技术及应用培训优质PPT
行。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优 化交通路线、减少拥堵和提高出行 效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共 享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用 户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用 户需求、舆情趋势和社交网络结 构,提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交 广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方 案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密,确保数据在 传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略,限制对数据的访问权 限,防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段,对敏感数据 进行处理,保护用户隐私。
进行处理,提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术,将数据存储在内存中,减少磁盘I/O操作,
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务,并行执行子任务,加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准,规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台,实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词:大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、 智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述:大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域,企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等,以制定更 精准的营销策略。在金融风控领域,大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为,降低风险。在医疗健 康领域,大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面,提高医疗效率和精度。在智慧城市领域,大数据技术 可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面,提高城市治理水平。在物联网领域,大数据可以帮助企业更好地管理 和优化物联网设备的运行状态和性能。
详细描述
交通大数据可以帮助政府和企业优 化交通路线、减少拥堵和提高出行 效率。
具体应用
智能交通信号控制、路线规划、共 享单车调度等。
社交大数据
总结词
社交媒体利用大数据技术进行用 户画像、舆情分析和社交关系挖
掘。
详细描述
社交大数据可以帮助企业了解用 户需求、舆情趋势和社交网络结 构,提高品牌知名度和市场占有
率。
具体应用
用户画像分析、品牌监测、社交 广告等。
PART 04
大数据技术挑战与解决方 案
REPORTING
数据安全与隐私保护
数据加密
采用高级加密算法对数据进行加密,确保数据在 传输和存储过程中的安全性。
访问控制
实施严格的访问控制策略,限制对数据的访问权 限,防止未经授权的访问和泄露。
隐私保护
采用匿名化、去标识化等技术手段,对敏感数据 进行处理,保护用户隐私。
进行处理,提高处理效率。
内存计算
02
利用内存计算技术,将数据存储在内存中,减少磁盘I/O操作,
提高数据处理速度。
并行处理
03
将任务拆分成多个子任务,并行执行子任务,加快数据处理速
度。
数据孤岛问题与数据整合
数据接口标准化
制定统一的数据接口标准,规范不同系统之间的数据交换方式。
数据集成平台
建立数据集成平台,实现不同系统之间的数据整合和共享。
大数据技术的应用场景
• 总结词:大数据技术的应用场景包括商业智能、金融风控、医疗健康、 智慧城市和物联网等领域。
• 详细描述:大数据技术的应用场景非常广泛。在商业智能领域,企业利用大数据分析市场趋势、用户行为等,以制定更 精准的营销策略。在金融风控领域,大数据可以帮助银行、保险公司等机构识别和预防欺诈行为,降低风险。在医疗健 康领域,大数据可以用于疾病诊断、药物研发和患者管理等方面,提高医疗效率和精度。在智慧城市领域,大数据技术 可以用于城市规划、交通管理、环境保护等方面,提高城市治理水平。在物联网领域,大数据可以帮助企业更好地管理 和优化物联网设备的运行状态和性能。
大数据技术与应用培训课件ppt
数据查询与分析
数据查询
是指通过特定的查询语句或查询工具,从存储的数据中获取需要的信息。在大数据环境下,数据查询 需要考虑查询性能和查询效率,以满足快速响应和大规模数据查询的需求。
数据分析
是指利用统计分析、机器学习等方法对数据进行深入分析,挖掘数据的潜在价值和意义。数据分析是 大数据处理的核心环节,能够为决策提供科学依据和预测支持。
数据质量与准确性
01
02
03
数据清洗
对数据进行预处理,去除 异常值、缺失值和重复数 据,提高数据质量。
数据验证
通过数据校验规则,确保 数据的准确性和完整性。
数据溯源
建立数据溯源机制,追踪 数据来源和变化过程,提 高数据可信度。
数据处理性能优化
分布式处理
采用分布式计算框架,将 数据分散到多个节点进行 处理,提高处理效率。
是指利用数据库、日志、外部数据接口等方式收集分布在互 联网各个角落的数据。数据采集需要考虑到数据源的分布性 、数据格式的多样性以及数据采集的实时性等问题。
数据存储
是指将收集到的数据存储在特定的存储介质中,以便后续的 处理和分析。在大数据环境下,数据存储需要考虑存储空间 的利用率、数据的可扩展性和存储的安全可靠性等问题。
交通大数据
交通流量监测
通过大数据技术对城市道路、公共交通等交通工具的流量数据进行实 时监测和分析,了解交通拥堵状况和出行需求。
路径规划
基于大数据分析的路径规划算法,为用户提供更快捷、高效的出行路 线。
公共交通优化
通过对公共交通客流数据进行分析,优化公交线路、班次等资源配置 ,提高公共交通服务水平。
数据可视化
• 数据可视化是指将处理和分析后的数据以图形、表格、图表等 形式展示出来,以便更好地理解和解释数据。数据可视化能够 直观地展现数据的分布、趋势和关联性,有助于发现数据中的 规律和特征,为决策提供直观的依据。
大数据培训课件ppt
Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引 擎,它可以快速地存储、检索和分析大量 数据。Elasticsearch提供了近实时的搜索 和分析功能,广泛应用于日志分析、安全 监控和业务智能等领域。
04
大数据应用场景
金融行业
风险评估与控制
金融监管
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险,提高 风险预警和应对能力。
大数据培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-24
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据处理流程 • 大数据技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义
总结词
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。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集 合,其规模和复杂度超出了传统数据处理软件的应对能力。 这些数据可能来自各种来源,包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ,保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
02
大数据处理流程
数据采集
数据采集
数据源
采集工具
采集方法
定义数据源、选择采集 工具、确定采集方法、
实施采集。
包括数据库、API、社交 媒体、日志文件等。
04
大数据应用场景
金融行业
风险评估与控制
金融监管
大数据可以帮助金融机构评估客户信 用风险、市场风险和操作风险,提高 风险预警和应对能力。
大数据培训课件
汇报人:可编辑 2023-12-24
contents
目录
• 大数据概述 • 大数据处理流程 • 大数据技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与未来发展
01
大数据概述
大数据的定义
总结词
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。
详细描述
大数据通常是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集 合,其规模和复杂度超出了传统数据处理软件的应对能力。 这些数据可能来自各种来源,包括社交媒体、企业数据库、 物联网设备等。
存储方案
关系型数据库、NoSQL数据 库、分布式文件系统等。
存储架构
集中式存储、分布式存储、云 存储等。
存储性能
数据压缩、数据去重、索引技 术等。
数据清洗
数据清洗
处理缺失值、异常值、重复值 ,保证数据质量。
缺失值处理
填充缺失值、删除缺失值、不 处理缺失值。
异常值处理
识别异常值、处理异常值。
重复值处理
02
大数据处理流程
数据采集
数据采集
数据源
采集工具
采集方法
定义数据源、选择采集 工具、确定采集方法、
实施采集。
包括数据库、API、社交 媒体、日志文件等。
大数据技术与应用培训课件ppt
创建定制的报告,以便快速了解 数据的关键指标和趋势。
03
大数据应用场景
电商行业应用
总结词
提升营销效果、个性化推荐、市场趋势预测
详细描述
大数据技术可以帮助电商企业分析用户行为、购买习惯和兴趣偏好,提升营销 效果和个性化推荐。同时,通过分析市场数据,预测市场趋势,帮助企业做出 更明智的决策。
金融行业应用
大数据技术与应用培 训课件
汇报人:可编辑
2023-12-25
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望
01
大数据概述
大数据的定义与特点
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。其特点包括数据量大、处理速度快 、价值密度低等。
02
大数据处理技术
数据采集与存储
数据采集
从各种数据源(如数据库、API、社交媒体等)获取原 始数据的过程。
数据存储
选择合适的存储解决方案(如关系型数据库、NoSQL 数据库、对象存储服务等)以安全、可靠地存储大数据 。
数据清洗与整合
01
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据,确保数据质量。
02
数据整合
交通行业应用
要点一
总结词
智能交通管理、交通安全预警、出行路线规划
要点二
详细描述
大数据技术可以帮助交通行业实现智能交通管理,通过实 时分析交通流量和路况信息,优化交通信号灯的控制和道 路规划。同时,大数据技术还可以用于交通安全预警,通 过分析历史交通事故数据和实时路况信息,预测和预警潜 在的安全风险。此外,大数据技术还可以帮助出行者规划 最优的出行路线,提高出行效率和减少交通拥堵。
03
大数据应用场景
电商行业应用
总结词
提升营销效果、个性化推荐、市场趋势预测
详细描述
大数据技术可以帮助电商企业分析用户行为、购买习惯和兴趣偏好,提升营销 效果和个性化推荐。同时,通过分析市场数据,预测市场趋势,帮助企业做出 更明智的决策。
金融行业应用
大数据技术与应用培 训课件
汇报人:可编辑
2023-12-25
目录
• 大数据概述 • 大数据处理技术 • 大数据应用场景 • 大数据挑战与解决方案 • 大数据未来展望
01
大数据概述
大数据的定义与特点
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合。其特点包括数据量大、处理速度快 、价值密度低等。
02
大数据处理技术
数据采集与存储
数据采集
从各种数据源(如数据库、API、社交媒体等)获取原 始数据的过程。
数据存储
选择合适的存储解决方案(如关系型数据库、NoSQL 数据库、对象存储服务等)以安全、可靠地存储大数据 。
数据清洗与整合
01
数据清洗
去除重复、无效或错误的数据,确保数据质量。
02
数据整合
交通行业应用
要点一
总结词
智能交通管理、交通安全预警、出行路线规划
要点二
详细描述
大数据技术可以帮助交通行业实现智能交通管理,通过实 时分析交通流量和路况信息,优化交通信号灯的控制和道 路规划。同时,大数据技术还可以用于交通安全预警,通 过分析历史交通事故数据和实时路况信息,预测和预警潜 在的安全风险。此外,大数据技术还可以帮助出行者规划 最优的出行路线,提高出行效率和减少交通拥堵。
大数据培训课件ppt
总结词:辅助诊断、病患监测、药物研发
详细描述
总结词:城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量,提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据,评估政策实施效果,优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等,有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据,对缺失数据进行填充或删除,确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合,形成统一的数据视图,便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法,从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法,对数据进行深入分析,揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况,预测未来需求,优化库存管理,避免缺货或积压现象。
总结词:提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效,有助于药物研发和临床试验,加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况,实现远程监控和预警,提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应,为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合,具有4V(体量、速度、多样性和价值)的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合,这些数据可能来自各种不同的源,包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V,即体量(Volume)、速度(Velocity)、多样(Variety)和价值(Value)。体量指数据的庞大数量,速度指数据处理的速度快,多样指数据的种类繁多,价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
详细描述
总结词:城市管理、政策制定、社会治理
详细描述
政府机构利用大数据分析城市运行状况、交通流量和环境质量,提高城市管理的科学性和精细化水平。
大数据可以为政策制定提供实证依据,评估政策实施效果,优化资源配置和提高公共服务的效率。
通过大数据分析社会舆情、犯罪率和公共安全事件等,有助于提高社会治理的针对性和有效性。
数据存储
去除重复、无效、错误数据,对缺失数据进行填充或删除,确保数据质量。
将不同来源的数据进行整合,形成统一的数据视图,便于后续的数据分析和挖掘。
数据整合
数据清洗
利用机器学习、统计学等方法,从大量数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘
运用可视化工具和统计分析方法,对数据进行深入分析,揭示数据背后的意义和趋势。
大数据可以帮助企业实时监控库存情况,预测未来需求,优化库存管理,避免缺货或积压现象。
总结词:提升营销效果、优化库存管理、个性化推荐
通过大数据分析疾病流行趋势和药物疗效,有助于药物研发和临床试验,加速新药上市进程。
大数据可以实时监测患者的生理指标和健康状况,实现远程监控和预警,提高医疗服务质量。
医疗机构通过大数据分析患者的症状、病史和治疗反应,为医生提供辅助诊断依据。
大数据培训课件
目录
contents
大数据概述大数据处理技术大数据应用案例大数据安全与隐私保护大数据未来发展展望
大数据概述
CATALOGUE
01
总结词
大数据是指数据量巨大、类型多样、处理复杂的数据集合,具有4V(体量、速度、多样性和价值)的特点。
要点一
要点二
详细描述
大数据通常指数据量达到TB级别以上的数据集合,这些数据可能来自各种不同的源,包括社交媒体、企业数据库、物联网设备等。大数据的特点可以概括为4V,即体量(Volume)、速度(Velocity)、多样(Variety)和价值(Value)。体量指数据的庞大数量,速度指数据处理的速度快,多样指数据的种类繁多,价值指从大数据中挖掘出的有用信息。
大数据技术与应用培训课件ppt精品模板分享(带动画)
用户画像:通过数据挖掘,对电商平台的用户进行精准画像,包括性别、年龄、地域、职业 等特征
购买偏好:分析用户的购买偏好,包括商品类别、品牌、价格等,为电商平台提供个性化推 荐和定制化营销方案
浏览行为:通过对用户浏览行为的监测和分析,了解用户的兴趣和需求,优化商品陈列和页 面设计
营销策略:根据用户行为数据,制定针对性的营销策略,提高用户转化率和订单价值
什么是数据可视化
可视化类型:表格、 图表、地图等
可视化工具: Tableau、 PowerBI、D3.js 等
可视化最佳实践: 明确目的、选择合 适的图表、优化布 局、色彩搭配等
提升决策效率
助力企业升级 转型
增强业务创新 能力
实现数据驱动 的精准决策
发展趋势:持续增长,影响范围更广,与各行业融合 技术创新:人工智能、区块链、物联网等技术的融合,推动大数据发展 应用前景:智慧城市、金融风控、医疗健康等领域,大数据将发挥更大作用 挑战与问题:数据安全、隐私保护、技术人才短缺等问题需要解决
分布式存储系 统:将数据分 散存储在多个 节点上,提高 存储容量和可
靠性
数据仓库:将 存储的数据进 行整合、清洗 和加工,为数 据分析提供支
持
数据存储与管理 数据预处理 分布式计算 大数据挖掘
数据挖掘:从大量数据中提取有用的信息和知识 可视化技术:将数据以图形、图像、动画等方式呈现,便于理解和分析 大数据挖掘与可视化应用:为企业提供决策支持、市场分析、风险评估等服务 大 数 据 挖 掘 与 可 视 化 工 具 : 如 Ta b l e a u 、 Po w e r B I 等 , 提 高 工 作 效 率 和 成 果 质 量
了解自身背景和需求,明确学习目标和方向。 结合实际工作场景,选择合适的大数据技术和工具,提高工作效率和质量。 通过实践操作,加深对大数据技术与应用的理解和掌握,提高解决问题的能力。 不断学习和更新知识,跟上大数据技术和应用的最新发展,提升自身竞争力。
大数据技术与应用培训课件
YARN
Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎,提供了Java、Scala、Python和R等语言的API。
Spark概述
MLlib是Spark的机器学习库,提供了多种常见的机器学习算法和工具。
MLlib
弹性分布式数据集(RDD)是Spark的基本数据结构,提供了丰富的操作来处理和分析数据。
人才培养难题
大数据技术需要与业务场景深度融合才能发挥最大价值,如何实现技术与业务的融合是企业需要解决的问题。
技术与业务融合
未来企业将更加依赖数据进行决策,大数据技术将帮助企业实现更加精准的市场分析和用户画像。
数据驱动决策
人工智能与大数据融合
数据共享与开放
数据安全与隐私保护加强
人工智能技术的发展将进一步推动大数据技术的应用,两者将相互融合为企业创造更多商业价值。
RDD
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的模块,提供了SQL查询和DataFrame API两种方式。
Spark SQL
Spark Streaming是Spark提供的实时数据流处理模块,可以处理来自不同数据源的数据流。
Spark Streaming
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05
Flink是一个流处理和批处理的开源平台,提供了高吞吐、低延迟的数据处理能力。
持续学习与实践
THANKS
感谢观看
制定量化指标
了解企业现有的数据资源,包括内部数据和外部数据,明确数据的来源、质量和可用性。
梳理数据资源
根据业务需求和目标,选择合适的大数据技术,如Hadoop、Spark、Flink等,以及相关的数据处理和分析工具。
技术选型
对选定的技术和工具进行评估,包括性能、稳定性、易用性、社区支持等方面,确保能够满足项目需求。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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1.1 大数据的概念与意义
2.大数据的技术支撑
云计算、硬件性价比的提 高以及软件技术的进步
计算
运行、计算速 度越来越快
第一章 大数据概念与应用
数据源整合进行存储、清 洗、挖掘、分析后得出结果 直到优化企业管理提高效率
存储 存储成本下降
大数据
智能
实现信息对等解 放脑力,机器拥 有人的智慧
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
3)智能:机器拥有理解数据的能力 大数据带来的最大价值就是“智慧”,大数据让机器变得有智慧,同时人工智能进一步提升 了处理和理解数据的能力。例如:
1
谷歌AlphaGo大胜世界围棋冠军李世石
2
阿里云小Ai成功预测出《我是歌手》的总决赛歌王
2
面临的“数据困境”。
• 2011年5月,麦肯锡研究院发布报告——Big data: The next frontier for
innovation, competition, and productivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义:
3
“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据 集。”
3
iPhone上智能化语音机器人Siri
4
微信上与大家聊天的微软小冰
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1.1 大数据的概念与意义
3.大数据的意义
第一章 大数据概念与应用
美国著名管理学家爱德华·戴明所言:“我们信靠上帝。除了 上帝,任何人都必须用数据来说话。”
(1)有数据可说
在大数据时代,“万物皆数”,“量化一切”,“一切都将被数据化”。人类生活在一个海量、动 态、多样的数据世界中,数据无处不在、无时不有、无人不用,数据就像阳光、空气、水分一样常 见,好比放大镜、望远镜、显微镜那般重要。
云计算出现后,数据存储服务衍生出了新 的商业模式,数据中心的出现降低了公司 的计算和存储成本。 例如,公司现在要建设网站,不需要去购 买服务器,不需要去雇用技术人员维护服 务器,可以通过租用硬件设备的方式解决 问题。
存储成本的下降,也改变了大家对数据的看法,更加愿意把1年、2年甚至更久远的历史数 据保存下来,有了历史数据的沉淀,才可以通过对比,发现数据之间的关联和价值。正是由 于存储成本的下降,才能为大数据搭建最好的基础设施。
• 2008年9 月,美国《自然》(Nature)杂志专刊——The next google,第一次正
1
式提出“大数据”概念。
• 2011年2月1日,《科学》(Science)杂志专刊——Dealing with data,通过社
会调查的方式,第一次综合分析了大数据对人们生活造成的影响,详细描述了人类
4V 特征
体量大(Volume)
从2013年至2020年,人类的数据规模 将扩大50倍,每年产生的数据量将增长 到44万亿GB,相当于美国国家图书馆 数据量的数百万倍,且每18个月翻一 番。
种类多(Variety)
大数据与传统数据相比,数据来源广、维 度多、类型杂,各种机器仪表在自动产生 数据的同时,人自身的生活行为也在不断 创造数据;不仅有企业组织内部的业务数 据,还有海量相关的外部数据。
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
2)计算:运算速度越来越快
海量数据从原始数据源到产生价值,期间会经过存储、清洗、挖掘、分析等多个环节,如 果计算速度不够快,很多事情是无法实现的。所以,在大数据的发展过程中,计算速度是 非常关键的因素。
分布式系统基础架构Hadoop的出现,为大数据带来了新的曙光; HDFS为海量的数据提供了存储; MapReduce则为海量的数据提供了并行计算,从而大大提高了计算效率; Spark、Storm、Impala等各种各样的技术进入人们的视野。
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
价值高(Value)
大数据有巨大的潜在价值,但同其呈几何 指数爆发式增长相比,某一对象或模块数 据的价值密度较低,这无疑给我们开发海 量数据增加了难度和成本。
速度快(Velocity)
随着现代感测、互联网、计算机技 术的发展,数据生成、储存、分 析、处理的速度远远超出人们的想 象力,这是大数据区别于传统数据 或小数据的显著特征。
经典案例: (1)啤酒与尿布
(2)谷歌与流感
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第一章 大数据概念与应用
1.1 大数据的概念与意义 1.2 大数据的来源 1.3 大数据应用场景 1.4 大数据处理方法 习题
BIG DATA
大数据
第一章 大数据概念与应用
1.1 大数据的概念与意义 1.2 大数据的来源 1.3 大数据应用场景 1.4 大数据处理方法 习题
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1.1 大数据的概念与意义
第一章 大数据概念与应用
1.从“数据”到“大数据”
时至今日,“数据”变身“大数据”,“开启了一次重大的时代转型”。 “大数据”这一概念的形成,有三个标志性事件:
(2)说数据可靠
大数据中的“数据”真实可靠,它实质上是表征事物现象的一种符号语言和逻辑关系,其可靠性的 数理哲学基础是世界同构原理。世界具有物质统一性,统一的世界中的一切事物都存在着时空一致 性的同构关系。这意味着任何事物的属性和规律,只要通过适当编码,均可以通过统一的数字信号 表达出来。
因此,“用数据说话”、“让数据发声”,已成为人类认知世界的一种全新方法。
智能设备、传感器的普及,推 动物联网、人工智能的发展
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1.1 大数据的概念与意义
1)存储:存储成本的下降
云计算出现之前
第一章 大数据概念与应用来自云计算出现之后在云计算出现之前,数据存储的成本是 非常高的。 例如,公司要建设网站,需要购置和部 署服务器,安排技术人员维护服务器, 保证数据存储的安全性和数据传输的畅 通性,还会定期清理数据,腾出空间以 便存储新的数据,机房整体的人力和管 理成本都很高。
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1.1从“数据”到“大数据”
第一章 大数据概念与应用
风马牛可相及
在大数据背景下,因海量无限、包罗万象的数据存在,让许多看似毫不相干的现象之间发 生一定的关联,使人们能够更简捷、更清晰地认知事物和把握局势。大数据的巨大潜能与 作用现在难以进行估量,但揭示事物的相关关系无疑是其真正的价值所在。